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如果手动设置弹性指标，仍有一些门槛和负担，因为客户不知道指标应该设成多少，在这个背景下，我们也在考虑智能弹性，自动帮用户算出弹性指标推荐给用户，进一步降低门槛。

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第一点就是沟通能力非常关键。你怎么把这个问题说清楚，切中问题的点，同时也能帮助上下游带来实际的效果。第二点是架构需要能救火，但不仅仅是救眼前的火，应该救未来的火，架构师救火能力要很强。

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在人工代码评审（Code Review，CR）中，对于纯文本形式的代码浏览不可避免地将耗费大量的时间，影响CR的效率。那么有没有更智能的方法？

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对于运维而言也是一样的，开发的时候也需要考虑到可运维性，比如在开发的时候就需要考虑如何在服务实际上下线的时候做到平滑且不丢失数据，同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。

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在最后一子落下之前,胜负已经十分明了。法国著名媒体机构CAUSEUR尖叫: "李世石感到羞耻的一天。"震惊的九段冠军挣扎着讲述他被数学算法打败:

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成为了常见的解决方案。但是一方面对重复的需求重复造轮子，会造成了资源的浪费；也会导致技术的碎片化，降低可移植性。

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我相信很多人都会有同样的烦恼：环境不好导致无心工作。我自己是待过阿里妈妈、用友、云原生等不同职场环境的，最终我发现，其实工作环境大同小异，更多的提升自己才是终极解决办法。

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AliDenoise是综合RNNNoise和CRNN的一种自研算法，首先为了可实际部署，去除了中间的lstm层，此时如果训练目标还是具有时序关系的降噪后频谱，效果会大大受到影响

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同样针对不同类型的可观测数据和场景，也有对应的适合的分析方式：
1. Metrics：通常用于告警和图形化展示，一般直接获取或者辅以简单的计算，例如PromQL、TSQL等

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下图是一个典型的IT系统架构的观测抽象，每个APP都会有自己的黄金指标、业务的访问日志/错误日志、基础监控指标、调用中间件的指标、关联的中间件自身指标/日志，同时通过Trace还可以得到上下游APP/服务的依赖关系。