1、涵盖软件研发全生命周期场景蓝鲸 DevOps 平台的规划建设可涵盖应用研发的全生命周期支撑，在“需求-开发-测试-发布-运维-运营”各阶段都有高效工具支撑来推动效率提升，满足敏捷开发、编译构建、代码检查、测试管理、质量管控、度量分析等场景。2、自研的可视化流水线流水线作为持续集成核心工具，用于编排、监控和执行集成作业流程，实现从代码提取到编译成包、再到最终部署到应用服务器的关键组件。 蓝鲸自研的 DevOps 平台流水线拥有可视化的图形界面，包括插件、作业、阶段、材料和触发等多个内容，通过编排，可以构建 CI/CD 的自动化执行过程，为使用者提供强大的原子能力和极致用户体验。3、开放的流水线原子市场DevOps 平台具有开放的流水线原子市场，提供从代码拉取到部署全过程的编译构建、脚本执行、归档制品、归档报告、代码扫描、构建镜像、归档镜像、发送通知（企业微信、微信、邮件）、人工审批等常用原子，用户可自行安装并在流水线中使用。 提供基于 JAVA、Python 语言的流水线原子开发 SDK 及提供白皮书，支持自行引入或自主开发扩展原子。4、多种代码检查工具代码检查中心构建开放的代码检查平台，提供专业的代码检查解决方案及服务。具有集成商用、开源、自研的代码检查工具的能力，规则可配置，覆盖 Java、C#、Python 等主流编程语言。通过快速准确地分析源代码，找出质量问题和安全漏洞，并提供自助接入、实时扫描、告警展示等功能。5、质量红线控制产出质量DevOps 平台中提供了质量红线的功能，可以在流水线中定制质量红线规则，避免产出不满足质量要求的软件代码。支持基于扫描或测试结果的质量控制功能，支持控制规则定义，以及规则触发后的操作定义，操作包括流水线终止或者人工审核。6、自动化测试统一管理能力测试服务从业务的角度，全面把握项目的测试情况，其中，就自动化测试方面主要提供接口自动化测试、UI 自动化测试等内容，包括测试用例、测试用例集、测试脚本、测试结果等测试相关资源的统一管理，支持 Python、Java 两类的自动化测试脚本语言。7、基于数据的持续改进为了适应业务、技术的不断发展，DevOps 平台的功能、流程也需要不断的演进。而演进的主要方式是 DevOps 平台要系统化地对应用的开发、测试、上线过程中的各类过程效率数据、缺陷数据、质量数据进行采集，并在进行统计分析的基础上，获得对研发过程的全方位认识，指导 DevOps 平台、过程的改进。为了有效的处理、分析数据，DevOps 平台的建设可考虑支持大量数据采集、存储、及分析的专业技术能力。