谈完“需求/用户分层、五级火箭”了，那是否就是对用户需求360度、无死角地满足了呢？
答案是否定的，因为我们还没有做到“无我境界” 。
但是，这并不意味着产品随便搞搞就行，因为他还可以有别的选择。你要知道，公司内部往往也有类似的产品，更不用谈外部的、免费开源或者收费的解决方案了。
后来，我们就对此做了大幅度的简化，能点鼠标的就不要让用户输字，比如自动填充各种名称和简介。此外，平台还内置一些测试数据集供用户使用等等。
经过一番简化之后，用户才能在几分钟之内，完成全流程、非常有体感的demo了。
平台协同：连接，产生价值
前面讲了很多，但大部分还是聚焦在某一个平台的个体上。
孤立存在的平台，就可能会降级成一个工具，其价值和能量就变得非常有限。
后来，为了把所有“连接”和“协同”的可能性都穷尽，我们就画了一张系统协同大图和矩阵图，把所有的平台都放进去，全方位地思考平台之间有什么没有打通的，有什么协同创新的可能性。
最后，再说一个非常有趣的事情。
我们知道，如果一个产品不够贴心，不够聪明和智能，那用户肯定不喜欢，但反过来，如果“太智能”了，那有时候也不行。
第二个案例：在年初发生的事情，业内有一家比较大的企业出现了实实在在版的删库跑路行为，最后跑路没有成功又被抓回来了。这个行为产生的影响是，这家业务整个服务废掉36个小时左右，一天多的时间之内都服务不了。最后企业整体市值蒸发掉差不多7亿元。所以一旦产生了安全事件，如果没有特别好的防护机制，每一笔都会产生上亿元的损失。
第二点是因为：在上云时，肯定要选择比较大的云厂商，能够被国际或者国内大客户认可的云厂商，比如阿里云，已经合作了很多金融、政府、各个行业的领头羊企业。如果一家云厂商已经大到可以容纳很多行业的企业进来，安全问题已经被开始进来的头部企业的要求完全满足过了。
人工智能可以自动化各种管理任务，为教育工作者腾出大量时间。他们越来越多地在许多在线评估任务中使用它。人工智能使他们能够快速地评估论文、考试和评分，以及批改学生作业。
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。
