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QCon軟件開發大會,高研發效率帶來小紅書高速增長

上傳:woshiy78     來源:信息存儲服務     日期:2018-11-22

[摘要]  
   QCon全球軟件開發大會在上海舉行。大會上,小紅書社區技術負責人姚旭發表演講,通過對比傳統國內互聯網公司和 Facebook 等硅谷互聯網公司的團隊構成和項目流程,結合其中對比的利弊,以及融合兩種風格在小紅書落地的實戰經驗, 總結一條以數據驅動和 Ownership 為核心的高效團隊組建和協作的方法論,作為增長型公司如何在“效率”上超越大公司的最核心的競爭力
 
[正文]    

   2018年10月,QCon全球軟件開發大會在上海舉行。大會上,小紅書社區技術負責人姚旭發表演講,通過對比傳統國內互聯網公司和 Facebook 等硅谷互聯網公司的團隊構成和項目流程,結合其中對比的利弊,以及融合兩種風格在小紅書落地的實戰經驗, 總結一條以數據驅動和 Ownership 為核心的高效團隊組建和協作的方法論,作為增長型公司如何在“效率”上超越大公司的最核心的競爭力。

小紅書北京辦公室

   演講內容整理如下。

效率差距

   在加入小紅書之前,我曾先后在百度、知乎、Facebook、Airbnb 工作。今天就想分享我在這過去的十幾年間看到過、經歷過的不同公司在“效率”上不同做法,以及一些自己的總結。

   “從硅谷到中關村到底有多遠?”大家在十年前覺得硅谷是技術型公司的圣殿。但是,今時今日中美互聯網公司,這些差別都變得非常小。

   2018 年初 Mary Meeker 的年度互聯網報告里面,Top 20 市值 / 估值的互聯網公司中國占了一半,但從實際角度,還是在一些領域內差距明顯。以 Facebook 和阿里巴巴為例。他們兩個的市值曾經非常接近。但平均每個員工創造的收入,Facebook 大概是阿里巴巴的 3 倍。這個數據代表了一個公司的效率。

   站在今天,中美互聯網企業最明顯的差距就是團隊效率。

   接下來,我們將對比差別產生的原因,及能從硅谷能學到的東西,包括在小紅書的一些實踐當中看到的效果和遇到的問題。

互聯網時代的軟件工程

   我們今天對于效率的討論,都是在互聯網時代這個大背景下如何能夠最大化團隊的效率,最大化團隊的產出。但中文互聯網元年大概是在 2000 年左右,我們現階段的所有互聯網企業都是脫胎于那個軟件時代。

   軟件時代和互聯網時代有什么區別?軟件時代 release 周期大概是半年到一年,背后的邏輯就八個字:質量第一,按期交付。

   我們來講講其中的巨無霸:微軟。

   在中國互聯網企業里,大家沿用了微軟的開發流程。PM 中心制,以交付文檔作為各個階段的結果產出。這是一個對于整個軟件開發而言好的流程。

   但到了互聯網時代,這樣軟件工程有什么問題?

   第一點,所有原始設計的功能點的周期不再是月級別,是周級,甚至可能都是天級。

   第二點,職能化區隔。基本上我們的團隊構成都是以職能切分,PM、工程師、測試工程師等。

   在復雜的互聯網場景中,我們就會出現 PM 的需求和排期,會分別細化到客戶端團隊,到服務器后端等。Team 越來越大,時間卻越來越少。流程能帶來安全和質量,但流程不能帶來效率。

我們再來看看互聯網時代下帶來的變化:

   第一點,迭代速度比不出問題重要。如果一個特別嚴重的 BUG 放到線上,1 分鐘就能定位,5 分鐘就能 Release 修復,可能只影響到了非常少的人,可以用迭代速度去彌補出現的問題。

   第二點,一個基本功能的 MVP,也就是一個功能的最小化產品單元,比一個完備的產品設計要重要得多。

   第三點,用戶反饋就顯得比按期交付更重要。應該用最小化的產品單元,用最快的迭代速度,將用戶的反饋收集到,確定這個產品的功能要不要,做不做深耕。

   在互聯網時代下,對比傳統軟件時代,我們的最終生產效率能差多少?10 倍肯定是有的。效率就是第一競爭力。

   我們再舉個互聯網時代公司的例子:Facebook。

   Facebook 的一個最小 TEAM 單元叫做三人組,是設計師、產品經理和工程師,三個人完成基本功能。三個人之間不是流水線上各自獨立的環節,而是相互討論,相互交織。

   產品經理,他不再只是 Product Manager,而是 Problem Manager,讓大家能看到問題的全貌,一起來探索解決的方案。

   三人組這樣的團隊,與那個按職能來劃分的團隊相比,有什么區別?

   第一點,對問題負責,所有人不再只負責流水線上的一環,而是負責最終結果。

   第二點,因為存在大量的面對面交流,而不是文檔交流,它的結果是對于主觀能動性的激發是大的。

   這兩點是為什么能激發 10 倍的效能的基礎。對一件事情有 Ownership 可以激發個人巨大的效能。

   以效率為中心,帶來了哪些變化呢?

變化 1:團隊

   我們先來看看團隊的變化。

   例如 Instagram 從創業團隊做大,一定要有術業有專攻。對于 Instagram 而言,第一個切分出來的團隊是基礎架構,他們支撐一個底層業務。

   第二個拆分出來的團隊是 Growth。這個增長團隊是閉環的,為了目標就是一個,如何協同一起把這件事情做成,把問題解決。

   之后,還會切分出 Engagment 團隊,以及 monetization 團隊。

   團隊的切分方式都是以能讓大家分享同樣一個用戶側的目標,或者是公司級的目標。

   在實際場景當中,大家最怕與跟自己職能不一樣的人放在一起。但我認為,單一驅動在今時今日這個場景下面是不存在的。

   驅動大家的東西,是用戶側的反饋,或者叫數據。每個人都應該放下只有我說了算的 EGO,平等的對話,在各個地方收集問題,一起找到解決路徑。

變化 2:數據

   在這樣的團隊里面,帶來了第二種變化,數據無比重要。職能不一樣,團隊的共同語言是什么?數據驅動決策的含義,就是團隊里面每個人都需要去閱讀數據,讀懂數據。

數據驅動分幾級:

●第一個,公司級。出個 Dashboard,加個 BI 團隊,負責給老板跑數。這是低 level。

●中等 level 是團隊級,每個團隊都有自己的可以量化的目標和結果。

●高等 level,應該是團隊當中的每一個人每天都在跟數據打交道,每個人都能用數據,每個人都會用數據。但這需要有配套的機制和工具做輔助。

   在 Facebook 內部,五年前有三大工具:Scuba,Hive,Ods。ODS 傳統 KV 儲存,主要是一些計數器。HIVE 就是數據倉庫,可以跑很大的數據量,缺點就是反應慢。SCUBA 在 Facebook 內部是人大家日常使用最多和最有幫助的工具,可以實時地做多維聚合。

   實際應用工具當中的一個轉變,對人的影響是非常大的,工程師關心的不單是 CPU、MEMORY,關心的是全鏈路業務上面的用戶反饋,要有工具能看到結果長什么樣子。產品經理也要有能力自己取數,要有 data sense。

   這樣,數據科學家和數據分析師不再是取數工具了,而是可以去做數據分析,找到驅動數據變化的深層原因。

   最后數據應該是公開的,應該是能覆蓋到盡量多的維度,數據的生產者和數據的消費者應該是一體的。我想知道,我做了這個功能有沒有人用,有多少人用,用得好不好,這才是最大的驅動力。

變化 3:職責

   優秀的團隊,需要對結果負責。對結果負責很重要的一點,或者說做出成功產品的團隊核心是什么?叫做 DOGFOODING。

   DOGFOODING 是什么意思呢?就是自己用自己的功能,自己吃自己的狗糧,或者狗屎。自己做出來的功能,首先自己要先用起來。

   在 Facebook 有幾種簡單的工具去支持大家快速做用戶側嘗試,哪怕是只給自己使用嘗鮮:

●一種是 gatekeeper。通過在 gatekeeper 上設置過濾條件,對一小批用戶做測試。

●另外一種是 AB 測試,切 10% 的用戶嘗試新功能,另外 10% 的用戶最對照。

   那工具為什么可以讓大家變成對結果負責呢?原因叫做賦能。因為有能力,所以有擔當。

   除了靠各種 CI,Canary 工具以外, gatekeeper 和 AB testing 也可以讓你小流量去實驗,實驗個 5000 用戶,覺得沒問題,再放大,用這樣的工具去輔助這樣的權力。

   總結來說,在互聯網時代,為什么 Data driven 和 ownership 可以提供 10 倍的效能差別?因為在大目標對齊的情況下,各個小團隊之間可以組成一個分布式的決策機制,大家可以跨職能的團隊協作,去中心化進行決策,做到面對不確定性時的敏捷。

小紅書的實踐

   最后我們來看一下過去這兩年,對于效率,我和我的團隊一起在小紅書的一些真實的實踐。

   小紅書是一個生活方式平臺,里面涉及到衣食住行,吃喝玩樂,并且可以完成從發現到決策到記錄的全鏈路流程。

   我們是一個面向用戶、有豐富數據的平臺,這是我們產品上的天生優勢。我們一天的用戶閱讀量有數十億次,這種流量規模情況下,我們可以做非常多的 AB Testing,用 1% 的流量就可以做非常多的事情。

   我們剛才講的對于各種效率理念,在過去兩年一步一步在小紅書做落地實踐。雖然有種種挑戰,過去的兩年里面我們還是摸索著落地了很多效率層面上的改進:

   首先,第一點:數據賦能。每個人都會玩的數據平臺。我們自己做了一個前端,后面主要是 Hive,Presto,Spark 等等這樣的數據計算平臺。在這里用戶可以套用模板寫 query。在小紅書團隊中最引以為傲的一點是,幾乎每個人都會寫。然后通過一些工具可以把這些數據變成一個圖,或者是變成一個每天監控的 dashboard,還可以變成 high level 的報警。

   第二點,工程賦能。工程師有能力決定自己功能什么時候上,要什么時候上,或者要不要上。我們用了 Phabricator 做 Code Review,集成了后面 Jenkins 做 CI。所以工程師在這里邊每天會看到說我現在有多少個 Diff 等著我去 Review,以及我的 diff 在被 review 的狀態是什么樣子。當有一個 reviewer 點擊了 accept,就代表可以上線了,就觸發了我們最終的 deploy 流程,就上到線上,這是對于工程權力的下放。

   第三點,實驗賦能。我們現在線上 AB testing 平臺一天有 300+ 個實驗,也就是說我們每天在嘗試的新功能有 300 多個。AB testing 就是應該犯錯的,AB testing 就應該是 10% 的成功率才對,或者更低,代表實驗的效率更高和跑得更快。

   我們剛才討論這些關于效率的話題,在小紅書團隊里面都有所實踐并且一直在進步。我能看到工程師、產品經理、數據分析師在團隊里面效能的變化,效率成倍的激變。

   我們大概在今年年初的時候,我們整個的用戶突破了 1 億,現在已經超過 1.5 億。小紅書所有核心指標都是一年 4 倍到 5 倍地指數級增長。

   我們就是一個從十來個人的團隊到 100 多人的團隊,QPS 從百到萬到十萬,去撐起了這么一個每年 5 倍左右的核心 metric 的變化。

那么從硅谷到中關村到底有多遠呢?

   在小紅書,我們其實就是為一線團隊做兩件事情,一個叫做放權,一個叫做賦能。

   放權的意思是通過 Data Driven 的方式給予決策權的分布式下放;賦能的意思是通過工具,無論是測試工具也好,CI 也好,實驗平臺也好等等這樣的工具能讓團隊每個人有 ownership。最后,歡迎大家加入小紅書團隊,來一家高增長的公司高效率地做事情。

   姚旭,小紅書社區技術負責人,端到端地負責小紅書的社區功能,包括大前端,搜索、推薦、基礎架構和相關的機器學習系統。 加入小紅書前,曾在 Airbnb、Facebook、知乎和百度等公司擔任首席架構師和主任工程師職位。小紅書是一個擁有1.5億年輕用戶的生活方式分享平臺,2018年6月,已完成超過3億美金的D輪投資,估值30億美元。

   (新聞稿 2018-11-22)


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