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致力于在技术上有所成就的工程师，都梦想有朝一日成为技术高手。但技术高手的标准却存在很大的争议。这是一个有着悠久历史的误解：以某种技术的掌握作为技术高手的评判标准。我经常碰到这样一些情景：因为掌握了某些技术，比如Spring、Kafka、Elasticsearch等，一些工程师就自封为高手。有些工程师非常仰慕别的团队，原因竟是那个团队使用了某种技术。

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基础技术相对成熟，有比较完整的体系，这给人一个高大上的感觉。业务应用技术相对来说，由于每个团队使用的不一样，所以成熟度参差不齐，影响力没有那么大。

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为了对线上故障进行快速处理，标准化的监控、上报、升级，以及基本应对机制当然很重要。通过所观察到的现象，快速定位、缓解以及解决相关症状也相当关键。这要求架构师对故障系统的业务、技术具备通盘解读能力。

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规划是利益的博弈。良好的规划上面对得起老板，中间对得起自己，下面对得起团队。在三者利益者寻找平衡点，实现多方共赢考验着管理者的智慧和精细拿捏的能力。

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这种金字塔型的资源分配方式存在着不小的资源碎片的情况。当工作负载竞争资源时，K8S提供了三种级别的服务质量保证。

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通过联动方案可以有效利用海量DDoS清洗，完美防御SYN 、ACK 、ICMP 、UDP 、NTP 、SSDP 、DNS 、HTTP 等Flood。同时，基于阿里云飞天平台的计算能力和深度学习算法，智能预判DDoS攻击，平滑切换高防IP，不影响业务运行。

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imgcook 官网首页平均每月 PV 6519， 平均每月 UV 3059。相比于 2019 年， 2020 年月平均 PV 和 UV 均是 2019 年的 2.5 倍。

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自上线以来，新增训练集总数达到了 2729 个，平均每月回捞有效数据 909 个, 模型经过几次自我迭代测试集的准确度从 80% 提升到了 83%。

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强大算力：集中化的数据也意味着数据量的急剧膨胀，无论哪家自动驾驶背后都有强大的芯片支撑，只有足够的算力才能保证在最短的时间内可以进行足够的计算。

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目前我们SLS正在开展云原生可观察性的工作，基于OpenTelemetry这个未来云原生下可观察性的标准，实现各类可观察性数据的统一收集，覆盖各个数据源和各类数据类型，做到多语言支持、多设备支持、类型统一；