zhuli_liucheng
2015-10-19 17:32:00 5 举报朱立琍成，一位充满活力和热情的现代女性。她的名字象征着坚韧不拔的精神和对成功的执着追求。朱立琍成拥有一双明亮的眼睛，总是闪烁着智慧的光芒。她的嘴角总是挂着微笑，传递着温暖和善意。在工作中，她勤奋刻苦，敢于挑战，不断突破自己的极限。在生活中，她热爱家庭，关心朋友，乐于助人。朱立琍成的人生观积极向上，她相信只要付出努力，就一定能够实现梦想。在人生的道路上，她勇往直前，不断追求卓越，成为了一个令人敬佩的女性典范。
作者其他创作
大纲/内容
用户添加或更新strategy配置
调起[[app_name]]_release的job
是否存在不通过的结果
执行检查
否
对比策略检查配置项和检查结果
是
编辑/删除实验
策略执行
执行后评估报告
策略需求方/策略开发者/QA
依赖
执行
调起app_name的check job
蜂策系统实验平台
策略检查是否通过
信号过滤（人工）
策略平台检查
策略执行批次
用户添加或更新strategy执行job配置
通过各渠道获取数据
策略文件开发
调度系统
执行策略检查
信号转化商品（人工）
策略执行文件包含三个方法
查看执行/检查日志
在策略平台上执行
查看策略检查报告及策略依赖
策略A
推送策略检查结果数据
检查
策略
策略n.......
系统检查策略配置是否存在依赖策略项
保存job返回的检查结果
策略计算平台系统（检查）
建立实验版本及分组
策略检查job[app_name]_check.job
shell脚本执行，如.job文件
对应批次发布
发布
根据实验指标sql得到实验效果数据
策略执行job[app_name].job
1：1
系统接收并保存检查结果
策略开发者/检查者
strategy_conf:1. strategy_name 为主键2. strategy_status default 1 有效3. has_check_key 是否需要有检查结果，如果为0，否，则upstream_strategies 一定要有依赖4. strategy_check_key default strategy_name5. strategy_owner 负责人 default 添加人6. strategy_group 对应的策略组7. upstream_strategies 数组，上游依赖strategies8. strategy_job 对应的调度系统job名称
策略平台：记录各批次的策略检查结果
策略检查以及其依赖策略所有检查项的检查通过，通过则发布，不通过则重新检查
策略b检查项b1
执行sql
返回build_id
通过
导入
对应批次检查
策略需求方
check
1：n
蜂策平台
生成检查报告
各测试版本数据对比报告
策略计算平台检查
确定所需的信号源数据，如搜索泛化词，具体账号或页面列表
检查报告
对检查失败或者不通过策略重新执行策略
添加策略配置
策略A检查项a1
策略计算平台将此策略发布上线
数据交互
回测验证信号有效性（人工）
策略a
系统是否能获取检查结果
prepare_data
策略：app_name
实验组
策略开发者
策略中添加发布方法
hadoop 生态 提供hive数据支持
所有检查项通过
调起app_name的job
自身检查
策略发布
是否已经配置app_name检查job
根据配置自动或者手动调起发策略发布job
形成所有检查项检查报告
策略执行job[app_name]_release.job
对策略执行完未检查的策略添加查检job配置
新建实验
strategy_conf主要字段:1. app_name 为主键：策略name以及对应job_name2. strategy_status default 1 有效3. strategy_owner 负责人 default 添加人4. strategy_group 对应的策略组5. upstream_strategies 数组，上游依赖strategies6. check_items: 策略检查项7. is_auto_release 是否自动发布
实验
系统处理对于每一依赖项进行检查
py2脚本执行，如*.py2
1:1
根据策略检查项与job检查结果匹配
调度系统生成对应业务清单数据
对应批次下策略检查是否通过
点击发布
策略a检查项a2
py脚本执行，如*.py
添加[[app_name]]_release的job
默认为py3脚本执行，如*.py
开发环境进行策略调试
通知对应策略负责人将不通过的检查项修改正确
使用方查看未通过的检查项
新建实验配置
业务检查
calculate
检查通过，系统记录每个通过的结果
策略执行job: app_name.job
实验配置
评估
检查不通过，系统记录每个不通过的结果
调度系统策略发布上线
策略n检查项ni......
回测
将执行结果保存到目标结果
通过bulid_id获取job状态及日志并回填
在调试系统中配置依赖执行
策略文件迁移
1.执行数据保存到目标结果表2.推送目标数据到业务方3.更新对应批次的检查已发布
查看发布日志
添加[[app_name]]_check的job
全量
策略配置
策略c
配置检查策略job
汇总检查结果
策略计算平台（支持pyspark）
生成
测试job
开发
新建实验版本
用户跑策略->执行策略job->修改执行状态
策略检查项
存在
1. shell环境2.py2环境3.py3环境4.pyspark环境
检查结果
策略计算平台
策略A检查项结果
策略执行检查
实验分组
提取信号
默认同一批次(batch_code)确定是否是同一批检查结果，也可以根据依赖配置获取批次
汇总实验数据，形成实验对照数据
策略迭代
返回执行检查结果数据
检查依赖项以及与其检查job返回的检查结果
定时器，按一定频率通过bulid_id拿执行结果或日志
策略上游依赖
是否已经配置app_name发布job
策略A检查项a2......
调起[[app_name]]_check的job
查询待检查策略
无检查报告生成，检查结束
在策略平台上开发job
查看策略检查不通过项
策略jobs目录中，添加或者查询相应的策略业务目录
调度系统中策略开发
灰度
AB试验评估报告
HIVE数据平台
策略b
结束
是否存在此批次下的检查报告
获取job执行状态及日志
配置每个job对应的上下游依赖，和目前的依赖配置保持一致，因为线上都是在同一个调试系统平台以及hadoop生态执行，同时会依赖其它业务方数据
实验版本
根据配置自动或者手动触发检查job
策略在系统准备执行
如缺少同一批次的检查结果需要补全
平台推送业务数据
配置策略依赖
系统根据配置是否需要有检查结果
查看历史检查报告
配置执行jobs
是否存在需要人工确认的检查结果
实验用户
调度（或其它）系统实现策略检查逻辑
获取实验结果数据
不通过
推送业务数据
策略a检查项a1
本次检测不通过，生成所有检测结果，不通过结果排序标红
不存在
执行检查策略
保存执行结果
执行发布策略job
查看实验
用户在系统中添加检查strategy配置
添加调度执行job配置
人工确认的检查结果是否通过
查看执行完成但未检查的策略
通过bulid_id获取执行结果或日志
写入
HIVE指标数据查询
开发job
本次检测通过，生成所有检测结果
职业：暂无
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