gydtep
发表于 2021-1-22 17:39:11
与 2019 年相比，用户感官提效提升 14%；和完全不使用 D2C 相比，固定人力单位时间模块需求吞吐量提升约 1.5 倍。与传统研发模式相比，使用 imgcook 研发链路编码效率可提升约 68%。
gydtep
发表于 2021-1-23 10:19:49
举个例子：$200，这个字段文本分类是没办法对其进行语义识别的，因为它放到不同的场景中有着不同的意思，如：活动价、原价、优惠劵…，正确的做法是考虑该字段与在 UI 界面的联系（即独特的样式）来对它进行语义分析。
gydtep
发表于 2021-1-23 11:10:23
除了从业务逻辑库生成逻辑代码也可以从需求稿生成部分逻辑，或者来源于代码片段推荐，或者来源于代码智能推荐（ Code to Code，C2C）。
gydtep
发表于 2021-1-23 17:02:33
智能化方式无论是使用计算机视觉还是深度学习技术，都会有准确率的问题，准确率低在线上环境可能无法被接受。需要建立一套与线上用户使用数据形成闭环的算法工程链路，实现样本自动化收集、算法工程链路的闭环才能让模型线上识别准确率不断提升。
gydtep
发表于 2021-1-25 10:07:01
伴随着几十年的发展，IT系统中的监控、问题排查也逐渐抽象为可观察性工程。在当时，最主流的方式还是使用Metrics、Logging、Tracing的组合。
gydtep
发表于 2021-1-25 12:50:35
统一Agent：使用一个Agent即可完成所有可观察性数据的采集和传输，不需要为每个系统都部署各种各样的Agent，大大降低了系统的资源占用，使整体可观察性系统的架构也变的更加简单
gydtep
发表于 2021-1-25 13:18:40
云原生友好：OpenTelemetry诞生在CNCF，对于各类的云原生下的系统支持更加友好，此外目前众多云厂商已经宣布支持OpenTelemetry，未来云上的使用会更加便捷
gydtep
发表于 2021-1-25 13:43:09
厂商无关：此项目完全中立，不倾向于任何一家厂商，让大家可以有充分的自由来选择/更换适合自己的服务提供商，而不需要收到某些厂商的垄断或者绑定
gydtep
发表于 2021-1-25 14:37:04
从上面的分析来看，OpenTelemetry的定位是作为可观察性的基础设施，解决数据规范与获取的问题，后续部分依赖各个Vendor来实现。当然最佳的方式是能够有一个统一的引擎去存储所有的Metrics、Logging、Tracing，有一个统一的平台去分析、展示、关联这些数据。
gydtep
发表于 2021-1-25 17:58:50
IT系统的问题非常复杂，尤其涉及到不同的场景和架构，因此我们把算法和经验结合起来进行异常的分析，算法包括基础的统计学、逻辑性算法，也包括AIOp相关的算法，经验中包括人工输入的专家知识、网上上积累的各类问题解决方案以及外部产生的一些事件；
