我们最初在做数据运营的时候，是筒仓式或者手工作坊式的开发

我们最初在做数据运营的时候，是筒仓式或者手工作坊式的开发。当接到一个需求后，我们会做一个资源的评审、数据接入、大数据的编码，编码和数据开发完后，还要做线上资源的申请、发布、验证，再去开发大数据计算完成后的服务接口，然后再开发页面和线上的系统，这些都完了后再发到线上去，做线上监控，最后会有一个资源回收。

其实这种方式在很早期的时候是没有问题的，那为什么说现在不适应了？主要还是流程太长了。我们现在对游戏运营的要求非常高，比如说我们会接入数据挖掘的能力，大数据实时计算完成之后，我们还要把实时的用户画像，离线画像进行综合，接着推荐给他这个人适合哪些任务，然后指引去完成。

这种情况下，原来的做法门槛就比较高了，每一个都要单独去做，而且成本高效率低，在数据的复用性上也比较差，容易出错，而且没有办法沉淀。每一个做完之后代码回收就扔到一块，最多下次做的时候，想起来我有这个代码了可以稍微借鉴一下，但这种借鉴基本上也都是一种手工的方式。

所以我们希望能有一个平台化的方式，从项目的创建、资源分配、服务开发、在线测试、独立部署、服务上线、线上监控、效果分析、资源回收、项目结项整个综合成一站式的服务。

其实这块我们是借鉴 DevOps 的思路，就是你的开发和运营应该是一个人就可以独立完成的，有这样一个系统能够去支撑这件事。当一个服务在平台上呈现出来的时候，有可能会复用到计算的数据，比说实时的登录次数或击杀数，那这个指标在后面的服务中就可以共用。

而且有了这样一个平台之后，开发者只需主要关注他的开发逻辑就行了，其余两条运维发布和线上运营都由平台来保证。所以我们希望有一个平台化的方式，把数据计算和接口服务统一起来，通过数据的标准化和数据字典的统一，能够形成上面不同的数据应用，这个是我们的第一个目标。

其实我们现在都是这种方式了，第一是要在 DevOps 的指导思想下去做，尤其是腾讯去做的时候数据服务的量是非常大的，比如我们去年一共做了 5、6 万的营销服务，在这种情况下如果没有平台支撑，没有平台去治理和管理这些服务，单靠人的话成本非常大。

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