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早些时候，大家对“数据驱动”的理解是“报表驱动”。2016年、2017年的时候，一家处于C轮、D轮的深圳公司，该公司有1000多份报表，每张有10个Sheet，每个表格有20多个指标，大家可以算下一共有多少个指标，他们内部的数据团队都不知道哪些指标有用、哪些没有用。为了督促大家去看这些报表，公司还监控了邮箱。

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人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

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从业务需求到需求规范，一定要做统一收口，如果没有线上工具化的体系，可以指定一个人，让他做统一收口，收口完成之后要形成公司或者部门内部比较完整的指标字典和维度字典。与此同时，一定要对指标字典进行拆分，看看哪些是公共性指标（跨部门或者公司级别）和个性化指标。

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在面向应用提供服务时，业务团队或深入业务线的数据团队有极大的自由度，只要依赖数据公共层，即可自由的建设ADS数据应用层。

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现在，很多企业都想实现数据闭环，其实闭环就是非常典型的方法论。那么，这个方法论究竟能不能解决问题？能不能在组织和团队里运行起来？背后是否缺失了哪些环节？

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目前，一个比较好的解决方法就是把它前置，所有的功能在某一个页面的某一个位置，以一个具体的按扭呈现出来，并设置一个唯一的参数ID，再用事件和属性进行归类。这样一来，所有的页面和功能只需做一个埋点，所有页面的标记都可以用ID来标记。

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与传统同步处理方式相比，异步事件处理存在与事件排序、幂等性、回调和异常处理相关的要求，整体设计难度更大一些。

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在 Kubernetes 中，业务应用可以提供一个 liveness 探针，可以通过 TCP、HTTP 或者命令行方式对应用就绪进行检测。对于 HTTP 类型探针，Kubernetes 会定时访问该地址，如果该地址的返回码不在 200 到 400 之间，则认为该容器不健康，会杀死该容器重建新的容器；

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AI可以监控存储以检测多种工作负载的模式和性能。这里的工作负载是由各种输入/输出特征或应用任务生成的数据流。

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在应用级别，可以采用断路器（Circuit Breaker）等模式防止一个依赖服务的局部故障引起全局问题；此外通过 K8s 的健康监测、可观测性可以实现对应用故障的探知，通过服务网格的断路器功能，可以将故障发现、流量切换和快速自愈这些能力外置到应用实现之外，由系统能力保障。Fail small的本质在于控制故障的影响范围——**半径。这个原则在架构设计和服务设计上都需要我们持续关注。