内容简介
这是一部汇聚和浓缩了淘宝19年软件交付方法与经验的著作，由阿里巴巴集团大淘宝技术部历时36个月撰写而成，得到了阿里巴巴集团CTO程立的高度评价。
这本书围绕软件价值交付的全生命周期展开，完整讲解了淘宝高效交付的体系化建设，从目标确定到需求拆分，从高效开发的技术架构、研发流程到工具平台建设，再到完善的全链路质量保障和用户体验保障实践，Z后用横向的项目管理串连起全链路交付的每个环节，实现价值的高效流动。
全书具体内容从如下8个维度展开：
（1）目标与需求管理：淘宝的战略目标管理、项目目标管理以及不同类型的需求管理流程；
（2）高效开发：确保淘宝内部的软件开发工作能够高效进行的各种技术架构；
（3）高效质量保障：在业务和系统飞速演进的过程中，如何从手工测试到自动化平台工具，不断寻求更高效、更全面的质量保障方案；
（4）用户体验保障：在面对庞大的用户群体时，在“千人千面”的推荐、直播、视频等新的电商内容化业务形态下，如何度量用户体验、快速感知并解决用户需求，从而持续不断地提升淘宝的质量水准；
（5）集成发布：淘宝客户端集成发布的演进历史、优化策略和操作实践；
（6）线上保障：结合团队多年的探索和尝试，讲解了监控、快速恢复和攻防演练等的有效手段；
（7）淘宝交付项目管理实践：通过重大战役项目、“双11”项目、用户增长项目、创新业务项目等方面的实际案例讲解了淘宝的项目管理体系；
（8）软件交付的未来：总结了淘宝对一些前瞻问题的思考，比如如何智能化的手段和云原生技术来提升研发和交付的质量与效率。
系统总结淘宝持续、快速、高质交付的方法论和实践经验
淘宝官方近20年软件交付经验总结
阿里巴巴合伙人程立（鲁肃）高度评价并推荐
计算机\程序设计
程 立 （鲁肃） 阿里巴巴合伙人
大淘宝技术团队将自己在互联网前沿摸打滚爬的一线经验汇集成了这本具有时代意义的软件交付百科全书。在这个技术快速迭代的时代，任何先进技术一旦故步自封，转瞬就会成为落后生产力，唯有秉持开放的胸怀与持续追求极致的精神，才能永远站在浪潮之巅。大淘宝技术团队在本书中传递的这种力量，比任何一种技术都更值得每一位读者拥有。
谢 涛 北京大学计算机科学技术系讲席教授、AAAS/IEEE会士
软件工程诞生50余年来，业界一直在寻找“银弹”来应对软件开发问题。《淘宝交付之道》体系化地分享了淘宝面对复杂场景的价值交付实践，从需求到开发，再到最终交付给数亿用户的全链路研发体系，非常值得从业者学习与借鉴。
余 刚 （若海） 大淘宝技术部CTO
大淘宝业务的不断发展，在规模、体验、迭代速度等方面给技术带来了很大挑战。在本书中，大淘宝技术团队带来了从实际问题解决中沉淀的高效交付方法、机制和产品，展望了云等新趋势带来的挑战和机遇。实践出真知，这些从实战炮火中总结出来的经验不仅有很大的参考价值，也体现了技术人面对挑战求真务实、极致创新的精神。
阿里巴巴集团大淘宝技术部 著：阿里巴巴集团大淘宝技术部
大淘宝技术部是阿里巴巴集团新零售技术的王牌军，支撑淘宝、天猫等核心电商业务。依托大淘宝丰富的业务形态和海量的用户，大淘宝技术部持续以技术驱动产品和商业创新，不断探索和推出颠覆性互联网新技术，以更加智能、友好、普惠的科技深度重塑产业和用户体验，打造新商业。
随着电商业务的持续探索与快速发展，大淘宝技术部不断吸引算法、大数据、音视频通信、端侧智能、3DXR、终端、服务端等技术领域全球顶尖专业人才加入，让科技引领面向未来的商业创新和进步。
《淘宝交付之道》目录
第1章 淘宝技术质量演进
1.1淘宝业务形态演进介绍（交易--导购--内容社区（直播）--新零售...）
1.2质量的挑战思考
1.3方案策略演进：从功能--稳定--移动化----体验
1.4组织层面：set、swt、te、qa 定位和分工演进
第2章 稳定——质量的生命线
2.1 全场景回放，全面科学的自动化测试
2.2 全链路压测，大流量全局性能压测
2.3? 实时数据对账，从系统可用到数据正确
2.4? 强弱依赖链路回归检测，1+1=2
2.5??攻防演练，系统健壮性的探测仪
第3章 移动端的质量创新之路
3.1? 全链路端性能体验持续集成验收，快，再快，稳，再稳
3.2? 基于视觉技术的真机适配测试无人化
3.3? 端仿真方案，端到端的全链路
3.4? 时空穿越技术，提前验证大促会客厅
第4章 质量捍卫用户体验
4.1? 定向体验众测机制
4.2? 内容质量巡检--只为用户眼睛最美的体验
4.3? 媒体体验全息洞察
4.4? 千人前面下的体验度量：推荐评测
第5章 屠龙之技--双十一质量保障策略
5.1链路自动梳理
5.2系统性测试验收
5.3 稳定性专项质量防控
5.4 运行无间
第6章 质量赋能业务
6.1 交易质量方案
6.2 导购（内容）质量方案
6.3 开放（小程序）质量方案
6.4 媒体（直播、短视频）质量方案
?
第7章 质量运营和度量
7.1质量度量策略
7.2质量运营机制
第8章 ai-qa探索和落地
8.1 链路热度分析：
8.1 智能图像自动化测试方案
8.2 统计学习评测
8.3 异常检测模型能力方案
附录：质量能力开源社区一览
