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阿里云·云效服务的内部版本“Aone”承载着阿里集团数百个BU协同研发和持续交付的职责，笔者在数月前短暂的参与了该平台的效能**镜板块建设，因而得以从平台的“上帝视角”重新审视效能度量这件事

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有些指标是领域无关的，譬如端到端流通时长；有些指标是多个领域之间可以复用的，

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好的技术选型应该能够充分适应潜在的业务需求变动，避免过早将技术实现耦合到局部的应用场景。

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图数据库绝不会产生由于关系修改时的不对称清除而导致的数据不一致情况。

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分享十条前人总结的经验观点。

任何指标一旦用于管控，就不再可靠（古德哈特定律）。
测量的对象与人越近，越不可靠。
“凡可度量，皆可改造”是错的。
变化趋势的价值高于指标绝对值。

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舆论往往会更强调技术的作用，强调技术对业务的推动作用，但事实上，在商业领域，更多的时候，技术发展都是跟着业务走，技术的发展常常来自于业务需求和业务场景的倒逼。

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这在数据中台就表现为数据的中心化，也就是数据的高内聚、低耦合，需要对共性问题抽象出业务的规则，建立数据模型

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在公共云上，基于对象存储构建数据湖是目前业界最主流的做法，我们这里重点探讨第二个问题，结合阿里云上的EMR JindoFS优化和实践，看看数据湖怎么玩“加速”。

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正是因为要靠模拟，而不是原生支持，一些关键的文件/目录操作代价昂贵，这里面最为知名的就是rename了。