Google重叠实验框架：更多，更好，更快地实验

辛苦优化的模型与策略线上效果到底如何？这就需要一个能够支持线上A/Btest的一高效的线上实验平台。实验流量就是资源，如果有一千个人同时在线上做对照实验，资源如何分配呢？Google重叠实验框架：更多，更好，更快地做好线上对照实验。Google是一个数据驱动型公司，这意味着所有对用户的改动的发布，都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在web的语境下，一个实验是由一股流量（比如，用户的请求）和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修改（比如，修改顶部广告的背景色），以及不可见的修改，比如测试一个新的广告点击率(CT