在数智化海浪的鞭策下狠狠射安捷，握住迭代升级的数据家具正在为企业转型提供更强助力。

以业务决策场景为例，过往“拍脑袋”的训导式决策正在被A/B履行所替代。在A/B履行器具的匡助下，企业不错通过不同计策下的后果数据选拔更优的计策决议。这亦然火山引擎数据飞轮模式所建议的——即用数据挥霍完了决策局面的科学与智能。

“数据飞轮”是火山引擎基于字节进步数据驱动的实行训导，所索要的企业数智化升级新模式。它倡导企业扩大数据挥霍，将数据挥霍纠合到企业的各个业务场景中，从而完了数据流与业务流的充分交融，最终完了业务价值的援救。

在上文提到的业务决策场景，火山引擎提供了A/B测试DataTester家具，该家具不仅职业了字节里面500+业务，同期也职业了好意思的、取得、博西家电、凯叔讲故事等上百家外部企业。其在顺应表里职业场景，繁荣业务复杂需求的经由中，已演化了一站式履行惩办与场景化特型履行等全方向履行才气。

为了更好地职业表里部企业，DataTester从表里交融、微职业架构调停两方面进行了家具结构的优化。在表里交融实行上，团队以“基于外部版块补皆里面版块才气；秉承复用面容确保迭代普通进行”为交融原则，对家具、代码以及工夫团队等方面张开了全方向交融。

以研发团队和代码仓库的交融为例，正本表里纵向分离的团队飘荡为按照模块的横向差异，表里平台的雷同模块并吞为一个小组，色吧图片进行后续开拓；在代码仓库方面，表里的单体职业则整合为现存的一套微职业群的代码仓库。

迭代节律异步的表里平台交融后，架构升级挑战随之而来。于是，沿着“差异子域、梳理子域间依赖、切换话语、履行惩办子域先行探索，兼容多量据源、明确上线决议”的链路，DataTester张开转向微职业架构的实行。

领先，在DDD的雷同下进行子域差异，大体按功能差异出履行惩办、履行看法、建立中心等8个子域。通过明确子域间开动依赖联系，进而明确可并行的使命，裁汰了样子周期。

在话语切换上，团队决定将职业话语从Python向Golang切换。此外还差异出BaseExperiment、ExperimentPlugin 和 ExperimentExtension 三个模块，进行履行子域先行探索和惩办。在表里交融和拥抱微职业架构的重构链路下，DataTester团队明确了“对外部版块采选合座替换上线；对里面版采选分模块替换上线”的上线决议。

在微职业架构调停后，使用DataTester的企业能更好进行科学决策，完了数据飞轮驱动下的降本增效。

当今，数据飞轮已在互联网、金融、挥霍、汽车等多个行业历经实行，它为企业带来一种数据赋能业务的新视角狠狠射安捷，加快企业数智化转型。（作家：周冰）