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  • 1、游戏应用典型场景 游戏应用场景需要弹性扩容和快速回档的业务。MySQL 对计算资源的弹性扩容能力,赋予更高的生产力,分钟级部署游戏分区数据库。MySQL 任意时间点回档功能及支持批量操作的特性,随时随地恢复到...

    腾讯云数据库可用于多种不同场景,那么在这些不同场景中,会使用不同的云计算产品搭配一起工作使用。

    1、游戏应用典型场景

    游戏应用场景需要弹性扩容和快速回档的业务。MySQL 对计算资源的弹性扩容能力,赋予更高的生产力,分钟级部署游戏分区数据库。MySQL 任意时间点回档功能及支持批量操作的特性,随时随地恢复到任意时间点,为游戏回档提供支持。在这里插入图片描述
    互联网和移动 App 应用典型场景

    MySQL 在互联网和移动 App 中作为服务端最终数据落地存储介质,针对行业读多写少的场景,可将热点库增加只读实例,大幅提升读取能力。
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    金融场景

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    电商场景

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    更多参阅云数据库 MySQL 产品简介 应用场景
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  • 团队管理33-典型场景(向下沟通)

    千次阅读 2018-12-14 20:36:36
    本文来谈一下我对团队管理中典型场景(向下沟通)的理解,希望对大家有启发。 向下沟通是技术管理者最得心应手的一种沟通场景,因为我们可以使用两把宝剑,一把是职权影响力,就是借用职权来进行沟通,比如说技术...

    本文来谈一下我对团队管理中典型场景(向下沟通)的理解,希望对大家有启发。

    向下沟通是技术管理者最得心应手的一种沟通场景,因为我们可以使用两把宝剑,一把是职权影响力,就是借用职权来进行沟通,比如说技术任务的下发、技术方向的把控、人员的发展规划等等;另外一把则是非职权影响力,这个是职权之外的影响力,比如说你的为人处事、你的技术能力、你的管理能力、你的品格品质等等。即使是大家习以为常的向下沟通,其实在平时的工作中,你依然会面临很多头疼的问题。以我的亲身经历和观察学习到的情况来看,主要有如下几类:

    1、技术大牛的沟通;

    2、刺头员工的沟通;

    3、资历丰富员工的沟通;

    4、性格内向员工的沟通;

    5、中规中矩员工的沟通;

    6、混吃混喝员工的沟通;

    以上列举的都是与比较典型的员工进行沟通,其实还有很多其它类型的员工,除了这些以外,我们再列举一些常见的难以处理的沟通场景:

    1、如何以合理的方式批评员工;

    2、如何激发员工更大的积极性和能动性;

    3、如何与低绩效员工进行沟通;

    4、如何安抚大家的情绪;

    5、如何让大家养成更好的工作习惯;

    6、如何让大家更好的分享技术;

    如上是比较常见的比较难以处理的沟通场景,下面我们针对典型的员工类型和沟通场景进行分析,帮助大家找到思路和答案。

    典型员工的沟通:

    1、技术大牛的沟通:所谓的技术大牛,就是技术很牛叉的那种人,有的人很谦逊,有的人则很桀骜,我们主要讨论的就是那种不好管的员工,对于他们,我们的原则就一个词语“推拉”,所谓推就是给予他很大的自由度和空间,既然能力很强,那就放手去做;但是我们在必要的时候又需要拉一下,让他明白不能太放纵,这就是恩威并施

    2、刺头员工的沟通:刺头员工就是比较难对付的人,有典型的缺陷,要不就是性格孤傲、要不就是脾气火爆、要不就是滑头、要不就是老赖等等,这类人往往有其独特的特点,也就是说用好了能做很多事情,用不好了能坏大事。所以对这类人的使用和沟通我们都是扬长避短,尽量安排他比较适合和喜欢的事情。

    3、资历丰富员工的沟通:资历丰富的员工每个单位都有,有些资历丰富的员工仍然兢兢业业,有些资历丰富的员工则耍横,我们讨论的主要是这类耍横的员工。资历丰富的员工有几个特点:熟悉公司的一切、对团队有过很大的贡献、曾经证明过自己,但是很多人其实都有个人的弱点,因为按说他们的机会很多,却没有走上公司的管理层和技术专家,肯定是有其自身的硬伤的,有的时候他们又想做事情来证明自己,也就是说这类人是典型的两面人,想做的时候非常积极,不想做的时候懒散的要死。对于此类员工,我给的原则就是“激发”,我们要激发他的能动性,让他先调活,做他自己喜欢的事情,同时让他指导新员工,这样他又有自由度又有一定的权利,所以工作的激情肯定会大涨。

    4、性格内向员工的沟通:性格内向的员工其实不少,他们不擅长与人沟通,但是工作上基本都比较靠谱,所以我们在平时工作中以“引导”为主,引导他参加公司的活动,引导他例会上发言,引导他与公司同时一起玩耍等等,慢慢地他会更好的融入团队的

    5、中规中矩员工的沟通:每个团队都不可能是技术大拿,中规中矩的员工最多,这类员工也许是还没找到自己的价值方向,抑或自身潜力还没有挖掘出来,抑或是本身就不是那么玩命工作的人,对于这类人我们的要求就是“尽职尽责”,做好自己的任务就够了,不奢望他们能做的更多更好,其实我们内心都希望他们能表现的更优秀,但是不同人的追求和改变需要从他们自己内心出发,外部的动力终究是有限的。

    6、混吃混喝员工的沟通:这类员工最麻烦,还没到你开除他的程度,但是你明显能感觉到就是天天混来混去的。有些工作也能做好,但是偶尔也给你找事。对于这类员工,我觉得我们的沟通策略就是“加强管理和约束”,看的紧就会做的好,看的松就“放羊”了。

    典型场景的沟通:

    1、如何以合理的方式批评员工:有时候员工犯错了,必须要批评,大部分情况下我建议批评的方式委婉一些,给大家一些改进的空间,其它我们的分几种情况处理,如果是大家的共性问题,我建议公开批评下,以儆效尤;如果是个人的问题,我建议先私下沟通,给予改正的机会,如果屡次不改的话,就必须要采取行动了。批评不是目的,主要是为了大家更好的改进。

    2、如何激发员工更大的积极性和能动性:激发的方式有很多,有些自己可控或可影响的,比如说薪资待遇、职业发展、技术提高、工作环境等等,但是依然有一些人你激发了仍然没有什么效果,我觉得有必要跟员工深入沟通下到底想要什么,只有满足他想要的我相信积极性会有提高的。新入职员工比较看重的是技术提高和职业发展,工作两三年的员工更关注的是薪资待遇和职业发展,而工作年限比较多的更关注的是自我尊重和自我价值实现,不同的阶段员工的追求是有差异的,所以在沟通时一定要注意

    3、如何与低绩效员工进行沟通:与低绩效员工的沟通更多的是我们在绩效设定时并没有沟通确认,达成一致,而到结果考核不达标时却觉得员工表现不理想,很多时候是本末倒置,由于前期工作没做好,导致后续的不好评判。因为总有一些员工如果你们提前约定清楚的话他也会表现的符合预期。

    4、如何安抚大家的情绪:这种场景比较特殊,比如说一段时间的连续加班,某段时间经常做杂活,公司的内部动荡等等,会造成一定的人心动荡,或者说发牢骚,我觉得一定要跟大家解释清楚,公开透明,说明原委,不要让大家因为局部的事情影响了整体的工作状态。

    5、如何让大家养成更好的工作习惯:工作习惯的养成是需要一定时间的,而且是长时间的,因为任何习惯的养成都需要一定的时间和坚持。在习惯培养的过程中,肯定会有不少员工因为自身自律性不强并没有很好的坚持,这个要时刻提醒和督促。如果员工从内心接受并认识到工作习惯带来的好处的话,他就会按照要求去做,这个需要员工内力驱动,切不可外力强迫太多,适当的提醒和督促还是很有必要的。

    6、如何让大家更好的分享技术:分享技术是技术人应该做的事情,应该乐于做的事情,我们要尽力营造相关的环境,有的时候不是员工不想分享,只是没有很好的分享环境,有的时候员工一旦开始分享他就会喜欢上它,所以作为技术管理者在沟通类似事情的时候需要以营造环境为主,让大家逐步的融入这个环境。

    总之,与不同类型员工之间的沟通,在面对不同的沟通场景时,管理者一定要梳理清楚到底是管理本身的问题,还是人员沟通的问题,切莫混淆。虽然管理和沟通从来就没有分开过,我们还是建议管理者先把问题确诊,到底是梯队建设问题,还是人员管理问题,抑或是团队建设问题,只有确诊之后我们才能更好的沟通。另外在沟通的过程中,你尊重员工,你多为员工着想,你关心疼爱他们,你为他们的职业发展规划梳理,你为他们营造良好的工作环境和技术分为,他们都会加倍的返还给你,返还给团队,相信我。

     

    备注:我从事测试管理的时间三年有余,平时爱好钻研技术和管理,近两年越来越对管理感兴趣,阅读了不少管理学的书籍,也研究了项目管理、质量管理、公司管理等相关知识和体系,同时也在持续思考和进行管理实践,小有收获。

    附学习笔记:

    极客时间技术专栏“技术管理实战36讲”,每一篇文章都仔细阅读了三遍以上,收获很大,特整理了学习笔记及读后感,现与大家一起分享。

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  • 装饰器本质上是个python函数,实现是由闭包支撑的 应用场景: 1,引入日志 2,函数执行时间统计 3,执行函数前预备处理 4,执行函数后清理功能 5,权限校验等场景 6,缓存 7,事务处理 ...

    装饰器本质上是个python函数,实现是由闭包支撑的
    应用场景:
    1,引入日志
    2,函数执行时间统计
    3,执行函数前预备处理
    4,执行函数后清理功能
    5,权限校验等场景
    6,缓存
    7,事务处理

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  • 数据中台 业务应用典型场景

    千次阅读 2020-05-25 15:43:43
    (三)华为组件能力架构 根据数据中台技术能力架构,数据接入、存储计算、数据分析数据服务、数据资产管理数据运营管理六方面能力对应华为公司多个技术组件,具体如下图所示: 图3华为数据中台...,适用于不同的场景...

    (一)数据中台能力架构
    根据前期公司规划的数据中台能力架构,数据中台技术能力主要包括数据接入、存储计算、数据分析、数据服务、数据资产管理、运营管理六方面,功能架构图如下所示:
    在这里插入图片描述
    图1数据中台能力架构图
    数据接入能力是将各类业务数据汇聚到数据中台贴源层的基本服务能力。数据种类主要包括结构化数据、非结构化数据、采集量测类数据以及E格式文件和特定规约的消息数据。源端包括公司一级部署业务系统、本地部署统推业务系统和自建业务系统、泛在终端设备和外部第三方服务提供商系统。数据接入方式包括数据复制、数据抽取、数据交换等。
    存储计算能力是对已接入至数据中台的各类业务数据进行落地存储和加工计算能力。数据存储包括分布式关系关系数据库、分布式列式数据库、时序数据库、图数据库、分部署数据仓库,数据计算方式包括批量计算、流计算、内存计算。
    数据分析能力是为分析模型和分析算法提供管理,为数据报表与可视化展示提供工具集。
    数据服务能力是提供Restful等各类形式的API服务接口的统一注册、管理和调度,实现内对外数据服务统一访问。
    数据资源管理能力是对数据资产体系的模型、目录、数据标签等进行全面管控。
    运营管理能力是对数据服务和脱敏规则等进行参数配置,对链路进行安全监控和调度计量,对数据开发提供在线交互功能,是实现数据全生命周期监控的基本工具集。
    (二)阿里组件能力架构
    根据数据中台技术能力架构,数据接入、数据计算存储、数据分析、数据服务、数据资产管理、数据运营管理六方面能力对应阿里公司16种技术组件,对应1种公司自研组件,六大能力,具体如下图所示:
    在这里插入图片描述
    图2阿里数据中台组件架构
    数据接入方面,包括DataHub、DTS、DataWorks DI三种组件,其中DataHub组件功能类似开源Kafka组件,主要用于结构化数据增量和采集量测类数据实时接入;DTS组件功能类似Oracle OGG组件,主要用于存储结构化数据的关系型数据库间的数据复制和迁移;DataWorks DI组件功能类似Informatica组件,主要用于结构化数据全量抽取或增量标识的数据增量抽取。
    数据存储计算方面,包括MaxCompute、DRDS、OTS、TSDB、Blink、MaxcomputeSpark、GraphCompute、OSS总计8种组件,其中MaxCompute组件在数据存储上类似开源Hive+HDFS,同事提供分布式数据仓库和离线计算服务,Maxcompute Spark提供内存计算服务,MaxCompute Analytic类似GBase数据库,提供即席查询和多维汇总计算能力;DRDS组件与RDS组件结合提供分布式关系数据库服务;OTS组件功能类似开源HBase数据库,用于海量结构化数据存储;TSDB组件功能类似开源OPEN TSDB 组件,主要用于采集量测类时序数据存储;Blink组件功能类似开源Flink组件,用于流式数据实时计算,OSS组件为对象存储,可用于存储非结构数据。
    数据服务方面, 包括DataWorks组件和CSB组件,用于数据服务封装,服务封装后统一注册至云上API网关对外服务。
    数据分析方面,包括QuickBI组件,用于数据自助式分析和报表可视化展示。
    数据资源管理和运营管理方面,包括DataWorks、DataQ组件,其中DataQ组件主要用于标签管理,数据资源管理和运营管理能力由DataWorks统一提供。
    (三)华为组件能力架构
    根据数据中台技术能力架构,数据接入、存储计算、数据分析数据服务、数据资产管理数据运营管理六方面能力对应华为公司多个技术组件,具体如下图所示:
    在这里插入图片描述
    图3华为数据中台组件架构图
    数据接入方面,主要包括SDR、DAYU、OGG+Kafka,适用于不同的场景。其中SDR组件功能类似OGG,主要用于关系型数据库的数据复制和迁移,支持数据全量抽取或增量数据实时抽取。DAYU组件功能类似Informatica,主要用于结构化数据全量抽取或对带增量标识的数据批量抽取;Kafka主要用于采集量测类数据实时接入。
    数据存储计算方面,包括GaussDB100、GaussDB200、FusionInsightHD(Spark、Flink、Hive、HBase、Redis等)等组件, 其中GaussDB100组件提供分布式关系数据库服务;GaussDB200组件提供分布式数据仓库服务;Hive组件提供基于Hadoop分布式数据仓库和离线计算服务;Spark提供内存计算服务;HBase列式数据库,提供海量数据存储和实时查询的能力;Redis组件提供高性能的key-value数据存储计算能力;Flink组件提供高性能的流式计算能力。OBS组件为对象存储,可用于存储非结构数据。
    数据服务方面, 包括APIG组件,用于数据服务封装,服务封装成统一接口注册到API网关对外提供数据服务。
    数据分析方面,包括数据分析组件,用于数据自助式分析和报表可视化展示。
    数据资源管理和运营管理方面,包括DAYU、数据治理组件,其中DAYU组件主要用于数据集成、数据开发,数据资源管理和运营管理能力由数据治理组件统一提供。

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典型场景的解释