对于在 vSphere 4.0 或更高版本中创建的虚拟机，Data Recovery 设备会在备份过程中创建该虚拟机的静默快照。备份在 ESX/ESXi 主机上使用更改块跟踪功能。...对于每个正在备份的虚拟磁盘，它会检查该虚拟磁盘的前一个备份，然后在 ESX/ESXi 主机上使用更改跟踪功能来获取自上次备份以来所作的更改。...删除重复数据后存储会基于最新备份映像创建一个虚拟的完整备份，并对其应用更改。...例如，使用 Virtual Infrastructure 3.5 或较早版本创建的虚拟机无法使用更改块跟踪功能。因此，对使用较早硬件版本创建的虚拟机进行备份时，需要花费更长的时间。...这意味着，如果在首次指定的时间段内有太多的虚拟机需要 Data Recovery 备份，则部分虚拟机可能不会得到备份。
请教 ChatGPT 帮助您基于条件构建使用 SUMIFS 或 AVERAGEIFS 的公式。ChatGPT 提示“我想计算符合特定条件的产品的平均销售额。如何创建一个公式来实现这种有条件的聚合？”...使用公式创建动态单元格样式 专业提示学习如何使用 Excel 的基于公式的技术和 ChatGPT 的指导应用动态单元格样式和格式，使您能够根据不断变化的条件动态突出显示和格式化单元格。步骤 1....ChatGPT 提示“我想根据复杂条件应用不同的单元格样式，例如为逾期任务更改颜色。如何使用 Excel 的基于公式的条件格式化动态格式化单元格，并根据不同条件突出显示数据？” 69....ChatGPT 提示：“我想创建具有动态格式的表格，根据数据条件或用户选择更改。如何使用 Excel 的表格功能和基于公式的格式化应用动态单元格样式，增强表格的视觉清晰度？” 72....跟踪更改协作 专业提示利用 ChatGPT 在 Excel 中跟踪更改，使您能够监视编辑、比较版本，并在协作过程中确保数据完整性。步骤 1. 在 Excel 中启用“跟踪更改”功能以开始记录编辑。
如果另外一个非零值小于 0，则返回的长度值小于 0，显然不合理。 当时跟踪的 bug 就是因为计算的长度值小于 0 导致的。...确定是 Chromium 源码的 bug 后，我就准备尝试去给 Chromium 提交 Patch。...但是当时团队和公司还没有人给 Chromium 提过 Patch，所以接下来就去摸索如何给 Chromium 贡献代码，幸好 Chromium 中有如何贡献代码的文档。...我翻了下自己过往的提交记录，感觉满足条件的 Patch 不是很多，而且 Patch 不够集中，难以被提名为 Committer。 为了成为 Committer，还需要提交一些“重要”的 Patch。...与 Chromium 开源社区保持紧密联系，不仅能够及时了解和学习最新的技术和趋势，也使我能够将这些知识和经验应用到 X5 内核的开发中，使其能够吸纳社区之长，站在巨人的肩膀上走得更远。
通过这样做，跟踪提供了对请求采取的路径及其时间的宝贵见解，使开发人员能够掌握系统的不同元素如何相互交互。这种可见性有助于查明可能出现的性能瓶颈或问题。...跟踪在采用微服务或具有多层的架构中特别有益，因为它促进了跨不同系统组件的全面跟踪和事件关联。 警报 警报是设置满足条件的标准的过程，在此条件下执行特定操作。...因此，每个组织都需要确定 API 策略，并在设定的时间范围内将其指标与该目标保持一致。每个团队都会跟踪对他们最重要的指标。...首次调用时间： 此指标衡量开发人员创建帐户、生成 API 凭证和运行第一个 API 调用所需的时间。...分析响应数据的能力： 对于有效的 API 监控，将警报功能扩展到简单的连接或 HTTP 错误之外，以包括基于响应头和正文内容的可自定义条件至关重要。
由于新功能适用于任何重大重构，因此您不必担心长期存在的分支随着时间的推移而变得难以合并。 其他用例包括代码管理、基于百分比的部署、测试版和回滚。 什么是可观测性？...可观测性作为一个概念，是指能够提出有关系统状态的任何新问题，并根据提供上下文的丰富数据接收信息。可观测系统的问题数量应该是无限的，使工程师能够在调查和首次展示其复杂的分布式系统时进行迭代。...您可以与用户一起验证新功能的功能并收集反馈，而不是尝试在测试环境中模拟生产环境。您还可以深入了解更改如何影响代码的性能。...基于百分比的推出 功能标志允许您选择少量用户通过基于百分比的部署来测试新功能或新设计。您可以在观察用户在更改下的行为时增加或减少百分比。一旦更改稳定并且用户反馈积极，您就可以扩展到 100%。...遵循这些最佳实践将帮助您避免未来的麻烦： 控制对功能特性开关的访问 设置日志记录，以便您可以跟踪谁进行了哪些更改。这种透明度有助于减少产品和工程团队之间的依赖性。
提升的团队合作：无论经验水平如何，都会避开 CSS 常见的坑，以保持代码库整洁，并且开发更迅速。 关于性能，CSS-in-JS 库跟踪我在页面上使用的组件，只将它们的样式注入 DOM 中。...虽然我的 .js 包稍大，但我的用户下载了尽可能小的有效 CSS 内容，并避免了对 .css 文件的额外网络请求。 这导致交互时间稍微长一点，但是首次有效绘制却会快很多！??...高性能：仅向用户发送关键 CSS 以快速进行首次绘制。 我还可以基于不同的状态（variant="primary" vs variant="secondary"）或全局主题轻松调整组件的样式。...当我动态更改该上下文时，该组件将自动应用正确的样式。? 动态样式：基于全局主题或不同状态设置组件样式。 CSS-in-JS 还提供 CSS 预处理器的所有重要功能。...如果你不确定如何开始，我会建议你尝试一下 CSS-in-JS，亲眼看看它有多好！✌️
———— 本文首次发表是在 1999 年 5 月举行的 Microsoft/Advisor Visual Foxpro DevCon 10 会议上。...简介 在 Visual FoxPro 5.0 版本中，3.0（以及更早的版本）中蹩脚的调试和跟踪窗口被一套全新的功能强大的调试窗口完全取代。在最新的 6.0 版本中，这两个窗口没有太大变化。...如何激活调试器 从 Visual FoxPro 内部启动调试器有多种方法。最常见的方法可能是从 "工具 "菜单中选择 "调试器"： 还有其他方法。...，如果你以前从未见过它，我可以想象它的大小和复杂程度会吓你一跳。...单击 "确定 "保存更改，然后再次查看 "工具 "菜单。它已更改为为每个调试窗口包含一个单独的菜单项。
事实上，有人给了我一张便利贴，告诉我如何确定完成的订单是什么（flag_booking = 2和 booking_status = 4）。...分步流程-我逐步了解如何思考要跟踪的内容，如何跟踪它，以及如何随着时间的推移对其进行管理，并配有事件跟踪器模板，以帮助指导流程。 大多数公司可能会将自己的数据描述为“混乱”。...我喜欢问一些高级问题，以确定哪些属性很重要： 我如何细分变得沮丧和无私的用户？ 我如何识别成熟用户和临时用户使用的不同路径？ 这是否给了我足够的细微数据来比较和对比成功用户和下车用户？...例如： 首次购买日期 第一种服务类型 订单总数 在这里，区分两种类型的属性很重要： 设置和忘记-这些属性是您设置过一次，但之后不会更改。例如，首次购买日期、首次注册署名和出生日期。...我如何描述此操作最重要的用户旅程路径？ 我还可以使用哪些其他信息来预测此用户基于此操作的未来操作？ 上下文属性 上下文属性是那些帮助我理解哪些因素可能会影响用户完成或不完成目标的动机。
测试用例要如何写 目录 1、测试点与测试用例 2、测试用例设计流程 3、编写测试用例 4、测试用例评估 5、跟踪测试用例执行情况 1、测试点与测试用例 测试点不等于测试用例，这是我们首先需要认识到的...可根据公司需要做裁剪或添加）： 用例编号 所属模块 用例标题 优先级 适用阶段 前置条件 测试数据 操作步骤 预期结果 执行结果 备注 2、测试用例标题要是一个完整易懂的句子 能够清晰表达测试用例的测试目的和关键测试要素...解决方法3：如果反复多次执行某个操作多次后，会出现某种特定的效果（例如内存会升高到某个特别值），但是需要反复执行多少次这样的操作确并不确定，可以这样描述。...修改3：反复执行接口up/down操作，直至系统内存值达到最大值的45%。 例2：明确时间 问题：系统长时间转发HTTP业务 解决方法1：在测试用例中确定长时间的测试时长。...解决方法2：也可以为测试用例确定一个长时间的测试时间范围。 修改2：系统持续转发HTTP业务至少24小时。
在本系列的第一部分，我讨论了模拟是如何解决API漂移问题的。然而，它也是一个更有效的变更管理解决方案。...基于模拟的标准化测试环境在以下几个方面帮助变更管理： 受控的测试条件：模拟使开发人员和测试人员能够建立受控条件，以在各种场景中复制API的响应。...版本控制和变更跟踪的透明度 对于必须随着时间推移管理更改并监控API版本的团队来说，集中的模拟环境非常有用。...以下是集中式模拟环境如何支持有效的版本控制并随着时间的推移减少漂移： 透明版本控制: 集中式模拟允许团队轻松实现和管理API版本控制，保留了随着时间推移的更新和弃用记录。...此契约作为模拟的基础，指定API应该提供什么。对于需要向后兼容的API，使用版本控制来跟踪多个API版本尤其重要。通过监控版本，团队可以比较和测试以前的版本，以避免在发布升级时出现中断。
时间衰减归因模型：适合销售低于50美金产品的店铺 产品价值越小，销售漏斗路径就越短。 假如你的漏斗路径很短，并且在购买你的产品时无需过多的考虑，那么你就不要指望更改归因模型能够给你带来巨大的变化了。...我强烈建议你要确保你的竞价系统能够接入归因数据并且根据它的结果而进行优化。我还特别关注再营销，也建议你对它带来的好处持有怀疑态度。...就我个人而言，我喜欢基于位置的模型，因为它会为所有涉及过的点击而进行归功，但同时，它也倾向把最大的功劳分配给首次互动和最终互动。...这也是为什么我建议现在就更改你的归因模型，即使你在归因模型对比工具中看不到任何数据变化。 改变归因模型：一个可怕的想法， 但也绝对是成功的必需条件 改变归因模型是令人恐惧的。...他们知道这些都是做好了准备购买的人，因为之前他们已经展示过他们的兴趣了。也因为如此，你的竞争对手在出价上远比你要狠。 通过使用基于位置的归因模型，你也完全能够拥有与你的竞争对手同样的“超能力”。
跟踪可以从事先适当插桩化的组件中获得，并且不受更改的影响。跟踪通常被用作黑匣子方法，其中用户无法修改应用程序的代码，但他们希望了解程序在幕后执行的操作。...为了补偿这一点，跟踪工具提供了过滤器，使您能够将数据收集限制为特定的时间片段或特定代码段。 通常，类似于插桩化的跟踪用于探查系统中的异常情况。...例如，您可能想要确定在程序出现10秒不响应的情况下应用程序中发生了什么。正如您将在后面看到的，采样方法并不是为此设计的，但是通过跟踪，您可以看到是什么导致了程序不响应。...Mozilla的一个这样的工具是rr调试器，它执行进程的记录和重放，支持向后单步执行等等。大多数跟踪工具都能够为事件添加时间戳，这使我们能够与在那段时间内发生的外部事件进行相关。...也就是说，当我们观察到程序中出现故障时，我们可以查看我们应用程序的跟踪，并将此故障与在该时间段内整个系统中发生的情况进行关联
新系统和架构的优势 基于作业 / 订单的系统 对于运行余额和用户实体的记账来说，基于交易的系统很难扩展。跟踪和执行零和原则是很困难的。 我们的新架构现在使用基于作业 / 订单的系统。...我们使用唯一标识符作为用户、作业和订单的标识符。并且我们会确定性地生成唯一标识符。 已处理订单的唯一标识符用于确保订单已处理一次。 资金流动是基于订单处理，该订单处理会自动更改用户的付款账户。...从新系统写回到遗留系统的支付数据根据每个实体更改日志版本进行序列化，以解决两个异步系统之间的竞争条件问题。 仪表板和指标 在将新系统投入生产之前，我们添加了各种不同的指标。...这包括每个工作流的跟踪技术、结果、延迟和基于可观察性的指标。我们为生产流量和影子流量设置了各种警报。这有助于我们在系统上跟踪业务指标。此外，我们还设置了各种仪表板来验证我们的服务。...我们选择了一个用户和合作伙伴数量有限的国家进行首次部署。 我们基于每个国家 / 地区的百分比进行展示，从 1% 开始逐步增加到 5%、10%、20%、50%、100%。
自适应采样引擎会自动调整采样率，以保持跟踪数据量稳定并在我们的采样预算范围内。 自适应采样原理 那么，自适应采样到底是如何工作的呢？我们来看一下。...由于实际流量总是有点嘈杂，很少出现R'==R的情况，所以采集器采用一定的容忍阈值k，使得上述规则实际上是R' > R + k 且R' R - k .一旦计算出新的概率 p'，收集器会等待一定的时间间隔...需要注意的是：此模型中的领导者选举纯粹是一种优化，因为采样摘要是在所有收集器都知道的基于时间的稳定键下编写的，因此如果多个收集器碰巧执行概率计算，它们将直接覆盖彼此使用相同的数据写入。...（默认 1m0s） --sampling.delay 持续时间确定最近的状态有多远。如果您想为聚合完成添加一些缓冲时间，请使用此选项。...另一个不错的功能，实际上需要更改远程采样配置，是使用来自跟踪数据的其他维度，除了当前在模式中硬编码的服务名称和端点名称。
我曾多次看到，机器学习pipeline从R开始，在Python中继续，并以另一种语言结束。...随着模型进入生产环境，它通常会接触到大量的数据和数据传输模式。你的团队将需要一些工具来监视和解决性能和可扩展性方面的问题，这些问题将随着时间的推移而出现。...我认为，可扩展性问题可以通过采用一致的、基于微服务的方法来进行生产分析来解决。团队应该能够通过简单的配置更改快速地将模型从批处理迁移到随需应变的流处理。...更多的挑战 在做项目的过程中，我也注意到了以下问题: 如果我们改变了一个输入特征，那么其余特征的重要性、权重或使用可能也会改变。机器系统必须设计得易于跟踪特征工程和选择更改。...当模型被不断迭代和微妙地改变时，跟踪配置更新同时保持配置的清晰性和灵活性将成为额外的负担。 有些数据输入可能随时间而改变。我们需要一种方法来理解和跟踪这些变化，以便能够完全理解我们的系统。
当你拥有按需部署、低变更失败率以及以小时或分钟为单位的交付前置时间和恢复时间时，如果软件交付仍然是组织的瓶颈，你就可以转向边际收益。 不出所料，如果你能够达到这个水平，对进一步改进的渴望就会减弱。...唯一有效的改进比较是跟踪同一团队和应用程序随时间的变化趋势。 当你收集用于改进的指标时，你只需要将它们用于你的回顾会议或持续改进流程。我们的日历系统的一个无意副作用是，季度到月度是三倍的改进。...在团队围绕定义指标以及如何在尽量减少麻烦的情况下获取数据方面展开思考的过程中，您会发现许多有趣的细节。变更失败是否应该从报告故障时、引入故障时还是首次影响用户时开始衡量？是否能够确定确切的日期和时间？...他们可能会选择错误的路径，但应用持续改进的团队会随着时间的推移自行纠正。 超越软件交付 软件交付是更广泛系统的一部分。您正在处理代码更改，因为有一些价值需要释放。...值得引入一些措施，使端到端系统的状态可见，以便您可以确定改进工作的目标。 提前期和周期时间可以帮助您找到瓶颈，了解功能的成功可以为您的业务带来重要知识，以便您不会浪费时间交付对用户无用的软件更改。
“充当项目搜索引擎仍然不是维护者时间的最佳利用方式”，Oscar 的 README 文件指出。...但是，一个自动代理可以随时待命，以便从过去的 issue 报告（以及 pull request/更改列表、文档和论坛讨论）中立即“浮出水面相关的项目上下文”。...（这促使 Cox 对 Gaby 进行了首次变更 - 告诉它忽略拉取请求，而只专注于编辑 Issues。）...同日，Cox 教会 Gaby 将提交的问题中出现的任何 Google 内部 URL 重写为其公开对应的 URL。几天内，更多功能请求开始出现在讨论中.........GitHub 的基于事件的通知服务 Webhook 集成。
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