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流计算方面，Blink，Spark也都是有MaxCompute同步插件的。数据同步服务方面，DataWorks的数据同步，实时同步和离线同步，都是支持MaxCompute同步的。

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Upload session也是有状态的，没有commit就不可见； 如果commit成功了，这个session就结束了，暂时就不能再去open writer。Writer的实现原理是open一个writer请求，系统会发一个HTP请求到服务端，然后保持这个长链接，写数据时平台会实时地把数据写到服务端，writer是写一个临时目录。根据这个机制可以看到，如果writer或者close失败了，就相当于这个长连接断了。所以writer和close这两个接口是不能重试的，如果writer中间有任何阶段失败了，就需要重新写。

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挖掘需求，警惕“角色错位”，杜绝“闭门造车”。
做好产品的第一步，就是把握好需求，必须搞清楚每一个产品和功能的真正用户是谁。

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这样的回答很正常，毕竟这么简单、直接的问法，是很难获取到有价值的信息、了解到用户的需求。

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在产品经理的行业，我们经常说的一句话是，在汽车被发明之前，如果你直接问用户要什么，他只能说“我要一匹更快的马”。

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第三级，数据训练：平台的模型符合需求，但需要提供自己的训练数据或者字典数据等，来解决具体场景需求。
第四级，模型定制：平台的现场模型不太符合要求，所以要对算法参数进行配置，然后训练出符合自己需求的新模型。

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这里，并不是说让你写一份冗长的产品文档。文档应该写，但它不是重点，因为大部分人并不会仔细把产品文档读完才动手操作——他只有遇到问题，才有可能去查查手册。

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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。

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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。

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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。

因此，要做好、做大平台，需要跳出平台本身，以连接、全局、生态的思维来看。