测试范围
测试风险
端风险与服务端风险 — 预防措施：注重埋点规范、使用自动化提效、进行配置检查、做好监控建设。
资源位投放方式
方式一：通过麦哲伦平台投放，麦哲伦1.0和2.0均在使用中
方式二：组件化的方式投放。组件化是指将资源位的投放能力以组件的方式嵌入到其他业务的系统平台中，为其他业务方赋能、供其他业务方更方便的结合业务需求投放计划。
数据建设
熟悉流量平台数据建设：给增长投放营销物料、给金融导流、给外卖导流和外部广告投放
现状：看不清业务数据（各环节转化率+数据指标）、平台效率低下（复用性差+人力投入大）、无法负责业务（缺乏可视化业务面板）
目标：流量转化漏斗（请求-填充-曝光-点击-访问-完单）、数据指标、埋点
埋点方案：各环节数据独立不关联、上下环节通过时序间接关联、各环节数据通过id直接关联
数据处理：批处理+API、Lambda（选此 准确性高）、实时离线一体
资源位请求与响应的协议
- API接口：
disf!ibt-marvel-resource_thing、POST /adg/resource/single - 请求体：
request：私参 common：公参 login：登陆信息
request：resource_name: 资源位id、caller：调用方标识
res_point_id：点位id、parent_comp_id:父组件id
comp_id:子组件id、scene:业务场景
common: ticket:用户登陆凭证、a3_token:设备登陆凭证
terminal_id:端来源标识、app_version:端的版本
origin_id:品牌id、lat：经度、lng:维度、
lang：语言类型、product_id:产品线id、
utc_offset:时区、location_country:国家码、
location_cityid:城市id、network_type:网络模式、
platform_type:客户端类型
login: uid:用户id、role:角色、phone:手机号、pid:乘客id、
driver_id:司机id、country_code:用户所在国家区号 - 响应体：
error:错误码，0标识成功获取物料、1012表示无物料、1107表示被频次过滤、1102表示参数校验失败、2000表示未获取到物料
errmsg：错误信息、data：物料信息 data_info：扩展信息、data_result:物料列表
物料列表：
id:返回值id、normal:物料的详情、extension:扩展字段、template:模版id
资源位相关
资源位投放管理的定位是一个服务于「内部运营活动投放」和「外部商业广告投放」的投放配置平台。
disf：服务治理平台，是供内部调用、给rd用的平台。我们可以通过disf来直接调用到相应的服务，这种调用是按名字调用的（由滴滴内部的编名规则来生成的 类似于域名），类似于http调用
在disf里保存了滴滴内部的所有服务节点，各业务方之间是通过disf来调用的
odin是给运维用的管理平台，它内部是一颗服务节点树，保存着滴滴的所有服务节点与其对应的物理机真实ip，管理着服务的集群部署和机器部署，在新增、减少机器的时候要进行服务的管理，提高服务的效率与稳定性
频次过滤的维度：
1.ADG里面进行资源位维度的频控
2.ADE的loki接口进行计划和物料维度的频控
3.ADE的ironfirst接口进行关于人群用户的频次过滤
ADG是一个网关服务器，用来分发对各业务方请求的，通过这些请求可以召回不同的物料信息。这个不同的业务方我们叫做DSP，包括像ADE、金融、外卖等。从各方召回物料然后会进行排序、筛选，以及最后的标准协议封装 返回给端上 供端上处理他们的逻辑并进行渲染
loki 负责 数据库及下游交互
ironfist侧重引擎逻辑：就类似与各种过滤操作、人群过滤 、计划频次过滤这些
cherry接口：负责从别的地方获取资源位物料
