曹立龍 顧黃亮

前言

蘇寧金融的FinTech實(shí)踐概述

以云計算、人工智能、生物特征識別、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈為代表的新興技術(shù)正在重塑金融行業(yè)服務(wù)生態(tài)和競爭模式，金融科技正成為未來全球金融競爭的制高點(diǎn)；隨著金融行業(yè)信息化、數(shù)字化和智能化的進(jìn)程不斷加快，數(shù)字金融的時代已經(jīng)加速到來；金融即場景、金融即服務(wù)，金融即科技，金融不再是物理的網(wǎng)點(diǎn)，而是隨時隨地獲取的服務(wù)。

自成立以來，蘇寧金融始終把自己定位為一家以O(shè)2O融合發(fā)展為特色的金融科技公司，蘇寧金融始終堅持并踐行“場景金融+金融科技=普惠金融”的發(fā)展模式，聚焦消費(fèi)金融、供應(yīng)鏈金融、微商金融、支付、財富管理和金融科技輸出“5+1”核心業(yè)務(wù)。近年來，持續(xù)推進(jìn)“金融+科技”“金融+生態(tài)”戰(zhàn)略，科技研發(fā)實(shí)力大幅提升，科技類人才占比已超60%，在數(shù)據(jù)風(fēng)控、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、金融AI、金融云、生物特征識別等多個科技創(chuàng)新領(lǐng)域達(dá)到全國領(lǐng)先水平。

基于豐富的生態(tài)資源和業(yè)務(wù)場景，蘇寧金融持續(xù)深耕、加大研發(fā)領(lǐng)先科技，通過科技全面賦能金融主業(yè)，降本增效、強(qiáng)化風(fēng)控。且在金融科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化與應(yīng)用方面，蘇寧金融也走在行業(yè)前面，已全方位賦能銀行、保險、資產(chǎn)管理等核心金融業(yè)務(wù)，進(jìn)一步提升核心競爭力。與此同時，還加大金融科技對外開放與輸出，賦能行業(yè)和中小微企業(yè)，共建金融科技生態(tài)圈。

蘇寧金融實(shí)施DevOps度量的背景

作為一家定位為金融科技公司的金融企業(yè)，對IT能力必然會提出更高的要求，對 IT部門更是一個巨大的挑戰(zhàn)。更多、更快、更簡單的服務(wù)渠道能力；更優(yōu)越、更具有創(chuàng)新的用戶體驗無時無刻都在考驗蘇寧金融IT部門的敏捷交付和精益運(yùn)行的能力，從根本上提升IT的生產(chǎn)效率，加速部門、企業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力。而DevOps已然突破了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的陣地，悄然"入侵"了金融行業(yè)的領(lǐng)域。從國外相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，金融企業(yè)對于DevOps的接受程度比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還要廣，目前國內(nèi)部分大型銀行也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了DevOps的落地，諸多中小金融機(jī)構(gòu)也已經(jīng)在路上。近兩年來，超過10家頭部金融企業(yè)如中國銀行、招商銀行、工商銀行、華泰證券均通過了《研發(fā)運(yùn)營一體化（DevOps）能力成熟度模型》三級評估。

通過這些經(jīng)典案例，我們不難看出，DevOps加速了軟件產(chǎn)品的版本交付和部署，實(shí)現(xiàn)端到端的持續(xù)交付，以流程驅(qū)動的方式打通端到端的交付通道。蘇寧消費(fèi)金融（蘇寧金三融三大板塊之一）在踐行DevOps的過程中，發(fā)現(xiàn)對于交付服務(wù)重要組成部分，交付全鏈路數(shù)據(jù)，還采取斷點(diǎn)的、無序的、度量性較差的傳統(tǒng)方式，缺乏配套的全鏈路數(shù)據(jù)采集、管理、匯聚和輸出，將導(dǎo)致項目交付過程中的管控和交付后的評價缺乏科學(xué)、客觀的可度量數(shù)據(jù)和度量體系，進(jìn)而由流程驅(qū)動在積累一段時間后不能快速地推進(jìn)至流程和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的模式。

建立健全的度量體系的需求在DevOps領(lǐng)域具有普遍性，有助于在更大范圍內(nèi)快速實(shí)現(xiàn)可度量的價值交付，拓展了業(yè)界的DevOps適用范圍，有助于更好提升組織級的質(zhì)量和效率。在正文之前，先談一下IT運(yùn)維數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程和DevOps落地的幾種方式，以及各個窗口期運(yùn)維數(shù)據(jù)的輸出方式。

根據(jù)《企業(yè)IT運(yùn)維發(fā)展白皮書》所述，IT運(yùn)維技術(shù)可以從自動化運(yùn)維能力、平臺化運(yùn)維能力、數(shù)據(jù)化運(yùn)維能力和智能化運(yùn)維能力四個層次進(jìn)行階段性落地嘗試，這四個階段恰好凸顯了運(yùn)維數(shù)據(jù)在不同階段對運(yùn)維工具的納管能力、數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的聚合、數(shù)據(jù)的計算、數(shù)據(jù)的鏈路構(gòu)建、數(shù)據(jù)的輸出、數(shù)據(jù)的驅(qū)動。從交付的層面來說，價值交付的各個節(jié)點(diǎn)大致分為如下，版本、產(chǎn)品需求、資源、研發(fā)、測試、運(yùn)維、項目投產(chǎn)、項目后評價，僅有兩個角色是貫穿始終的，那就是運(yùn)維和項目管控，而這兩個角色分別需要解決數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)的度量。

DevOps落地的方式大致有四種，如下圖所示，（1） 以項目周期數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的；（2） 以資源數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的；（3） 以交付數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的；（4） 以監(jiān)控數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的。在這四種方式中，各窗口期的運(yùn)維數(shù)據(jù)輸出方式各不相同，以1、3為例，度量的手段囊括了資產(chǎn)、資源、版本質(zhì)量、組織效率、工程環(huán)境，以2、4為例，更多的體現(xiàn)在項目的后評價、成本化復(fù)盤方面。

蘇寧金融在DevOps度量設(shè)計的思考

度量如何做，如何通過度量來進(jìn)行過程和結(jié)果的管控，如何通過度量來優(yōu)化現(xiàn)有流程，筆者認(rèn)為遵循以下幾點(diǎn)步驟。1、歸集度量數(shù)據(jù)指標(biāo)；2、度量數(shù)據(jù)指標(biāo)拆解；3、確定度量數(shù)據(jù)維度；4、構(gòu)建DevOps全鏈路度量體系。

1、歸集度量數(shù)據(jù)指標(biāo)

在DevOps方法論的論述中，構(gòu)建一個度量指標(biāo)體系，首先需要根據(jù)DevOps落地的方式來了解DevOps的相關(guān)指標(biāo)都有什么。在這之前需要明確一個觀點(diǎn)，任何度量的終極目標(biāo)都是為了更好管理和更有針對性的優(yōu)化，從而使DevOps價值最大化。接下來就以項目生命周期管理流程為例來歸集所有數(shù)據(jù)指標(biāo)，下圖為蘇寧消費(fèi)金融以項目生命周期為基準(zhǔn)的流水線，以此為例。

（1） 基于項目生命周期管理的終極目標(biāo)在于交付的價值和投入產(chǎn)出比的最大化。所以體現(xiàn)在數(shù)據(jù)指標(biāo)上，最直接的兩個指標(biāo)就是過程管理和項目后評價，其中過程管理又分為兩個大類，分別為工程效率和人員能效。而項目后評價則側(cè)重于項目達(dá)成和資源投入，具體的在指標(biāo)分解中體現(xiàn)。

（2） 任何項目或者產(chǎn)品的上線都會有生命周期，即項目版本確定到項目上線的一個過程。而這個過程是可以分成多個階段的。只要我們思考清楚如何使每個階段又快又好地達(dá)成終極目標(biāo)，我們就可以歸集出整個周期內(nèi)所需要的大部分?jǐn)?shù)據(jù)。項目生命周期管理按順序可以分為五大階段：

（3） 軟件產(chǎn)品投產(chǎn)階段是產(chǎn)品生命周期中的重要階段，主要由兩方面構(gòu)成，產(chǎn)品的交付運(yùn)維和產(chǎn)品的運(yùn)營，因此產(chǎn)品投產(chǎn)階段的質(zhì)量決定著產(chǎn)品最大盈利的周期和產(chǎn)品的壽命。所以我們要做的工作就是使能夠調(diào)度的資源盡最大可能性的進(jìn)入這個階段。在產(chǎn)品經(jīng)理的眼中，也希望產(chǎn)品生命周期是這樣演變的。

（4） 項目后評價階段是進(jìn)行成本復(fù)盤的重要階段，是判斷人力資源、軟硬件資源的投入和產(chǎn)品運(yùn)營后的產(chǎn)出對比，也是判斷項目或產(chǎn)品的成功與否，更是從較高的視野來進(jìn)行項目和產(chǎn)品優(yōu)化的重要手段。

2、度量數(shù)據(jù)指標(biāo)拆解

歸集完所涉及的指標(biāo)后，會發(fā)現(xiàn)指標(biāo)很多。但是在具體的度量中，可能不同階段重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)不一樣。例如需求階段關(guān)注需求的吞吐量和需求總數(shù)，研發(fā)階段更關(guān)注研發(fā)效率和研發(fā)質(zhì)量。所以對于不同的交付階段，我們需要挑選出該階段的核心指標(biāo)，然后進(jìn)行拆解，再根據(jù)拆解的指標(biāo)去重點(diǎn)關(guān)注。

（1） 在度量數(shù)據(jù)指標(biāo)拆解之前，說一下流程驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動的區(qū)別。流程驅(qū)動更類似于ITIL（IT服務(wù)流程），分別有問題管理、事件管理、變更管理、業(yè)務(wù)連續(xù)性管理等指標(biāo)。而數(shù)據(jù)驅(qū)動更關(guān)注以結(jié)果為導(dǎo)向的指標(biāo)，可優(yōu)化可回溯的特性較為明顯，即交付價值。在流程驅(qū)動的過程中，我們會發(fā)現(xiàn)有一個嚴(yán)重的問題需要我們?nèi)ソ鉀Q，那就是為了完成流程驅(qū)動，有可能實(shí)現(xiàn)的執(zhí)行手段和目標(biāo)所達(dá)成的愿景是相悖的，這也是流程驅(qū)動轉(zhuǎn)變至數(shù)據(jù)驅(qū)動，或者說流程和數(shù)據(jù)的雙軌驅(qū)動的需求。

簡單的總結(jié)一下，流程驅(qū)動讓你在正確的道路上往前走，而數(shù)據(jù)驅(qū)動是持續(xù)地確保你往正確的道路上走。而提升組織級的效率和質(zhì)量，你需要整體性的優(yōu)化，當(dāng)你進(jìn)行度量指標(biāo)拆解的時候，你需要關(guān)注兩個問題，①為什么需要這個指標(biāo)；②從這些指標(biāo)中，你能夠獲得什么。

（2） 同樣拿蘇寧消費(fèi)金融項目生命周期為基準(zhǔn)的流水線舉例，進(jìn)行指標(biāo)拆解：

項目指標(biāo)：項目進(jìn)度、項目工時、項目質(zhì)量；

需求指標(biāo)：需求總數(shù)、各狀態(tài)的需求總數(shù)、當(dāng)前的需求完成情況、各業(yè)務(wù)方的需求總數(shù)、需求吞吐率；

版本指標(biāo)：版本數(shù)量、分支數(shù)量、倉庫數(shù)量、代碼提交數(shù)、代碼提交頻率；

團(tuán)隊指標(biāo)：團(tuán)隊情況、人員情況、任務(wù)分解情況、團(tuán)隊所管理系統(tǒng)情況、團(tuán)隊承接需求情況、團(tuán)隊承接任務(wù)情況；

資源指標(biāo)：工程環(huán)境數(shù)量、系統(tǒng)分配資源情況、團(tuán)隊分配資源情況、人員分配資源情況、資源可用數(shù)據(jù)、資源使用數(shù)據(jù)、資源性能數(shù)據(jù)；

構(gòu)建指標(biāo)：構(gòu)建次數(shù)、構(gòu)建頻率、構(gòu)建時長、構(gòu)建成功率；

質(zhì)量指標(biāo)：壞味道數(shù)量、阻塞數(shù)量、代碼行數(shù)、代碼重復(fù)率、代碼問題數(shù)、單元測試用例數(shù)、單元測試覆蓋率、單元測試執(zhí)行結(jié)果、自動化測試用例數(shù)、自動化測試成功率、手動測試用例數(shù)、BUG數(shù)量、團(tuán)隊BUG數(shù)量、人員BUG數(shù)量、BUG修復(fù)時長、千行代碼BUG數(shù)；

環(huán)境指標(biāo)：環(huán)境變更時長、環(huán)境變更評率、環(huán)境不可用時長、工程環(huán)境數(shù)量；

部署指標(biāo)：部署次數(shù)、部署時長、變更時長、部署成功率、總體變更成功率、一次變更成功率；

監(jiān)控指標(biāo)：監(jiān)控覆蓋率、監(jiān)控送達(dá)率、監(jiān)控準(zhǔn)確率、線上問題統(tǒng)計、線上問題恢復(fù)時長；

項目后評價指標(biāo)：以產(chǎn)品運(yùn)營核心指標(biāo)為準(zhǔn) ，如PV＼UV、行為、轉(zhuǎn)化率、利潤。

3、確定度量數(shù)據(jù)維度

在確定度量數(shù)據(jù)維度之前，介紹下業(yè)內(nèi)兩種常用的方式：數(shù)字維度，類型維度。

軟件是數(shù)字化的事物，根據(jù)度量維度的不同，涵蓋相應(yīng)的指標(biāo)類型分別有：

可具體的；

可度量的；

可實(shí)現(xiàn)的；

現(xiàn)實(shí)性的；

有時限的。

而具體的實(shí)施有幾種方式：① 計數(shù)實(shí)施，統(tǒng)計度量指標(biāo)的數(shù)量、度量任務(wù)的數(shù)量、偏差的數(shù)量；

② 測量測算，統(tǒng)計狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息，如區(qū)間內(nèi)遞增值和遞減值；

③ 數(shù)據(jù)分布，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分布情況，如最大值、最小值、平均值、中位數(shù)、百分比；

④計時，統(tǒng)計單位時間內(nèi)的消耗時間和分布情況。

按類型維度，可分為時間維度，如秒、分、時、天、周、月、年；按組織架構(gòu)，如A團(tuán)隊、B團(tuán)隊、C團(tuán)隊；按渠道，如A渠道、B渠道、C渠道；按系統(tǒng)類型，如公眾號、官網(wǎng)、APP、IOS。

在進(jìn)行度量數(shù)據(jù)維度考核的時候，會有一些難點(diǎn)需要考慮。① 度量的難點(diǎn)；② 度量的誤區(qū)；③ 度量指標(biāo)不能動態(tài)調(diào)整。

① 度量的難點(diǎn)，主要集中在度量的可視化不夠健全、工作切分的隨意性、敏捷交付過程中存在多項目的并行；

② 度量的誤區(qū)，主要集中在過度考核虛榮性指標(biāo)，如日均代碼量，局部單元測試覆蓋率，工時統(tǒng)計等等，當(dāng)虛榮性指標(biāo)成為核心度量指標(biāo)，那就是災(zāi)難的開始。

③ 度量指標(biāo)不能動態(tài)調(diào)整，隨著團(tuán)隊的效能提升，指標(biāo)也隨之調(diào)整，否則將使團(tuán)隊的效能停滯不前。

確定度量指標(biāo)維度有四個原則，分別是：

① 全局指標(biāo)和局部指標(biāo)的關(guān)系，過度對局部指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化可能使全局劣勢，因此要提升全局指標(biāo)的達(dá)成率為目標(biāo)。

② 定量指標(biāo)和定性指標(biāo)的關(guān)系，盡量使用量化指標(biāo)的客觀評價，讓流程驅(qū)動盡快延伸至數(shù)據(jù)驅(qū)動。

③ 團(tuán)隊指標(biāo)和個人指標(biāo)的關(guān)系，指標(biāo)的設(shè)定是促進(jìn)團(tuán)隊協(xié)作，提升組織級的能效和質(zhì)量，不能因個人指標(biāo)的關(guān)系造成團(tuán)隊和諧。

④ 結(jié)果指標(biāo)和過程指標(biāo)的關(guān)系，通過結(jié)果指標(biāo)來評估結(jié)果，通過過程指標(biāo)來優(yōu)化改進(jìn)，二者不是簡單的包含和被包含的關(guān)系。

4、構(gòu)建DevOps全鏈路度量體系

對于流程和數(shù)據(jù)雙軌驅(qū)動的DevOps，打造和構(gòu)建全鏈路的度量體系，通過自動化部署流水線有效提高軟件交付的效率，通過質(zhì)量內(nèi)建確保軟件交付的質(zhì)量，通過對過程性數(shù)據(jù)的持續(xù)收集和分析發(fā)現(xiàn)交付過程中存在的瓶頸，通過對軟件產(chǎn)品和用戶的線上數(shù)據(jù)獲取反饋并且及時作出調(diào)整，通過結(jié)果性數(shù)據(jù)去評價團(tuán)隊的成效。

建立DevOps價值服務(wù)輸出模型

實(shí)施DevOps的高層目標(biāo)是通過提高IT的柔性，實(shí)現(xiàn)研發(fā)運(yùn)維的一體化和流水線，最終實(shí)現(xiàn)敏捷交付，快速交付，最終通過科技能力實(shí)現(xiàn)公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)，這是根本，不是為DevOps而DevOps，科技沒有噱頭，所有的工具，流程變革都是圍繞“低投入，高產(chǎn)出”的核心價值。

在執(zhí)行層面，我們希望通過DevOps的實(shí)施，對所有的科技活動進(jìn)行度量，進(jìn)而建立科技大數(shù)據(jù)平臺和決策分析平臺，建立科技的“數(shù)據(jù)駕駛倉”和“指揮官體系”，通過數(shù)據(jù)化分析，找出短板，進(jìn)行科技資源和科技流程的優(yōu)化調(diào)配，科技人員的技能提升和績效考核。下圖是我們DevOps價值服務(wù)輸出的模型圖

路漫漫其修遠(yuǎn)兮，通過科技服務(wù)能力的不斷提升，為公司發(fā)展不斷賦能是我們永遠(yuǎn)努力的方向，希望這點(diǎn)微薄經(jīng)驗?zāi)軐ν杏兴鶐椭?img src="https://cimg.fx361.com/images/2021/04/27/qkimagesxjrsxjrs202002xjrs20200210-8-l.jpg"/>

作者簡介

曹立龍：具有17年以上的金融科技規(guī)劃、管理和研發(fā)運(yùn)維經(jīng)驗。在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、容器云、微服務(wù)、分布式、綠色機(jī)房、AI運(yùn)維等方面有較多實(shí)踐，多次獲得人民銀行科技發(fā)展獎，帶領(lǐng)科技團(tuán)隊獲得上百項軟件著作權(quán)、幾十項專利申請。目前擔(dān)任蘇寧消費(fèi)金融CIO，領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)品規(guī)劃，科技研發(fā)，安全運(yùn)維和客戶服務(wù)團(tuán)隊，承擔(dān)公司數(shù)字化科技戰(zhàn)略規(guī)劃及落地工作。

顧黃亮：10年研發(fā)運(yùn)維經(jīng)驗，涵蓋基礎(chǔ)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、DevOps，有互聯(lián)網(wǎng)，電商，金融從業(yè)經(jīng)歷。專注于 DevOps 在企業(yè)中的應(yīng)用和落地，致力于企業(yè)智慧運(yùn)維體系的打造。參加多個行業(yè)、國家標(biāo)準(zhǔn)的編寫，《開源許可證使用指南（2018）》作者之一，國標(biāo)《研發(fā)運(yùn)營一體化（DevOps）能力成熟度模型》作者之一，《企業(yè)IT運(yùn)維發(fā)展白皮書》作者之一，現(xiàn)任蘇寧消費(fèi)金融安全運(yùn)維部負(fù)責(zé)人。