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日前，在 WOT 寰球翻新技术大会上，火山引擎 DataTester 技术负责人韩云飞做了对于字节跳动 A/B 测试平台的分享。
DataTester 是字节跳动外部利用多年的 A/B 试验平台，平台自建设至今，承载了字节 500 余个业务线的 A/B 试验工作，累计已发展过 150 万次试验，当初字节跳动每天会新增试验 2000 余个，同时在 DataTester 上运行的试验有 3 万余个。
字节跳动外部有着十分浓重的数据文化和试验文化，抖音、今日头条的名字都经由 A/B 测试确定，而 A/B 测试也是整个研发链路上的必经一环。本文将以字节研发流程中的两个个案例，介绍 A/B 测试在研发全流程中的角色。
1. 产品零碎重构
今日头条是一款信息类互联网产品，它会基于数据挖掘的举荐引擎向用户举荐文章。今日头条晚期的信息流服务是应用 Python 的一项单体服务，但随着字节业务倒退的迅速，今日头条的流量也迎来了爆发式增长，产品在性能工程上的复杂度也在急剧升高。
为了优化产品，使之更加适应大流量下的响应，今日头条的信息流业务设计了一次大规模服务化重构：语言选型从 Python 切换到了 Golang，从单体服务架构演变成了分层的微服务架构。
但这个重构设计，是围绕产品性能方面的技术指标开展的，但对于用户体验的影响和业务指标的影响，却无奈通过短期察看失去论断。
为了防止简单的新零碎上线后，升高头条用户的产品应用体验，因而在重构方案设计结束后，今日头条业务破费了 6 个月以上的工夫，发展了新计划和旧计划比照的 A/B 测试，总共进行过几十次 A/B 试验，多点开启灰度测试，并一直剖析后果、迭代计划，确认改良点对业务数据指标的影响。
在半年多之后，这个简单的新零碎终于完结了 A/B 测试，并推全上线。上线后的新系统对今日头条大部分全局指标简直无影响，甚至一些要害指标获得了显示正向的后果。
2. 产品 Bug 修复
这个案例是字节直播产品的场景。该产品在设计了新的精排模型，本来冀望是想召回模型学习到更多信息，提前做一些召回合乎用户趣味的内容，晋升局部产品要害指标。但在实际操作中，因为模型配置呈现了 Bug，上线失败。
因而，该直播产品的团队针对这个 Bug 进行了修复，但只能采纳使精排模型变得更简单的计划。新的性能尽管曾经胜利跑通，但因为模型更加简单，对于用户产品体验负向影响的危险会随之升高。
为了验证新开发的性能对用户体验的影响，该团队应用 DataTester 开启了 A/B 测试，他们将用户分为新用户组、老用户组别离开启试验，通过数据察看发现，新的性能对于新用户的而言没有什么实质性影响，新用户的应用时长、留存等指标仍然是在一个特定区间稳定；但在老用户组的试验数据中，他们发现老用户在内容人均浏览时长上，有了 0.3% 的显著进步。
尽管 0.3% 是一个看起来不大的数字，但对于字节产品的用户体量而言，这种幅度的晋升，在用户内容生产时长上的本质晋升很大。上述两个案例是 DataTester 在字节跳动利用的缩影，实际上，在字节整个的研发流程中，开发、上线、BugFix、优化、重构，A/B 测试都会作为基础设施中的一环，来服务于整个研发流程。
除此之外，A/B 试验也广泛应用于字节跳动业务的方方面面，从产品命名到交互设计，从扭转字体、弹窗成果、界面大小，到举荐算法、广告优化、用户增长 …… 能够说，DataTester 曾经融入在字节的每一个业务和每一项决策中。
DataTester 以后已通过火山引擎面向内部企业凋谢服务，能基于先进的底层算法，提供迷信分流能力和智能的统计引擎，反对多种简单的 A/B 试验类型。目前，火山引擎 DataTester 曾经服务了美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家标杆客户，将成熟的“数据驱动增长”教训赋能给各行业。
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