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当然，这是他们根据产品的情况以及公司所处的发展阶段做的取舍：当时公司不急着变现于是收入被拿掉了，日活做的数据没有太大作用于是被拿掉了，拉新也被拿掉了。他们觉得产品留存很好，在当下阶段团队已经做到能力范围的上限了，投入更大的精力也不会有很大的提升。之后，他们只留下了日活跃占比和日活跃参与度，并调整了内部的报表体系。

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以友盟+服务的客户为例，每一年都会提出很多新的需求，比如进一步提升产品粘性、进一步提升用户量等诸如此类，我们要做的是尽力满足他们，但不论对产品做什么样的功能升级，都要以客户的目标为主。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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以友盟+服务的客户场景来说，比如在拿到一份高质量的数据之后，KPI在确定情况下进行了拆解，现在要做的就是希望团队里的人知道自己的KPI，KPI大屏就可以轻松解决这个问题。

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同时，要把数据结果融入到团队的工作流程里去，比如可以在早上八点把团队最关注的东西发到邮箱，市场推广人员可以看到相应的报表。在上午十点的时候，产品经理可以登录后台看到更新的产品功能。

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2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。

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当系统出现故障或异常的时候，如何第一时间发现问题、定位问题、解决问题？

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这3个关键诉求的核心挑战，都来源于应用之间复杂的链路。如果有一套成熟易用的机制，对每一条链路的行为进行记录，并进行深入的分析，提取出有价值的参考数据，就能让这些难题迎刃而解，这个重要的机制就是全链路监控。

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十年前，Google成为了分布式系统链路追踪服务的先行者，并通过《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》这篇著名论文阐述了如何在超大规模系统上建设低损耗（low overhead）、应用级透明（application-level transparency）、大范围部署（ubiquitous deployment）的链路追踪服务。

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在Dapper的启发下，业界诞生了很多用于分布式链路追踪的开源组件，为了保持对链路中每一个环节的记录与匹配，不仅需要在应用内部对跟踪信息进行传递，还需要让跟踪信息跨越不同的应用以及不同的分布式组件。