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Phase 1是初定的观测指标，包括日活、PV、注册书、功能使用次数、收入、客单价、日活跃占比、新老用户占比、增长率、X转化率等。他们的CEO发现，虽然该有的指标都有，但就是因为都有才失去了聚焦。于是开始精简思路，把团队力量凝聚到一根绳上，Phase 3是最终剩下的两个指标。

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当然，这是他们根据产品的情况以及公司所处的发展阶段做的取舍：当时公司不急着变现于是收入被拿掉了，日活做的数据没有太大作用于是被拿掉了，拉新也被拿掉了。

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在整个流程里，最关键的是要有专人做统一收口，基于对数据和采集的理解做分流，中间规范跟标准动作要规范，因为不论是新版还是新功能上线都要走这个流程。

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这是一个视频类的案例，要针对具体需求设计数据采集方案，互联网领域比较流行基于事件和属性进行分类。相关人员可以把属性融到事件里，之后再去做限定，等到哪一天想看XXX视频的点击，基于属性可以直接看到。这是一个非常理想的体系，可以实现数据采集埋点的规范化。

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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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在物理机或虚拟机集群时代，我们管理的资源主要是以主机为单元的集群。单个主机节点，可以是一台物理机，或者是基于Hypervitor虚拟化中间件的VM，资源类型主要包括CPU，内存，磁盘IO，以及网络带宽。

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云原生已经演化成了一个非常庞大的生态。这张图囊括了云原生里非常多的内容。从设计高可用且稳定性高的应用的角度来看，相关的内容包括数据库技术、云原生存储、Service mesh、可观测性、Serverless等。

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应用设计需要考虑读写分离，需要连接不同的数据源处理读写分离的结果，并且这些功能都需要写入应用程序代码。而现在，这些功能可以直接利用数据库的水平扩展能力来实现，数据库技术的发展极大地避免了我们直接和数据层交互。

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DIM 层数据来源于两部分：一部分是 Flink 程序实时处理ODS层数据得到，另外一部分是通过离线任务出仓得到；

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寻址：选中待操作的目标行。ed提供了三种寻址方法：

行号：从1开始的整数；$代表最后一行。
模式：选中与正则表达式匹配的行。