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 楼主| 发表于 2022-1-8 12:25:50 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
之所以在生产环境使用开源全链路监控方案存在这么大挑战,是因为这些方案本身缺乏大规模实际业务场景的验证。对于技术实力非常强的互联网企业,会有专门的技术团队负责全链路监控项目,在使用开源产品的过程中如果遇到任何问题,都可以通过自身的技术实力进行修复和弥补。但对于绝大多数使用者而言,这些挑战所带来的都是漫长而痛苦的体验。
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 楼主| 发表于 2022-1-8 15:00:05 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
修改完应用启动命令后,对应用进行重启,就能够成功接入ARMS。如果在1分钟后,ARMS控制台的应用列表能够看到新的应用,就代表接入成功。
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 楼主| 发表于 2022-1-8 20:23:54 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
JVM监控功能通过可视化页面展示应用的GC情况、内存详情、线程详情,完全可以代替JStat、JStack等JDK自带的JVM分析工具。同样,在以时间为横坐的曲线图处,可以继续选中一个时间段进行下钻分析。
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 楼主| 发表于 2022-1-9 09:28:01 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
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”。
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 楼主| 发表于 2022-1-9 15:15:21 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
定好目标后,一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量,公司内部、部门之间的指标定义各不相同,不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。如何解决?其实,数据中包含着业务需求,需求弄清楚了才会转化到埋点设计,埋点方案再转化为具体的研发。
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 楼主| 发表于 2022-1-10 08:13:30 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
不同终端都有一个ID是长期关系,后面都会用相同的逻辑和体系进行标注,只要维护好需求、事件命名,以及业务层级ID,最终采集到的数据质量是非常好的。
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 楼主| 发表于 2022-1-10 13:37:03 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
这种AI架构的问题在于,许多设备可能开始超载网络流量,或者您可能正在使用已经大量使用的网络。在这些情况下,将数据发送回中央服务器会导致处理时间过长,这是令人无法接受的。这是Edge AI发挥其价值的地方,因为可以在硬件设备上本地执行较不复杂的机器学习和AI流程。
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 楼主| 发表于 2022-1-10 16:27:02 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
API 应该是被优先设计的:我们知道用户需求是复杂多变的,比如从桌面到移动端,应用的展现方式和操作流程都有可能不同;然而业务逻辑的概念模型和服务交互是相对稳定的。相对而言,API 的接口是更加稳定的,而具体的实现是可以迭代实现和持续变化的。定义良好的 API 可以更好保障应用系统的质量。
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 楼主| 发表于 2022-1-10 20:56:16 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
但是 EDA 架构依然存在很多挑战。

1、分布式的松耦合架构大大增加了应用基础设施的复杂性。基于云的部署交付方式和云服务(消息队列、函数计算服务等)可以使得该架构的稳定性,性能和成本效益进一步提高。
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 楼主| 发表于 2022-1-11 10:01:24 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
最明显的就是小文件问题,用批量数据通道写特别碎的数据进来会产生大量的碎片文件,跑SQL查询就会非常慢,用Tunnel下载也会非常慢。
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