当业务规模比较小、系统复杂度不高时，运维、测试、数据分析、管理等支撑功能主要由各系统或者团队独立完成。随着业务规模越来越大，系统复杂度越来越高，子系统数量越来越多，如果继续采取各自为政的方式来实现这些支撑功能，会发现重复工作非常多。因此我们自然而然就会想到将这些支撑功能做成平台，避免重复造轮子，减少不规范带来的沟通和协作成本。
运维平台
任务模块
运维平台核心的职责分为四大块：配置、部署、监控、应急，每个职责对应系统生命周期的一个阶段，如下图所示。
- 配置：主要负责资源的管理。例如，机器管理、IP 地址管理、虚拟机管理等。
- 部署：主要负责将系统发布到线上。例如，包管理、灰度发布管理、回滚等。
- 监控：主要负责收集系统上线运行后的相关数据并进行监控，以便及时发现问题。
- 应急：主要负责系统出故障后的处理。例如，停止程序、下线故障机器、切换 IP 等。
设计要素
运维平台的核心设计要素是四化：标准化、平台化、自动化、可视化。
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标准化
需要制定运维标准，规范配置管理、部署流程、监控指标、应急能力等，各系统按照运维标准来实现，避免不同的系统不同的处理方式。标准化是运维平台的基础，没有标准化就没有运维平台。
如果某个系统就是无法改造自己来满足运维标准，那该怎么办呢？常见的做法是不改造系统，由中间方来完成规范适配。 -
平台化
传统的手工运维方式需要投入大量人力，效率低，容易出错，因此需要在运维标准化的基础上，将运维的相关操作都集成到运维平台中，通过运维平台来完成运维工作。 -
自动化
传统手工运维方式效率低下的一个主要原因就是要执行大量重复的操作，运维平台可以将这些重复操作固化下来，由系统自动完成。
类似的还有监控，有了运维平台后，运维平台可以实时收集数据并进行初步分析，当发现数据异常时自动发出告警，无须运维人员盯着数据看，或者写一大堆“grep + awk + sed”来分析日志才能发现问题。 -
可视化
运维平台有非常多的数据，如果全部通过人工去查询数据再来判断，则效率很低。可视化相比简单的数据罗列，具备下面这些优点：- 能够直观地看到数据的相关属性；
- 能够将数据的含义展示出来，例如汽车仪表盘中不同速度的颜色指示。
- 能够将关联数据整合一起展示，例如汽车仪表盘的速度和里程
测试平台
包括单元测试、集成测试、接口测试、性能测试等，都可以在测试平台来完成。
测试平台的核心目的是提升测试效率，从而提升产品质量，其设计关键就是自动化。为了达到自动化的目标，测试平台的基本架构如下图所示：
用例管理
测试自动化的主要手段就是通过脚本或者代码来进行测试，例如单元测试用例是代码、接口测试用例可以用 Python 来写、可靠性测试用例可以用 Shell 来写。为了能够重复执行这些测试用例，测试平台需要将用例管理起来，管理的维度包括业务、系统、测试类型、用例代码。例如，网购业务的订单系统的接口测试用例。
资源管理
测试用例要放到具体的运行环境中才能真正执行，运行环境包括硬件（服务器、手机、平板电脑等）、软件（操作系统、数据库、Java 虚拟机等）、业务系统（被测试的系统）。
除了性能测试，一般的自动化测试对性能要求不高，所以为了提升资源利用率，大部分的测试平台都会使用虚拟技术来充分利用硬件资源，如虚拟机、Docker 等技术。
任务管理
任务管理的主要职责是将测试用例分配到具体的资源上执行，跟踪任务的执行情况。任务管理是测试平台设计的核心，它将测试平台的各个部分串联起来从而完成自动化测试。
数据管理
测试任务执行完成后，需要记录各种相关的数据（例如，执行时间、执行结果、用例执行期间的 CPU、内存占用情况等），这些数据具备下面这些作用：
- 展现当前用例的执行情况；
- 作为历史数据，方便后续的测试与历史数据进行对比，从而发现明显的变化趋势；
- 作为大数据的一部分，可以基于测试的任务数据进行一些数据挖掘；
数据平台
数据平台的核心职责主要包括三部分：数据管理、数据分析和数据应用，每一部分又包含更多的细分领域。如下：
数据管理
数据管理包含数据采集、数据存储、数据访问和数据安全四个核心职责，是数据平台的基础功能。
- 数据采集：从业务系统搜集各类数据。例如，日志、用户行为、业务数据等，将这些数据传送到数据平台；
- 数据存储：将从业务系统采集的数据存储到数据平台，用于后续数据分析；
- 数据访问：负责对外提供各种协议用于读写数据。例如，SQL、Hive、Key-Value 等读写协议。
- 数据安全：通常情况下数据平台都是多个业务共享的，部分业务敏感数据需要加以保护，防止被其他业务读取甚至修改，因此需要设计数据安全策略来保护数据。
数据分析
数据分析包括数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习等几个细分领域。
- 数据统计：根据原始数据统计出相关的总览数据。例如，PV、UV、交易额等。
- 数据挖掘：数据挖掘这个概念本身含义可以很广，为了与机器学习和深度学习区分开，这里的数据挖掘主要是指传统的数据挖掘方式。例如，有经验的数据分析人员基于数据仓库构建一系列规则来对数据进行分析从而发现一些隐含的规律、现象、问题等，经典的数据挖掘案例就是沃尔玛的啤酒与尿布的关联关系的发现。
- 机器学习、深度学习：机器学习和深度学习属于数据挖掘的一种具体实现方式，由于其实现方式与传统的数据挖掘方式差异较大，因此数据平台在实现机器学习和深度学习时，需要针对机器学习和深度学习独立进行设计。
数据应用
数据应用很广泛，既包括在线业务，也包括离线业务。例如，推荐、广告等属于在线应用，报表、欺诈检测、异常检测等属于离线应用。
数据应用能够发挥价值的前提是需要有“大数据”，只有当数据的规模达到一定程度，基于数据的分析、挖掘才能发现有价值的规律、现象、问题等。如果数据没有达到一定规模，通常情况下做好数据统计就足够了，尤其是很多初创企业，无须一开始就参考 BAT 来构建自己的数据平台。
管理平台
管理平台的核心职责就是权限管理，无论是业务系统（如淘宝网）、中间件系统（如消息队列 Kafka），还是平台系统（如运维平台），都需要进行管理。如果每个系统都自己来实现权限管理，效率太低，重复工作很多，因此需要统一的管理平台来管理所有的系统的权限。
权限管理主要分为两部分：身份认证、权限控制，如下图：
身份认证
确定当前的操作人员身份，防止非法人员进入系统
权限控制
根据操作人员的身份确定操作权限，防止未经授权的人员进行操作
--------来源《极客课程》? 学习摘要
