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随后开源的 Kubernetes，凭借优秀的开放性、可扩展性以及活跃开发者社区，在容器编排之战中脱颖而出，成 为分布式资源调度和自动化运维的事实标准。Kubernetes 屏蔽了 IaaS 层基础架构的差异并凭借优良的可移植性， 帮助应用一致地运行在包括数据中心、云、边缘计算在内的不同环境。

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2019 年末，阿里云联合微软共同发布了 Open Application Model (OAM) 开源项目，其主要目标是解决从 Kubernetes 项目到“以应用为中心”的平台之间最关键环节——标准化应用定义。

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透明性 transparency：让每个人都明白工作的共同目标，知道为什么要干什么。缺乏透明性就会导致工作安排失调。知识的传递 transfer of knowledge ：知识的传递是为了解决两个问题，一个是为了避免某个人成为单点，从而导致一个人的休假或离职，就导致工作不能完成。另一个是提高团队的集体能力，团队的集体能力要高于个人的能力。

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除了自动化和机器人等明显的用例之外，人工智能系统还能够优化制造流程，发送早期警报，促进质量检查和质量控制并预测机械设备的故障。关键是收集正确的数据，然后制造商可以开发创新的AI应用，从而使其与众不同。

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特别是在汽车行业，德国汽车制造商宝马(BMW)率先采用了这项技术。宝马将AI应用作为检查过程的最后一步，将新制造的汽车与订单数据和规格进行了比较。日产是另一家在将AI视觉检查模型纳入其质量检查流程方面取得显着进步的汽车制造商。

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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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在国外，有一个名为Instagram的照片分享软件，这个软件早期并没有火起来，后来他们通过数据分析发现了一个非常强硬的用户需求点，即“纯粹拍照并分享”。围绕这一点，他们对产品进行了大改版，并在较短时间内实现了用户数量快速增长，这是一个很好的数据驱动案例。反观国内，大一点的创业公司会优先考虑如何做概念，如何存活下来，像上述那样用数据实现业务驱动的很少。

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这是一个视频类的案例，要针对具体需求设计数据采集方案，互联网领域比较流行基于事件和属性进行分类。相关人员可以把属性融到事件里，之后再去做限定，等到哪一天想看XXX视频的点击，基于属性可以直接看到。这是一个非常理想的体系，可以实现数据采集埋点的规范化。

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功能简单：对主流底层框架的全面支持，丰富的UI界面，完善的诊断机制和报警机制，这些都是一套优秀的全链路监控方案所必备的特质。开源方案在这些方面很难做到尽善尽美。

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在繁忙的工作中，持之以恒、不断学习和进步是一件艰巨的任务，需要坚强的毅力和坚定的决心。如果方法不得当，更是事倍功半。幸好我们的古人和现在哲人已经总结了很多优秀的学习方法论，这里汇总了一些重要原则。遵循这些方法必会对大家的工作学习大有裨益。