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机器学习以进行预测性维护

预测性维护是机器学习和AI对制造产生影响的特别富有成果的领域。实际上，根据凯捷(Capgemini)的研究，将近30%的制造业AI实施与机械和生产工具维护相关。这使得预测性维护成为当前制造中使用最广泛的用例。

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以友盟+服务的客户为例，每一年都会提出很多新的需求，比如进一步提升产品粘性、进一步提升用户量等诸如此类，我们要做的是尽力满足他们，但不论对产品做什么样的功能升级，都要以客户的目标为主。

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上图是非常典型的2B行业自上而下的流程图，大家要做的第一件事就是定一个目标，不要忽略这件事，它真的非常重要，因为不管是升级产品的功能还是其它，一定要十分清楚公司的KPI，这样才能决定产品最核心的KPI。

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搞清楚这些之后，要跟横向团队配合好，还要跟下面的人对齐。2B 行业企业的目标非常明确，一般是提高付费企业客户量，这背后有产品的日活周活，以及新增注册客户数等。再往下就是产品板块，包括产品版本、功能模块以及跟其他产品的协同。

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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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以友盟+服务的客户场景来说，比如在拿到一份高质量的数据之后，KPI在确定情况下进行了拆解，现在要做的就是希望团队里的人知道自己的KPI，KPI大屏就可以轻松解决这个问题。

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在Dapper的启发下，业界诞生了很多用于分布式链路追踪的开源组件，为了保持对链路中每一个环节的记录与匹配，不仅需要在应用内部对跟踪信息进行传递，还需要让跟踪信息跨越不同的应用以及不同的分布式组件。

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这需要制定一套统一的标准，让微服务体系中的所有应用遵循这套标准来实现跟踪信息的描述和传递，这套标准就是OpenTracing。OpenTracing抽象出一套与编程语言以及业务逻辑无关的接口，对链路追踪领域各类元素的统一管理，从而实现完整的全链路监控。

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本文不会深入介绍Dapper和OpenTracing的原理以及技术细节。我们只需要知道，优秀的全链路监控组件会尽可能的遵循OpenTracing标准，以获得更好的通用性以及扩展性。

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缺少高可用保障：开源全链路监控方案并没有完整的高可用机制，当某个组件出现故障，比如服务器宕机的时候，无法自动恢复，需要人工介入进行解决，在这个过程中正常的监控会受到影响。