更重要的是，让我们看到了不同流程、不同系统以及不同团队之间衔接的“真空地带”——这正是大公司由于分工、边界带来的，常说的“三不管、踢皮球”的问题。而这些衔接上的问题，正是隐蔽的、极大影响效率的问题，需要被发现，通过产品和流程等机制进行解决。
比如，在我去年负责A/B实验平台的时候，我们曾经对平台中所有实验进行深入分析，结果就发现了很多惊人的现象。
数百个实验只有一个版本：正常来说，需要两个或者更多的版本来进行对照实验，但很多实验竟然只有一个版本，其中一个很大的“妙用”或者“误用”，是用户仅仅把平台当作灰度平台来使用了。
然而，后来标注小组长们反馈“希望取消这个按钮”，说这个按钮被不少标注人员用来“挑活”：当遇到难度较大的标注题目，他们就点击“任务释放”给跳过了。
经过调查发现，原来是有个别害群之马不光自己偷懒，还教唆、串通其他人，一起降低标注速度，来集体“磨洋工”。
当然，“串通磨洋工”这个问题最根本的原因，在这些标注人员的绩效管理方案上——之前采用的是月薪制而非计件制，有绩效奖金但微乎其微。
首先来说说DNS解析，我们知道任何一个网站的访问都是需要通过DNS服务器的解析，用户才能经过搜索访问到的。但如果运营人员的网站域名使用了一些非知名的DNS服务商，对方技术不过关就可能会造成访问延迟或访问断断续续的现象，继而触发百度搜索风控机制并出现风险提示。当然，即便运营人员使用的是主流的DNS服务商，也有可能在对方服务器遭遇攻击的时候产生类似情况。
本篇文章将给大家分享作为前端智能化领域的探索者，我们是如何看待人工智能在前端领域的未来发展方向，如何推进智能化能力在智能生成代码平台 imgcook 上的应用落地和迭代升级助力今年双 11 会场 90.4% 新模块的代码智能生成，编码效率提升 68% 的。
其中涂色部分是目前已具备的能力，从这个维度来看 imgcook 的智能化能力目前处在 I3 和 I4 级别，并与 I2 级别的能力协同运作于生产环境。I3 级别的智能化能力需要不断优化和迭代模型，当线上真实场景准确率达到 75% 以上或模型具备自我迭代能力则进入 I4 级别。
基于这些原因，以及 imgcook 能够从视觉稿中获取每个图层位置信息的优势，我们将方案转换成了图片分类，并能将识别结果真正的应用到线上，这其中依托一套组件可配置、可识别、可渲染、可干预、可出码的智能物料体系。
Pod部署一般属于研发团队应用部署的子环节，由开发人员控制。PV存储资源定义与分配则多属于devops团队，由集群管理员控制。
当检测到readinessProbe失败，应用服务进程无法正常处理请求时，该Pod不再被重启，而是从Service端点摘除，不再接收Service的请求负载，类似流量降级，已确保该Pod可以正确处理已接收的请求负载。
