本文來自 阿里巴巴 信息平臺資深技術專家 何亞明在LiveVideoStackCon 2018熱身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，何亞明介紹了Facebook工程師團隊的特點與其常用的幾種開發工具，并對其開發流程與實際測試方法進行了總結。

文 / 何亞明

整理 / LiveVideoStack

直播回放：

https://www.baijiayun.com/web/playback/index?classid=18071162649778&token=3IE1w9JXSIJt681rrJ0J_WiYpSJR33rVGBsc9zAjeyfCkyeeAyDcLdSjmEllJrb2CqdH1zJ1Si0?

本次分享主要是想聊聊在Facebook根深蒂固的工具文化，以及越來越被關注的視頻QoE。從音視頻文化上帶給大家一些啟發，在今年10月份還會做一個正式的分享，會更多的從技術層面出發。

Facebook工程師團隊

Facebook大家應該都很熟悉了，雖然它現在在中國沒有市場，實際上在國外一直是一個壟斷的地位，也一直處于一個快速的增長過程之中。Facebook工程師團隊的特點，如下：

1）小團隊，不重復造輪子

首先非常強調小團隊文化，一般是一個團隊負責一個東西，不重復造輪子；

2）沒有測試工程師，沒有產品經理，沒有數據分析師

每個工程師要對自己的代碼要完全負責的，你就是你產品的主人翁，也就是說每個開發工程師同時也是QA，PD，Data Scientist；

3）自驅力，創造力

在Facebook里面非常強調的一個文化，它就是自驅力和創造力；

4）強大的工具支持

在前面說的，每個工程師要自己負責，但通常很多事情并不是靠個人就能做完的，實際上它除了團隊文化，背后是有非常強大的工具體系來支撐的。

質量保證 QoE

由于Facebook的用戶量是特別大的，那么怎么樣才能保證每個工程師寫的代碼能夠有比較正面的影響呢？在Facebook里面強調的是：“Everything must be tested”，就是說任何一行代碼都要必須被測試過，一般從代碼快速上線 ，有一個周期從2個星期到3個小時的演化，然后從Master Train到實時上線。任何的功能都是經過實際的來測試的，如何做到這點呢？分兩個方面：

1）灰度發布

灰度發布在Facebook是用兩個東西來做的，一個叫GK，一個叫QE。 GK是用在Web端和服務器端的，QE是用在Mobile端，就是安卓和IOS上的，它可以非常精確的定點和定向，然后還有逐步灰度，比如說，你想選擇在某個區域里面，手機是IOS5.0以上的版本的用戶能夠進入到你的灰度里面，它也是一個逐步灰度的過程，從1%的用戶到2%，3%，一直到20%，就像是一個逐步放大的過程，這樣能夠確保任何時候，如果你的代碼有不良的影響，可以被非常快的關掉。因為有這樣的機制，它就保證說你的代碼隨時的上線。

2）ABTest

ABTest，指的是在同樣的情況下用戶會分成兩種，例如，當準備上線2%的用戶時，有1%的用戶會經過你的新Code，有1%的用戶是沒有經過你的新Code，在完全相同的情況下，由于Facebook的量很大，即使 1%的用戶也是上百萬乃至上千萬級別的，這樣它可以在很短的時間內收集海量的數據，通過海量的數據分析，能夠定位到代碼是不是真正的有效。

Facebook的工具文化

總結下來，Facebook工具文化的精髓就是用工具提高效率，可能和國內公司不太一樣，他們最優秀的工程師都會在開發內部工具，開發的工具不但是給自己提供方便，給整個公司也提供方便。通過工具解決流程問題，企業文化也可以通過工具來推廣，簡單來講，把這些事情都做到工具里面，讓機器來做就好了。

1、常用工具

下面會給大家介紹一些Facebook的常用工具：

1）代碼開發協同工具 – Phabricator

這是一個開源的代碼協同的工具，它會自動掃描你的代碼，看看在格式和語法上面有沒有不合規的地方需要修改，同時也會自動完成代碼測試到上線的整個流程。

2）Scuba實時數據分析系統

?這是一個實時數據分析的系統，會進行一個海量數據的分析，當你的某個產品上線后，它能快速找出用戶使用的數據來進行分析，還能對比同時期各種數據的指標。

3） Deltoid數據分析工具

?Deltoid數據分析工具是一個自動ABTest分析工具，在海量的數據里面，這個工具能夠準確的、快速的把ABTest數據量化，從統計學的角度排除掉干擾的信息，告訴你哪些數據是有效的，哪些數據是噪音，哪些數據是無效的。通過Deltoid可以很清楚的看到哪些功能是有效的，哪些是無效的。

2、Facebook的開發

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我個人總結Facebook的開發主要分為五步：

第一步，確定要的功能，完成代碼，進行自測

第二步，設置測試分組流程

第三步，通過內部和外部用戶測試

第四步，分析測試結果

第五步，根據結果決定是發布還是丟棄，再次進行修改

3、數據指導QoE

通過數據來指導的QoE，首先要制定好主要的指標，次要的指標，像跟視頻多媒體相關的，主要指標要注意Messenger – 通話時長（Call Duration），Live – 觀看時長（Watch Duration），次要指標就有很多了。另外，我要強調的是，QoE不是單純的QoS，更是一種服務體驗，比如圖標ICON，Layout和弱網提示等，這些都會影響到用戶的體驗。

Q&A

Q1：推薦幾本多媒體的書？

A：基本上講的比較好的，一本講H.264的，另外還有講RTP的一本書。

• 《H.264 and MPEG-4 Video Compression》恩·E·理查森

• 《 RTP: Audio and Video for the Internet 》科林·珀金斯

Q2：Facebook在GitHub上有哪些相關的項目？

A：就說多媒體方向的話，音視頻方向的開源項目并不是特別多，我記得后面我們開源了一個基于Quick來做得那種媒體播放的，然后的話，非常多的是基于這個底層下面的。

Q3：現在有很多Code也是直接就Check到WebRTC主流上面，它的這個多人連麥視頻窗口排列有所不同，這個會影響用戶體驗嗎？

A：這個是有可能會的，從用戶的層面來講，他很多時候感知到的是一種服務，是一種體驗。他只要覺得，他講話的時候，得到了反饋，他知道對方在講話，他看到了這個反饋，也聽到了這個聲音，他就愿意多用你的產品。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的何亚明：Facebook的工具文化和多媒体QoE的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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