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有经验的开发者都知道，软件代码编写其实只占整个软件开发周期的很小部分，而大部分是对软件的后期维护修bug，依我看，主要有几个原因。 其一是：软件由有多个程序员或团队一起开发。不同的程序员可能有不同的编程风格、习惯和思维方式，这导致代码之间的衔接不够顺畅，在后续的运行中很容易出问题。 其二是软件的需求通常会发生变化，当用户需求发生变化时，开发者对已经编写的代码进行修改或重构，就可能引入新的Bug，也就是大家常开玩笑说的“修复一个bug，引入若干个bug” 其三是软件测试无法穷尽软件所有的使用情况，某些Bug只有在特定条件才会出现，因此这些Bug只能后续逐个发现并解决。

在使用云服务时，你遇到过哪些挑战，又是如何克服这些挑战的？ 挑战：公司业务“上云”需要与现有的系统或技术进行集成，如何确保集成的顺利进行，是一个需要解决的挑战。克服：我与团队同学提前进行了充分的技术调研和规划，了解了云服务提供商提供的API和集成工具。这里夸夸阿里云的技术文档，为我们提供了详细的技术指导，在集成过程中，团队遵循了最佳实践，确保了数据的准确性和一致性。上云过程中，阿里云技术专家与我们保持密切沟通，及时解决遇到的问题。 此外，安全性问题也是使用云服务需要解决的问题，云服务涉及大量的数据传输和存储，因此我们具有强大安全功能的云服务提供商，其可提供定期检查其安全更新和漏洞修复等功能，这在一定程度上降低了我们的使用成本。

我认为还需要从以下几个方面进行革新：技术创新：国产算力平台需要不断进行技术创新，不断提升算法的效率和准确性，从而满足更大规模、更复杂的AI模型训练需求。 算力规模：国产算力平台还需要建设更多的数据中心和服务器集群，进一步优化资源分配和管理，以处理更大规模的数据集和模型训练任务。 产业合作：国产算力平台需要与各行业产业紧密合作，了解实际需求，深入探索AI在不同领域的应用场景，并提供定制化的解决方案。通过逐步构建完善的生态系统，包括硬件、软件、算法、数据等多个方面，吸引更多的开发者、研究机构和企业加入到国产算力平台的生态系统中来，共同推动技术进步和应用创新 安全保障：数据安全和隐私保护仍然是非常重要的问题。国产算力平台需要不断加强安全保障措施，确保平台的安全性和可靠性。

计算机专业的，送上新春祝福：在这新春佳节之际，愿你的生活像精心编写的代码一样，逻辑清晰、运行流畅，无bug不可。祝你在新的一年里，事业有成，程序人生更加精彩！ 新年快乐！愿你的未来像算法一样高效，像数据结构一样有序，像网络协议一样顺畅无阻。愿你编写出属于自己的精彩人生！ 在这辞旧迎新的时刻，愿你的智慧像人工智能一样卓越，像机器学习一样不断进步，像深度学习一样洞察人心。新春快乐，愿你的智慧与才华在新的一年里绽放光芒！ 新春祝福送到！愿你的项目像开源社区一样充满活力，像云计算一样资源丰富，像大数据一样前景无限。祝你在新的一年里，代码如诗，生活如画！ 愿你的新年像编译器一样将梦想编译成现实，像操作系统一样稳定运行，像数据库一样存储无数美好回忆。新春快乐，愿你在计算机科学的道路上越走越远，成就非凡！

我心目中理想数据库应该是这样的： 数据结构化：数据库中的数据彼此之间有联系，形成结构化的数据。这可以减少乃至消除不必要的数据冗余，节约整体数据的存储空间，并避免数据的不一致性和不相容性。 高数据独立性：数据的存储方式由数据库管理系统管理，用户程序不需要了解；用户的应用程序与数据的逻辑结构相互独立。 数据共享度高：数据可以被多个用户和应用程序共享使用，这样不仅可以大大减少数据冗余，节约存储空间，而且避免数据之间的不一致性。 可扩展性强：数据库应具备方便扩展的能力，以应对不断增长的数据量和并发请求。这可能涉及到自动分片、读写分离、负载均衡等技术。 社区支持：一个活跃的社区意味着更好的支持和更多的学习资源，有助于更好地理解和使用数据库。这一点阿里云做的不错~

DBA的工作会被AI取代吗？我觉得DBA的工作在一定程度上可能受到AI的影响，但不太可能完全被取代。AI技术只能在部分工作上提供辅助和自动化。 例如数据库设计和优化方面，这需要DBA对数据库深入的理解和专业知识，AI并不具备设计和优化数据库结构的专业能力。 还有故障排除方面，AI仅仅能够给出故障定位参考，具体实施还需要DBA对系统进行分析、监控和调整。 相反，我觉得DBA与AI技术的深度联动，能进一步提高工作效率和数据管理质量。

我每天的通勤时间需要差不多1个小时。 在通勤过程中我喜欢让自己放松点，会选择看一些短视频或听一些音乐，与同事、朋友或家人进行社交和交流，分享彼此的工作和生活经验。其次会浏览一些技术网站或博客，以了解最新的技术动态、解决方案或行业趋势。 最后，我认为工作不应占据全部生活，毕竟工作是为了生活。人们需要时间来放松、休息、社交、学习和探索其他兴趣爱好。这些活动有助于人们恢复能量、减轻压力、提高创造力和拓展视野。虽然“沉浸式学习时间很难得要利用起来”这个观点有其一定的道理，但是长时间专注于学习或工作可能会导致身心疲劳和效率下降。因此，平衡工作和学习的关系是非常重要的。

实际业务中我认为需要综合考虑项目需求和应用场景来选择架构。 如果业务逻辑相对简单，可以选择单体架构。但是，对于复杂的业务场景，如涉及到多个功能模块、数据交互复杂等，微服务架构更适合。微服务将应用程序拆分成多个独立的、可独立部署和扩展的小型服务，每个服务都处理特定的业务功能，这有助于降低复杂度和提高可维护性。 如果对应用程序的性能要求很高，微服务架构可能更合适。 开发成本方面，微服务架构可能需要更多的开发、测试和运维资源。所以成本有限的小团队需要谨慎考虑。

作为程序员，我们能最近距离感受浪潮给行业发展带来的变化。 例如多云环境成为了当前云计算的主要特征之一。许多企业不再依赖于单一的云服务提供商，而是通过整合多个云服务提供商的技术和资源，以满足不同需求，并提高灵活性和可靠性。 容器化和微服务架构也成为云计算发展的重要趋势，它们能够提高应用程序的可移植性、可扩展性和可靠性，加速软件交付和部署的速度。 这些变化意味着云计算的第三次浪潮将继续向着多元化、智能化和灵活性发展，这将为整个信息技术产业带来新的挑战和机遇。

不一定，是否需要云服务器取决于具体的需求和项目规模。 以我的经历来说，捣鼓服务器的过程是快速提升技能的一条途径，花点小钱买一台便宜点的云服务器是一个很划算的投资。一方面自己测试和调试项目方便，另一方面很多开发者可能都会在本职工作之外发展自己的项目，比如做一个网站或是软件、APP之类的，这都需要服务器的支持。 对于个人开发者来说，使用云托管平台提供的现成解决方案可能是更经济的选择。因为这些解决方案已经包含了服务器、存储、数据库和其他必要服务的费用。这些云托管平台还提供了更简单的部署和管理工具，使得开发人员可以更快速地构建和部署应用程序。

Docker 作为最流行的容器技术之一，虽然优点很多，但是也有一些缺点： 首先是Docker相比于虚拟机等其他虚拟化技术,占用资源较多，需要更多的内存和CPU资源。 其次是安全问题。由于 Docker 容器共享操作系统内核，在容器中运行的应用程序可能会访问宿主机的文件系统和网络，这容易导致网络安全隐患。 还有就是镜像管理问题。Docker 镜像体积都比较大，同时更新和管理镜像需要花费一定的时间和精力。 最后是性能问题。虽然 Docker 提供了轻量级容器，但由于容器和宿主机是共享资源的，容器在性能上还是会受到限制。 不过总的来说，瑕不掩瑜，有缺点不意味着Docker不好用，而是需要根据实际需求进行综合评估和应用。

目前有许多工具帮助团队实现高效协同开发，我接触到的有以下几个方面： 1、统一的沟通平台：国内企业常使用钉钉，外企大多使用Slack、Microsoft Teams等来集中管理所有的消息和沟通。这种平台可以为每个团队、项目或讨论主题创建不同的群组，管理员可以对团队成员统一管理，以便快速交流信息并确保团队合作。 2、项目管理工具：例如Trello、Asana、JIRA等来跟踪团队的任务、分配责任、设定期限和监控进度。这些工具可以让团队成员在同一平台上访问和更新项目信息，避免了需要花费时间和精力在多个平台之间切换以获取和更新信息。 3、文件共享工具：为了方便团队成员之间的文件共享和协作，企业大多都有自己的内部文件管理系统，或者钉钉网盘也是一个不错的选择，来让团队成员随时访问和编辑文档，从而提高效率和协作性。 4、视频会议和屏幕共享：企业会使用Zoom、钉钉等视频会议和屏幕共享应用程序，在团队成员即使不在同一地点也能实时沟通和协作的功能。这些工具可以帮助团队共享屏幕、讨论并解决问题。

对程序员来说，技术能力和业务逻辑都是非常重要的因素，而且二者之间存在密切的关联.虽然技术能力是程序员的基础，但缺乏对业务逻辑的理解可能导致开发出功能不完善、无法满足用户需求的系统。因此，技术能力和业务逻辑是相辅相成的。优秀的程序员应该在两个方面都有较高水平，能够将技术知识应用于业务场景，并理解系统背后的业务需求。 总的来说，技术能力和业务逻辑在程序员的工作中都扮演着重要的角色。只有兼顾二者，程序员才能更好地开发出高质量的软件系统，满足用户和业务的需求。

我觉得手撕代码是程序员的一项基本功。要实现手撕代码，程序员需要深入理解算法和数据结构的原理和工作方式，这种深入的理解能够提高程序员代码质量和性能，帮助程序员更好地解决问题。其次，再手撕代码的过程中，程序员需要检查代码逻辑、语法和边界条件，及时发现代码潜在的问题。这种经验有助于程序员在工作中提高代码调试技巧和解决问题的能力。 我见过比较多的手撕代码题目有这些：实现链表数据结构及相关操作、实现二叉树数据结构及相关操作、实现排序算法（快速排序、插入排序等）、字符串处理问题等，这些题目基本覆盖了基本的数据结构和算法，如果近期准备面试，多练练这些常见的代码很有帮助。

日常工作中，日志数据对于故障分析和解决有着重要的作用，合理分析日志数据有利于业务的平稳运行。 如果有一个运维领域的基础模型，我希望这个模型能够支持这些场景：1、预测性维护：模型能够利用历史数据和趋势分析来预测设备故障和维护需求，以便及时采取措施，在故障出现时不会乱了阵脚。2、异常检测和诊断：模型应该能够分析日志数据，检测系统的异常行为，并诊断问题的根本原因。有些常见的故障不再需要运维人员介入，极大价格降低运维的工作压力。3、自动化和自愈能力：模型应该能够自动化地处理和解决某些类型的问题，以减少人工干预的需求，同时也应该具备自愈能力，以便在系统出现故障时尽快恢复正常状态。 有什么场景的日志数据，需要保存3个月以上？对于我们公司来说，以下场景的数据我们会保留3-6个月。1、用户行为日志：通过对大量的历史日志进行分析，可以发现用户行为的趋势、产品使用情况、市场需求等重要信息，为业务决策提供支持。长期的日志数据可以用于统计分析和业务洞察。2、安全事件日志：在发生安全事件或数据泄露等问题时，保存历史日志数据能够帮助进行后续的调查和溯源分析。特别是对于高级威胁、网络入侵或内部渗透等安全事件，长期保存的日志数据可以提供重要线索。 AI是否是运维人以后必须掌握的技能？我觉得有必要。AI技术在运维领域的应用日益广泛，对于运维人员来说，了解和掌握AI相关的技能是有用的，例如运维人员可以借助现先进的AI工具定位故障和辅助问题解决。

阿里云ECS镜像服务，无论是镜像的数量还是质量上都优于同类产品。可以这么说，正因为阿里云ECS完善的镜像服务，我选择了阿里云的ECS。 因此，先说值得点赞的地方：阿里云镜像的类型非常丰富，公共镜像都由阿里云官方提供，安全性和稳定性有保障，可以放心将其应用于业务场景。团队成员还可以通过阿里云账号共享镜像，提高了协同效率。在开发过程对于一些特殊需求，阿里云也提供了云市场镜像供用户选择，基本上开源社区上见到的定制镜像在这里都能找到。使用镜像服务遇到技术问题时，阿里云售后专家可以快速响应并给出响应解决方案，这点相比于其他厂商真的很不错，基本上一个小时内就有回复。 再说期待完善的方面：也许是镜像数量过多，部分镜像的更新不及时，尤其是镜像市场那一块，希望能在保持安全性和稳定性的前提下，提高更新频率。其次，ECS的镜像控制台可以更加简洁些，突出一些常用功能。“过于全面”的界面对于新人上手来说，需要一定的学习成本。 总的来说，阿里云ECS镜像作为ECS使用过程中的常用且实用的服务，在功能上满足了不同开发者的需求，希望未来在使用体验方面能迎合不同用户的使用习惯！

一种职业需不需要考证，个人认为要看该职业是否会造成严重的社会影响。例如建筑师水平不行，设计的楼房有安全隐患，这种行业就需要有行业认可的证书来筛选合格的从业者。 对于程序员来说，IT行业技术迭代快，两年前精通的技术如今可能一文不值，五年前考过的证书，只能代表某些陈旧技术的掌握程度。因此程序员在工作面试中证书往往是一个“可有可无”的作用，更多的是个人的履历和技术能力起主要作用。 所以与其花费较多的精力和财力去备考各种证书，倒不如多关注前沿技术，给自己充充电，不断提升自己的技术能力，这样更能在IT行业游刃有余。

统信软件和龙蜥首创“分层分类科学理论”是结合目前操作系统软硬件产业链现状提出的。查询官方资料，其核心思想是“垂直分层，水平分类，数据驱动，算法先行”，通过将软件包的关系结构化，加速系统的构建与维护。 分层方案是根据软件包依赖关系划分的，每一层都有各自的功能范围，对上层提供相应功能接口。分类方案则从软件包形态（软件包描述信息）、功能和场景分为三个维度。 个人认为：分层分类的方案是实现开源社区协作的关键，可以更好地指导社区规划，协调产业与团队的分工，明确研发方向，维护关键软件。在这种方案下，操作系统可以通过模块的架构位置判断其承上启下的作用、更换的代价，进而保证业务场景和生产环境的平滑迁移与升级。 CentOS的停服威胁对于国产操作系统是一种机遇。相信统信凭借其“分层分类”的理论优势，吸收龙蜥的精华，为行业提供系统迁移与接管的“统信方案”。

最近AIGC热度非常高，各种AIGC的应用令人应接不暇，这本《玩转AIGC》精选了文本生成、图像生成以及视频生成三块主流应用，基于阿里云的相关产品服务，提供了详细的操作指南，对于想体验AIGC的小伙伴来说最合适不过了。 我对文本生成领域非常感兴趣，所以我认真阅读了从0快速搭建个人版“对话大模型”这部分的内容并根据手册指引逐步操作实践，下面谈谈我的一些心得。 首先值得点赞的是，阿里云的实验提供了资源试用的机会，这对于学生用户非常友好，毕竟云产品可不便宜。在资源配置和环境搭建方面，手册在关键的地方附上图片并进行标识。环境能否顺利搭建对于后续实验能否正常运行非常重要。 然后是下载部署模型，按照手册将相关代码块敲入，耐心等待即可完成，这个过程还是挺快的。这是最终搭建好的demo，感觉还是很酷的。 希望后续能有《玩转AIGC》的进阶版，不仅局限在表面的部署搭建，还可以了解如何根据实际需要自行定制修改模型。

架构师PM化是一种脱实向虚的表现，他们参加各种评审会议汇报的次数多了，但是实际产出却少了；对于问题的排查和定位无法独立完成，喜欢拉会催进度，种种表现对于一个开发团队的发展是不利的。个人觉得要杜绝架构师PM化，需要在个人和团队两个方面做出改变。 个人方面：一个合格的架构师需要参与到每个项目中去，包括自己产出架构方案，做好架构决策，需要有一定的编码量，测试环节要参与测试分析； 团队方面：要有一个健康的考核体系，以实际产出看成绩。团队文化上，开发的小伙伴明确拒绝拉回催进度的架构师；如果架构师不做架构方案和决策，要及时指出。其次，可以引入卓越工程，将协调、沟通、事务性的工作固化在流程中，通过pipeline驱动项目的推动和可视化，倒逼架构师回归本职工作。