所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
，MPP的效率要比SMP好。...那么它们的区别在哪里？通过分析下面 NUMA 和 MPP 服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。 ...图 3.MPP 服务器架构图数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...另外，这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然，适应于数据仓库环境的 MPP 服务器，其节点互联网络的 I/O 性能应该非常突出，才能充分发挥整个系统的性能。...4.5 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别MPP的优势：MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。...4．NUMA与MPP的区别 从架构来看，NUMA与MPP有许多相似之处：它们都由多个节点组成；每个节点都有自己的CPU、内存、I/O；节点之间都可以通过节点互联机制进行信息交互。那么二者的区别在哪里？...而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问的问题。 5．数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。...另外，这种并行处理能力也与节点互联网络有很大的关系。显然，适应数据仓库环境的MPP服务器，其节点互联网络的I/O性能应该非常突出，这样才能充分发挥整个系统的性能。...6．MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂，通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
我们评估一款产品是否属于真正的云原生数据仓库，不是简单看它是否是分布式，而是看它是否能够充分发挥云平台的这些优势特性。 我给大家举两个简单的例子，来解释云原生数据仓库和传统MPP数据库的差异。...但传统MPP数据库的计算和存储是紧耦合的，扩容时涉及到数据的重分布，而数据仓库里的数据量一般比较多，完成一个数据重分布要花几个小时。...我们最大的差距一方面体现在用户体验和应用性方面，另一方面Snowflake只有一种商业模式——以SaaS的方式提供服务，因此在数据安全方面做得非常好，接下来我们也会花更多精力对这两方面进行优化。...你们的“护城河”在哪里？ 简丽荣：这里大家比较熟悉的友商产品主要集中在数据库OLTP（联机事物处理）领域，而我们更擅长的是数据仓库OLAP（联机分析处理），所以和他们在市场上碰到的机会不太多。...再例如另一个全球大数据行业里最好的公司之一Databricks，他们通过Spark开源，将Spark发展成为行业大数据标准，同时在公有云上打造了基于Spark的云服务，在安全性、用户体验方面比开源版本好很多
数据百问系列：关于数据仓库，什么样的产品是好的Partener？ 0x00 前言 本次讨论的主题是：对于数据产品经理的突出能力，你更看重哪一方面？...第一业务价值也是很重要的，业务比技术的不确定性更多，有时候更有价值；第二业务价值是最终归宿，虽然说好的技术根基不可缺少，但是目前“我”已经可以解决大部分技术问题了，有一个能在业务商业方面擅长的，组合起来产生力量...选择第二种： 讨论八： 我选择第二，针对于企业来说，业务应该适应于企业发展和经营情况而改变，我觉得一个好产品并不是只靠口碑推广就能获得价值，而是我能为为公司根据发展需求去设计一套符合自己实际需求和实用的数据产品...当我的数据仓库开发不下去的时候，他能站在数仓与业务的角度给我建议，对于我来说，这就够了。...我已经拥有能把数据仓库开发好的能力了，我现在想要的就是我所开发的数据仓库能落地下来，得到其他部门的支持与认可，获取到相关的资源并应用于业务中，那么一个业务能力强的数据产品就可以帮到我很多了。
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进，随着云计算的普及，传统的数据仓库架构在资源弹性，成本等方面已经很难适应云原生的要求。...云原生数据库或者云原生数据仓库还没有一个非常好的定义。 我根据多年经验结合现在云原生的一些系统，梳理出了一个简单的定义。...存算分离的另一个好处是：一个查询用10个节点需要跑一个小时，如果线型可扩展、加速比做得很好，100个节点可能只需要跑6分钟，就能把这个查询跑出来；但是在云上往往是按照计算使用量和存储使用量来计费的，相当于用同样的成本得到了更加好的用户体验...引入数据湖的概念，就是把所有的数据，无论结构化、非结构化，都扔进来，没有经过严格的数据建模等等过程，原始数据放在这儿，大家可以去用，用完之后如果形成了一些好的模型，可以转到数据仓库里。...传统的MPP数据仓库和Hadoop都很难解决高并发，数据孤岛等问题。
MariaDB ColumnStore利用分布式列式存储和大规模并行处理（MPP）共享无架构扩展了MariaDB企业服务器，将其转变为独立或分布式数据仓库，用于复杂SQL查询和高级分析，而无需创建任何索引...为了简化安装过程，让用户享受更好的产品体验，MariaDB提供yum源方式部署，用户只需几条命令，即可轻松部署OLAP MPP数据仓库环境。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
业务数据的存储和存取 2.sql的解析并形成分布式的执行计划 2.执行由master分发的sql语句 3.将生成好的执行计划分发到每个Segment上执行 3.对于master来说，每个Segment都是对等的...2 Greenplum数据库常用知识 2.1 Greenplum 概念 Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。在 MPP 系统中，每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。...与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时...，MPP的效率要比SMP好。...这就是看通信时间占用计算时间的比例而定，如果通信时间比较多，那MPP系统就不占优势了，相反，如果通信时间比较少，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。
MPP架构通常用于处理海量数据的应用程序，如数据仓库、商业智能和大数据分析。 MPP常见的发力场景是数据仓库。...在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....它主要的优势在于： MPP数据仓库通常能够提供更高的性能和较低的查询延迟，可以在更短的时间内处理大量数据。 MPP数据仓库对于结构化数据的支持更加成熟，适用于需要对事务性数据进行复杂分析的场景。...MPP数据仓库通常拥有更完整、更可靠的数据管理和安全性能，可以保证数据的一致性和可靠性。...那么MPP的常见的缺陷就能推出： MPP数据仓库通常需要更多的硬件资源和投资，价格较高，不适合所有的企业规模和预算。 MPP数据仓库的部署和维护需要更专业的技术人员，技术门槛相对较高。
一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。...它们无缝集成数据湖和数据仓库的优点的潜力，承诺为数据处理和分析带来变革性的体验。然而，这种方法也存在缺陷。本文检验了这些挑战，如查询性能和高成本，并确定了帮助数据湖仓库解决它们的新技术。...下面是它的工作原理。 MPP架构与内存数据调度 数据湖查询引擎采用数据调度来实现可扩展性能，特别是在复杂的联接操作和聚合方面。...图2:MPP与MapReduce框架 为了应对这一挑战，并直接在数据湖仓库上运行低延迟查询，拥抱装备了内存数据调度的大规模并行处理(MPP)查询引擎是一个明智之举。...这种内聚架构简化了操作，并确保缓存以峰值效率运行，从而为数据检索和查询执行提供尽可能好的性能。
即便是基于云平台构建的数据仓库，在查询低峰期时，也无法通过释放部分计算资源降低使用成本，因为这同样会引发数据的reshuffle。这种耦合的架构，限制了数据仓库的弹性能力。...三 业界趋势 1 Redshift 作为AWS上最热门的数据仓库产品，Redshift采用的是MPP架构，它也一直往弹性方向演进。...这样可以灵活地根据不同workload，为不同用户创建不同规格的VW，且用户之间具备非常好的隔离性。...基于VW的灵活性，Snowflake支持了VW auto suspend、resume以及auto scale能力，通过计算存储分离带来的弹性能力，给用户带来“pay-as-you-go”的使用体验。...通过这些弹性能力，更好满足客户对于云数据仓库的诉求，也进一步降低客户的使用成本。 end
聂晶介绍，作为一个开放的云厂商，腾讯云结合腾讯数据技术实践、开源技术组织和商业化技术合作伙伴能力，在云端提供了涵盖Hadoop、ES、MPP数仓在内的，丰富易用、开源开放的开箱即用数据基础设施和数据工具...以下为腾讯云大数据产品总经理聂晶演讲实录： 大家好，我是来自腾讯云大数据团队的聂晶。北京今天天很冷，非常感谢大家花费宝贵的周末时间来到我们techo的大数据专场。...同时开放云生态的技术能力也将有足够能力保障好企业未来数据技术演进中的技术安全性问题。...我们希望服务市场也开放给我们的合作伙伴和开发者，让大家都能发挥自己的能力服务好我们的用户。我们的用户也能因为这个开源开放的生态，享受到更为透明和精细化的产品和服务能力所带来的的生产力极大提升的红利。...技术的发展没有终点，腾讯云大数据将坚守行业阵地，与合作伙伴共谋发展，以不断优化的性能和技术、更极致的产品体验服务用户、回馈用户。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
