最近事情不多，便想着整理下过去一段时间的想法和思考。自己大概算了下工作时间差不多也有 9 年时间，断断续续的思考技术在整个互联网业务环节中的价值。
有人可能会想技术能有什么价值？不就搬砖码代码吗嘛，还想翻天了不成。是的，不少数会认为主要就是实现产品需求，并保证线上运行的代码不出问题就已经谢天谢地了。至于想改变世界，大哥快醒醒，别做梦了，快点搬砖，给后面的人少挖点坑就阔以了.....
说了这么多，其实，我不太同意上面的观点。套用星爷说的一句话：【做人如果没梦想，跟咸鱼有什么区别】
基于此，今天我主要从保障服务稳定、提能增效、赋能业务三个角度来谈谈技术价值
线上服务的稳定性直接决定了产品的业务数据。试想一下，淘宝在双十一零点的时候，登录如果挂了，阿里会损失多少 GMV 和用户体验。
那我们该怎么样提高服务质量和稳定性呢？先大概的从架构层面讲一下，我们一般采取限流、降级、超时、重试、冗余等策略，来保障稳定性，具体详细的操作后面会专门写一篇文章讨论下【如何提高服务的稳定性】
互联网行业唯快不破，如果你们的产品比竞争对手早上线，就能有更大机会超过对手，抢先一步占领市场份额。那怎么样提高团队的研发效率呢？
首先，我们应该从整体出发来提高研发效率，其中阶段包括开发、测试、运维。如果只衡量开发环节效率，就会出现开发人员日均代码行很多，甚至每天超过 1K 行以上。但是这个会使需求提前上线吗？不一定，如果该需求产生的 bug 很多，没有做单元测试和集成测试，更没有进行联调，我们就会花费更多时间都在修复 bug 和回归测试上。整体来看，这个需求的实现效率其实不高，只是将前面该做的事情挪到后面来做，同时这么做的话，会极大的增加风险，到测试和运维阶段才会发现。
其次，应该量化从接收到需求发起阶到线上运行为结束，里面每个耗时的阶段都标记下。如果是联调阶段耗时比较长，我们就需要考虑搭建日常稳定的联调环境。如果回归测试的时间较多，我们要考虑建立 API 自动化测试来减少回归时间等等
这块其实是技术人员可以在老板面前可以炫耀的资本，可以通过引入新的技术，新的算法模型，来提高用户拉新促活或者 GMV 。
比如大家使用头条的 App 来阅读文章或者看抖音视频，都会涉及到现在很火的推荐系统。那么，某天技术人员引入某个深度排序模型，优化了召回和排序，结果使业务指标 CTR 或者 CVR 都提高了很多。这些一顿操作后，对应的技术同学感觉腰也直了不少，说话也不哆嗦了，对应的成就感也不一样了。
最后，以上只是个人的浅薄之言，不期望每个人都认同，仅做参考，不喜勿喷~
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