目前各大互联网公司如阿里，腾讯，滴滴，美团，今日头条这些公司的大数据分析的框架是怎样的？求解答！ 互联网大数据分析属于计算机哪个分支

在互联网时代，什么是第一生产力呢？毫无疑问，一定是研发人员。没有研发人员码代码，即使有产品经理提很多好的idea、设计出很好的设计稿、运维人员把机房网络服务器全搞定，那也没用。没有代码就等于没有操作系统，没有手机电脑平板等硬件设备，没有数据库消息队列等中间件，没有淘宝抖音支付宝美团滴滴等软件。

所以在互联网时代中，研发人员是最重要的人员，他是可以实现从0到1的创造一个产品，如果研发人员不给力，那么就会出现经常性加班、频繁出现事故、重复低效工作等情况。因此提高研发人员的生产效率，建设研发效能对于大型互联网公司来说非常重要，统计数据显示，亚马逊、阿里每年在研发的投入成本占整个公司成本预算15%。那么研发效能是什么呢？又如何建设？如何考量呢？

软件从开发到上线的流程大概是需求评审》开发〉提测》测试〉预发》发布〉运维，在整个过程中，研发人员从需求评审阶段就参与了整个过程，直到上线，重度参与的阶段包含开发代码、写单元测试用例、写自动化测试用例、打包、部署测试环境、测试、部署生产环境、上线，在这个过程中要使用到的工具包含需求管理工具、代码仓库工具、打包工具、部署工具、测试工具、上线工具，如果每个工具都是分散在不同的地方，由不同的团队开发实现，对于研发人员来说，需要去不同的平台找到这些工具，需要把这些工具都学会使用，需要在开发的过程中把这些工具都串联起来，精力很分散，导致于研发人员不能聚焦于业务开发。所以建设研发效能就是建设持续交付能力。

对于持续交付能力的建设，就是持续集成、持续交付、持续部署的思想。对于持续集成，就是当研发在本地开发了代码之后，不断的集成了主干分支中，让团队的人员都知道最新的修改内容；对于持续交付，就是代码合并到了主干分支后，不断的部署在测试环境，交付给测试或产品或内测用户进行验收测试；对于持续部署，就是不断的将修改内容部署到生产环境，让用户来不断的使用，验证产品可行性。

除了本身研发持续交付能力的建设之外，还要充分利用好云计算资源。在云计算中的服务化模式、自动化模式、弹性伸缩模式，这些全是基本功，程序要运行起来必须要靠服务器、数据库、操作系统、中间件，因此在使用云厂商提供的IAAS、PAAS、SAAS产品时，需要把开发细节抽象的更加细致，让云厂商负责更多底层能力建设，在使用云资源时，通过API调用自动化实现，避免人力投入，在线上运维时通过弹性伸缩能力来动态扩缩容。

对于研发效能的考量，我们可以从需求交付周期、持续发布能力、交付过程质量、交付质量。对于需求交付周期，则是看从产品提出需求后，多久上线，开发时长。对于持续发布能力，则是看单位时间了发布次数、从代码提交到上线花费的时间。对于交付过程质量，则是在代码提交后，有多个自动化测试、单元测试跑失败，有多少bug。对于交付质量，则是在产品上线后，单位时间内有多少问题，线上问题多少时间响应，多少时间解决。通过这四个方向的考量，我们可以来衡量研发人员的生产力，从而根据实际情况做调整。

在阿里甚至有2-1-1的说法，不是985、211的211噢，所谓211指的是在2周的交付周期内，有85%的需求可以完成，需要1周的开发周期，提交完代码之后1小时内完成发布。

现在已经进入到了互联网的下半场，市面上能有的想法都差不多被实现了，然而用户就这么多，流量就这么多，开源不行就只能节流了，通过研发效能能力的建设，将研发团队生产效率提高，降低整个企业的成本，这也是新的思路啊。现在你明白了为什么滴滴头条、阿里美团都在纷纷投入做研发效能了吧。

研发效能的建设宜早不宜迟，从早期开始尽可能的打好技术底子，培养好的研发团队合作规范，避免后期用户规模扩大时，再来弥补早期的技术债。现在赶紧行动起来吧～

阿里，腾讯 实力强，估计是自己开发或二次开发的，其他公司估计会用开源或商用的，但本质都是相同的，举例，不外乎一个分布式集群（hadoop），搭配一些部署组件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），处理&计算（spark，hive，MR），存储（es，hbase，mongo），可视化的话选择很多，比如vue，react，angular，画图可以选择highchart，echarts。
上述基本都是必备的，每个公司还会根据自己的需求增加额外的组件。

互联网+下的大数据分析如何进行？~

互联网+时代大数据很重要，企业如何进行大数据分析，步骤如下：搭建线上平台、收集客户相关信息、大数据分析。在这个过程中，搭建平台是基础，企业想获得大数据没有平台是行不通的。企业可以通过建设互联网生态圈来实现大数据分析。互联网生态圈提供基础平台搭建，大数据收集，还有云计算，帮助企业货物大数据信息。

数据挖掘 .

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