最近牵头在梳理部门的系统架构合理性，开始工作之前，我首先想到的是如何定义架构合理性？从研发的角度来看如果系统上下文清晰、应用架构设计简单、应用拆分合理应该称之为架构合理。基于以上的定义可以从以下三个方面来梳理评估：1、系统的上下文清晰：明确的知道和周围系统的调用关系，数据同步机制；2、应用架构设计简单：架构分层合理，功能定位清晰，不会出现功能边界之外事情；3、应用拆分合理：系统内的应用粒度在一个合理的范围内；应用间调用链路不应过长。系统的上下文清晰系统上下文图一词最早是从SimonBrown的C4模型中借用而来的，该模型”通过在不同的抽象层次重新定义方框和虚线来抽象表达架构的含义“。C4模型把

绪论管理学的研究对象是什么？在企业管理研究基础上抽象出的一般管理理论对其他组织的管理是否也具有指导意义？管理学的研究对象是人类的管理实践。从广义上来说,管理实践包括对个体活动的管理和对群体活动的管理。任何个人即使在从事仅与自己相关的目标活动时,也需要在可利用的不同资源中进行选择。但管理学主要是在研究对群体活动的管理、特别是对以企业为主要载体的组织活动管理的基础上形成和发展的,因此,现代管理学的研究对象主要是企业活动的管理。管理学萌芽于对管理实践的思考。管理思考虽然历史渊源久远,但是管理思想则是伴随着工厂制度而大量涌现的。随着产业革命的发展,工厂或企业的数量愈来愈多,规模愈来愈大,活动内容愈来愈

事情起因：我们使用es作为日志搜索引擎，客户收集到的业务日志非常之大，每次查询后，返回页数较多，由于我们web界面限制每页返回150条，当客户翻到66页之后就会报错。文章目录前言二、实验1.默认生成20条数据2.默认查询3.Searchafter查询4.Searchafter二次查询总结前言报错信息如下：Elasticsearchlimitsthesearchresultto10000messages.Withapagesizeof150messages,youcanusethefirst66pages.Unabletoperformsearchquery:Elasticsearchexcep

酷吗？输入指令后直接就能生成一大串代码，即使不懂相关技术也能玩转编程，这就是ChatGPT赋予你的“新能力”，除了写代码，ChatGPT还能帮你执行各种五花八门的任务。AI工具如ChatGPT在行业中的广泛应用对于行业的人才结构和能力要求产生了深远影响。许多在职人员开始担心自己未来可能被AI取代，而初级岗位的人员替代趋势也日益明显。与此同时，一些教师也开始担忧初级岗位需求的减少是否会给高校应届毕业生的就业带来更大的压力。斯坦福教授卡普兰做了一项统计：美国注册在案的720个职业中，将有47%被人工智能取代，在中国，这个比例可能超过70%。此外，高盛报告也声称，全球预计将有3亿个工作岗位被AI取代

 本来应该很早就想总结一下工作几年的思想转变，或许对我自己的思考和定位可以更加准确；未来可以更多地时间更正错误。希望未来五年之后看到自己的文章能够有所反思。我想将我参加工作分为几个阶段：懵懂期（随波逐流），认知期（目标确认），独立思考期（思想方法探索-目前的阶段），成熟期（方法论确认）。      懵懂期（随波逐流）：不知道未来在何方，对未来充满迷茫；大学四年期间不知道专业的情况，未来出去只知道找到一份可以养活自己的工作就很满足了。学习了那么多的技术知识，学习了那么多原理知识不清楚未来可否使用到。毕业第一年，优先填饱肚子，当时只是希望可以入行其他没有思考。13年毕业找到的是一个2500元工资只

运维平台自上世纪90年代开始进入中国市场，曾形成以传统四大外企：IBM、BMC、CA、HP为代表的头部厂商，还有一众从网管起家的国内厂商。2010年前后，出现了以Zabbix、Nagios、Cacti为代表的开源工具，后来又陆续出现了Prometheus、Skywalking等开源产品。在特殊历史条件下，百家争鸣、各具特色。本次分享结合老丁15年的从业经验，经历数个行业几百个客户的真实用户调研，尤其在Zabbix使用领域，有哪些用户在开源？用得怎么样？碰到什么样的问题？基于开源做了哪些二开内容？一个可持续使用的产品应该怎么做？未来的方向在哪里？主讲人：丁振兴（乐维创始人）直播时间：8月2日（周

由于当前先进的LLM采用了顺序解码方式，即一次生成一个词语或短语。然而，这种顺序解码可能花费较长生成时间，特别是在处理复杂任务时，会增加系统的延迟。受人类思考和写作过程的启发，来自清华微软的研究人员提出了「思维骨架」（SoT），以减少大模型的端到端的生成延迟。图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.15337.pdfSoT引导LLM，首先生成答案的骨架，然后进行并行API调用或分批解码，并行完成每个骨架点的内容。SoT不仅大大提高了速度，在11个不同的LLM中可达2.39倍，而且还可能在多样性和相关性方面提高多个问题类别的答案质量。研究人员称，SoT是以数据为中心优

 目录深度学习新突破：AI大模型革命引领人工智能未来——AI大模型革命带来的思考概述

目标保证系统不因流量过载而挂。现状：人工限流正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口+调用方+限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题：问题1.接口多，无法全面覆盖要想保证系统不因流量过载而挂，那就需要对所有中高频接口进行流量管控，不然任意接口的流量上升都可能成为“压倒骆驼的最后一根稻草”。假设存在a个应用，按每个应用平均b个中高频接口，每个接口对应c个调用方，限流规则配置那数量为(axbxc)，稍微有点规模的部门这个数量就能上万，要想全面覆盖靠人工基本不可行。问题2.限流阈值无法准确评估当前限流阈值评估主要有2类：

一、背景效率工程随着业务的发展，组织规模的扩大，越来越多的企业开始意识到协作效率对于企业团队的重要性，甚至是决定其在某个行业竞争中突围的关键，是企业长久生存的根本。得物效率工程运用产品、技术、数据等手段，全面提升公司的效率。在管理效率、协同效率、跨团队沟通效率、产研协作效率、办公效率等各方面持续探索，高效驱动公司发展。效率工程的业务场景上面提到，效率工程为提升企业协作效率而生，因此会面临大量中后台应用场景。这些中后台应用体现为「PC站点、H5站点、飞书应用、特定机器环境」等，面向所有内部员工和部分外部用户。在面向多类型用户和使用场景等条件下，效率工程技术产品在稳定性、体验、扩展性等方面面临的挑