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搞清楚这些之后，要跟横向团队配合好，还要跟下面的人对齐。2B 行业企业的目标非常明确，一般是提高付费企业客户量，这背后有产品的日活周活，以及新增注册客户数等。再往下就是产品板块，包括产品版本、功能模块以及跟其他产品的协同。

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向上要跟公司目标对齐，横向要跟合作团队对齐，向下是具体的产品功能拆解。需要注意的是：定好目标，目标不要多，最好只有一个或者两个。

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微服务技术让IT系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也给带来了架构复杂度的提升，给应用监控带来了前所未有的挑战。在微服务时代，由于服务的拆分，单个用户请求会经过多个微服务应用，形成复杂的调用链路

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在分布式微服务架构中，系统为了接收并处理一个前端用户请求，需要让多个微服务应用协同工作，其中的每一个微服务应用都可以用不同的编程语言构建，由不同的团队开发，并可以通过多个对等的应用实例实现水平扩展，甚至分布在横跨多个数据中心的数千台服务器上。

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在云原生软件架构中，我们在设计阶段不只是关注软件如何被构建，也需要以终为始。关注如何合理设计和实现软件，才可以被更好地交付和运维。

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Tracing – 链路追踪 - 记录单个请求的完整处理流程，可以为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、应用依赖分析等能力，能够帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能和稳定性瓶颈。

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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。通过使用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的解决方案。

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存储管理员在管理存储问题时面临一些挑战。而且，如果他们克服了这些挑战，将帮助他们在数据存储的各个方面之间找到适当的平衡，例如在哪里分配工作负载，如何分配工作负载以及如何优化堆栈等等。

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另一方面，ML算法可以轻松地提取和分析大量数据，并解决许多存储问题，最好是通过查看存储系统本身来解决。此外，通过使用大量数据训练算法，以了解特定堆栈或整个应用如何收集和存储数据，它们可以帮助实现对该特定应用存储活动的实时观察，以防止堆栈最大化并改善存储容量。

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AI的计算机视觉技术可以扫描遥测数据，以保护存储阵列免受漏洞侵害。当使用有关漏洞的历史数据进行训练时，机器学习算法可以将来自各种应用程序的传入数据与历史数据进行匹配，以发现漏洞的可能性。因此，借助AI的预测分析，存储供应商可以着眼于在遇到客户之前防止存储问题。