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比如数据库被暴力破解，因为没有加密，被黑客攻破后把这个数据完全荡走，在日常的运维过程当中接触最多，需要对数据库做内在或者外围加固，防止数据库系统被攻破，把里面的数据拖走或者是毁坏。

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整个过程当中，我们在平台建设、业务支持、平台运营、AI创新以及AI整体运营等各个方面做了很多尝试，有了不少的收获和感悟。

最近，我花了一些时间，将其初步梳理出来，写成了这篇文章。

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人们必须制定一些策略和措施以确保不会滥用人工智能技术。从本质上来说，人们在全球互联网上留下大量数据，而不良行为者可能将其用于不当目的。而这就是为什么数据治理如此重要的原因。

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我经常碰到这样一些情景：因为掌握了某些技术，比如Spring、Kafka、Elasticsearch等，一些工程师就自封为高手。有些工程师非常仰慕别的团队，原因竟是那个团队使用了某种技术。

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很多时候，一个工程师所负责系统的数量和团队规模与其“江湖地位”正相关。但是，江湖地位与技术成长没有必然关联。提升技术能力的关键是项目深度以及客户的挑剔程度。

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致力于在技术上有所成就的工程师，都梦想有朝一日成为技术高手。但技术高手的标准却存在很大的争议。这是一个有着悠久历史的误解：以某种技术的掌握作为技术高手的评判标准。

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产品经理不同。普通业务需求来自于产品经理，平台化需求的产品经理可能就是工程师自己。长期被产品经理“压迫”的工程师们，在平台化上终于找到“翻身农奴把歌唱”的感觉。

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像Java这样的编程语言可以通过字节码增强技术实现探针方式的链路信息采集。这是一种最开发者最友好的方式，不需要任何代码层面的改动，但并不是每一种编程语言都能提供探针机制，因此SDK方式也被很多全链路监控组件采用。

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有效沟通的一个重要原则是提前沟通。沟通本质是信息交流和处理，可以把被沟通对象形象地比喻成串行信息处理的CPU。提前沟通，意味着将处理请求尽早放入处理队列里面。

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用人的真正理论基础来自于“探索和利用”(Exploration and Exploitation )。不能因为下属能做什么就只让他做什么，更不能因为下属一次失败就不给机会。

根据经典的“探索和利用”(Exploration and Exploitation )理论，良好的用人方式应该如下：