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实时数据采集主要是一些页面日志的采集，也就是我们常说的用户行为分析数据。日志采集一般有以下几个步骤：数据埋点，数据上报，数据存储。

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数据埋点：网站上线后一般会植入一段JS脚本，用户访问页面时，JS会收集当前页面的一些信息，用户问的上下文信息以及当前访问的页面业务相关数据。

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这种异构性使得物联网网络难以用单一的防御系统来覆盖。此外，由于物联网设备的设计成本低廉，因此它们通常是低功耗、节能的设备，没有内置或内置很少的安全框架。

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机器学习在物联网中的应用
机器学习在识别潜在威胁、发现网络中的漏洞和识别系统性物联网漏洞(例如物联网设备上缺少密码保护或密码保护较弱)，以及解决网络配置以构建防御方面非常有用。机器学习基于海量网络安全数据集和物联网设备配置文件来工作，这使得零日威胁成为许多公司担心的问题。

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让领导更好的帮助我们工作，我们也帮助他收集更多的信息，辅助他的工作。另外，现在很多公司越来越倾向于扁平化组织，垂直功能组织的职责逐渐被淡化，员工之间的分工协作逐渐会向项目管理模式倾斜。

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在横向的项目组织里，要平衡两个关系：上游和下游。在项目合作中，我们通常将上游当做乙方去对待：约定好你对它的诉求，对其需要的接口。用比较程序化的语言来说就是要对齐输入输出参数。要将自己的诉求以一种更加具体的数据等形式表现出来。

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当然我们只需要关心自己的上游，而不需要关心上游的上游。在项目合作中，还要一个非常重要的关系：下游。我们通常将下游当做甲方去对待。我们给下游提供自身的产品或系统能力等，当下游在使用这些产品或系统能力时，我们要去依赖、跟踪。这样看起来是有一些像微服务的。梳理好各自的依赖、梳理好各自的输入输出参数，用微服务的理念来管理工作。

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当然我们光用技术语言和项目语言也是无法完全处理好汇报关系的。因为不管甲方也好、乙方也罢，都是一个活生生的人。我们要在跨团队合作中，要找到双方共同的利益点。如果一件事情只对自身有利，而对别人无利，这样的合作关系是不长久的。当然我们也可以去创造有利的条件，将对别人不利的地方转变成有利。

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无论是垂直的功能组织还是横向的项目组织，我觉得重点一定是要做好信息的交换。我们工作中80%的时间都在处理信息的对齐问题。只有我们清晰的表达，才能更好的处理信息交换。

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当今互联网时代，信息大**，也可以说是数据大**。将数据-信息-知识-智慧这个转化逻辑做好，善于处理接收到的信息，才算做好了自我管理的第一步。我们一定要善于从信息中去挖掘问题，发现矛盾。