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创业公司的技术总监，去上市公司面试，结果凉了。

先来个自我介绍 首先，大概介绍下自己，后端开发8年，头两年用.NET，之后用Python至今，大概六年。大概工作到第三年的时候，就开始兼着任管理职位。工作地点是在一个三、四线的沿海城市，本地IT业不发达，公司规模普遍偏小，对技术要求不高，但需要较为全面的人才。而我长时间在这样的氛围下工作，慢慢也成长为一位偏“全栈”的WEB开发人员，从前端angular，到后端Python，到服务器部署，统统可以一人搞定。 人到中年的焦虑 现在在这家公司差不多2年，担任技术合伙人，工资12K，在当地应该几乎达到顶点了，同时拥有一定的股权。但是公司近来越来越不景气，时不时出现了拖欠工资的行为。因而引发了我的焦虑。 心里想着，万一公司解散了，在本地很难找到相当水平的岗位。再者，就算换了一家别的公司，结局是否跟之前的一样，不断出现公司经营情况慢慢变差，随后再次出现解散的情况呢？ 我心里没底，现在的我，三十出头，还处在事业的高峰期。如果在我四十岁、甚至五十岁，不断遇到这样类似的情况，那么我该何去何从呢？ 萌生回到厦门的念头 于是乎，在招聘网站上填了我的资料，寻找机会。 这次我的择业选择比较明确，到大公司去，最好是上市公司。为什么呢？ 一是之前都在小公司，想到真正的大公司去体验大公司的工作；二是大公司的上升空间比较大，相对来说也比较稳定。 自从填了资料，时不时有企业联系，规模小的，一般直接拒绝了。规模大的，也有一部分看不上我的。 一直到昨天，有个厦门的上市游戏公司邀请我过去聊聊。我向HR说明了，我没有游戏服务端的开发经验。但是她说没关系，你有多年的Python经验。 面试过程：笔试 昨天，2018年7月25日早上，我按约定来到了这家公司。先是填一些个人资料，然后笔试。 笔试的题目就是做过什么最有难度的项目，你是怎么设计架构的，你遇到了什么难题，你是怎么处理这些难题的。 于是，我把在这家公司的项目结构解析了下。 微服务架构、将系统拆分成5大微服务，包括用户、积分、会员卡、商户、订单。 ● 微服务内部采用RESTAPI进行通信。 ● 数据库采用各自独立，但是统一在一个数据库服务器上，并且进行读写分离。 ● 服务器采用分布式+负载均衡 ● 采用单点登录 ● 前端是angular 实际上我在笔试中写得更详细一点，但是大概就这么回事。 面试过程：HR面 HR问了为什么来厦门，我坦言就业遇到瓶颈，寻求突破。 估计HR看了我的简历，我有多年的管理岗位的经验。于是问了我不少管理上的问题。 例如：如果有人在上班时间炒股票，被你发现你会怎么办？ 根据以往的经验，如果频率不高，我就当做没看见。为什么这样呢？因为小公司很难留住人，在不响应项目进度的前停下，这点小毛病，我不想管，当然也怕管了，人走了，会更公司带来更多的麻烦。 这点HR觉得我答得不好，他说公司有规定，看到就得当面指出，再犯可能开除。 我细想了下，嗯，有道理。 例如：如果有个员工一份月刚涨薪，六月份他又来提涨薪，你怎么处理？ 我巴拉巴拉说了一堆，自己感觉也没答好。 这点HR说：应该去关注为什么他会想要涨薪。 我一听，也觉得确实应该这样。 最后呢，HR说虽然有管理经验，但是一般般。 这个事情呢，后来仔细的想，一是确实管理能力不足，二是当公司规模不同时，你如果按照你原有的经验去答，那可能不行。你得站在他的环境下去回答，大公司讲究制度，规模大了，没有制度管不了那么多的人。 面试过程：技术面 跟HR聊了很久，大概有2个小时，实际上涉及的问题比我在这里写的要多很多。 我给他开的薪水是，最低18K，他问我是否确定要这么多，他觉得我的水平要不到那么多，我坚持，他就去找技术那边的人了。 几分钟后回来，说抱歉，看了我的笔试，觉得他们公司一般的小伙伴都具备的能力，我的技术没有突出点。 总结 从我6年前，回到所在城市的那次面试外，这个是我第一次去面试。感觉收获很多，一是处在管理岗位，确实应该有很多管理上的能力，得加强学习，不能两眼只盯着技术栈；二是隔一段时间去面试下，避免坐井观天，活在自己的世界里。 小伙伴们：小公司大岗位，大公司小岗位，你怎么选择呢？能不能聊聊。 原文发布时间为：2018-09-22 本文来自云栖社区合作伙伴“互联网架构师”，了解相关信息可以关注“互联网架构师”
2018-09-24
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创业公司的技术总监，去上市公司面试，结果凉了

1、先来个自我介绍 首先，大概介绍下自己，后端开发8年，头两年用.NET，之后用Python至今，大概六年。大概工作到第三年的时候，就开始兼着任管理职位。工作地点是在一个三、四线的沿海城市，本地IT业不发达，公司规模普遍偏小，对技术要求不高，但需要较为全面的人才。而我长时间在这样的氛围下工作，慢慢也成长为一位偏“全栈”的WEB开发人员，从前端angular，到后端Python，到服务器部署，统统可以一人搞定。 2、人到中年的焦虑 现在在这家公司差不多2年，担任技术合伙人，工资12K，在当地应该几乎达到顶点了，同时拥有一定的股权。但是公司近来越来越不景气，时不时出现了拖欠工资的行为。因而引发了我的焦虑。 心里想着，万一公司解散了，在本地很难找到相当水平的岗位。再者，就算换了一家别的公司，结局是否跟之前的一样，不断出现公司经营情况慢慢变差，随后再次出现解散的情况呢？ 我心里没底，现在的我，三十出头，还处在事业的高峰期。如果在我四十岁、甚至五十岁，不断遇到这样类似的情况，那么我该何去何从呢？ 3、萌生回到厦门的念头 于是乎，在招聘网站上填了我的资料，寻找机会。 这次我的择业选择比较明确，到大公司去，最好是上市公司。为什么呢？ 一是之前都在小公司，想到真正的大公司去体验大公司的工作；二是大公司的上升空间比较大，相对来说也比较稳定。 自从填了资料，时不时有企业联系，规模小的，一般直接拒绝了。规模大的，也有一部分看不上我的。 一直到昨天，有个厦门的上市游戏公司邀请我过去聊聊。我向HR说明了，我没有游戏服务端的开发经验。但是她说没关系，你有多年的Python经验。 4、面试过程：笔试 昨天，2018年7月25日早上，我按约定来到了这家公司。先是填一些个人资料，然后笔试。 笔试的题目就是做过什么最有难度的项目，你是怎么设计架构的，你遇到了什么难题，你是怎么处理这些难题的。 于是，我把在这家公司的项目结构解析了下。 微服务架构、将系统拆分成5大微服务，包括用户、积分、会员卡、商户、订单。微服务内部采用RESTAPI进行通信。数据库采用各自独立，但是统一在一个数据库服务器上，并且进行读写分离。服务器采用分布式+负载均衡采用单点登录前端是angular 实际上我在笔试中写得更详细一点，但是大概就这么回事。 5、面试过程：HR面 HR问了为什么来厦门，我坦言就业遇到瓶颈，寻求突破。 估计HR看了我的简历，我有多年的管理岗位的经验。于是问了我不少管理上的问题。 例如：如果有人在上班时间炒股票，被你发现你会怎么办？ 根据以往的经验，如果频率不高，我就当做没看见。为什么这样呢？因为小公司很难留住人，在不响应项目进度的前停下，这点小毛病，我不想管，当然也怕管了，人走了，会更公司带来更多的麻烦。 这点HR觉得我答得不好，他说公司有规定，看到就得当面指出，再犯可能开除。 我细想了下，嗯，有道理。 例如：如果有个员工一月份刚涨薪，六月份他又来提涨薪，你怎么处理？ 我巴拉巴拉说了一堆，自己感觉也没答好。 这点HR说：应该去关注为什么他会想要涨薪。 我一听，也觉得确实应该这样。 最后呢，HR说虽然有管理经验，但是一般般。 这个事情呢，后来仔细的想，一是确实管理能力不足，二是当公司规模不同时，你如果按照你原有的经验去答，那可能不行。你得站在他的环境下去回答，大公司讲究制度，规模大了，没有制度管不了那么多的人。 6、面试过程：技术面 跟HR聊了很久，大概有2个小时，实际上涉及的问题比我在这里写的要多很多。 我给他开的薪水是，最低18K，他问我是否确定要这么多，他觉得我的水平要不到那么多，我坚持，他就去找技术那边的人了。 几分钟后回来，说抱歉，看了我的笔试，觉得他们公司一般的小伙伴都具备的能力，我的技术没有突出点。 7、总结 从我6年前，回到所在城市的那次面试外，这个是我第一次去面试。感觉收获很多，一是处在管理岗位，确实应该有很多管理上的能力，得加强学习，不能两眼只盯着技术栈；二是隔一段时间去面试下，避免坐井观天，活在自己的世界里。 小伙伴们：小公司大岗位，大公司小岗位，你怎么选择呢？能不能聊聊。 原文发布时间为：2018-08-01本文作者：Hello森林木本文来自云栖社区合作伙伴“前端大学”，了解相关信息可以关注“前端大学”。
2018-07-31
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同方并购国内知名OpenStack开源创业公司 同方云安全上线

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 【51CTO.com原创稿件】2017年11月8号下午，清华同方在北京召开了以“清华科技，云享安全”云计算战略发布会。此次发布会的重点在于：一、同方开始向云计算市场发力，成为面向行业市场的安全云计算综合解决方案与服务提供商；二、同方与国内领先的开源云公司 UnitedStack 有云达成控股并购的意向，将面向教育、政府、金融、军工等行业市场提供安全、自主可控的云计算综合解决方案。UnitedStack 有云也将更名为“同方云”，保持独立运营。 同方云将为行业客户提供从基础设施到平台应用全方面的解决方案。 云环境：同方云通过对现有用地规划的深入研究，充分尊重客户建议基础上，以新的设计理念创造富有活力的数据中心。为了建设安全、可持续、具有行业聚集效应和国际影响力的数据中心，同方云遵循标准性、安全性、可靠性、可管理性、灵活性与可扩展、实用性及先进性等设计原则。除此，同方云机房规划遵从标准化，模块化的设计思想，帮助客户进行基于全生命周期成本和性能***的数据中心和IT规划，真正让客户做到既省钱又省事。 基础设施：同方云硬件产品簇专为云计算环境设计，企业级X86服务器及存储经过了大量实践验证，同时结合模块化数据中心，构筑出符合企业级生产要求的云计算数据中心。不仅可以为用户提供高计算性能，更可以大幅度提高企业IT运维效率，不仅应用场景广泛更可以通过智能自动化实现企业的创新管理。 云平台：同方云计算平台紧密依托同方资源优势及清华大学科研技术，以云计算产品和行业应用的定制开发为着眼点和核心优势，大幅降低IT运维成本，使用户业务运行在稳定、可靠、高效的云环境中，同方云平台提供的SLA，保证业务运行高枕无忧。 云应用：同方在政府、教育、金融、广电、医疗、大企业、军工等行业具有大量的***实践经验，结合同方云计算技术形成具有行业特征的解决方案。***政府信息化建设项目落户同方，搭建了云应用的理想平台。同方云智慧校园解决方案，解决“信息孤岛”，紧扣教育部教改思想，以清晰的层次化、灵活的模块化设计，助力数字校园到智慧校园全面升华。结合金融行业‘’十三五“的规划，面向互联网场景的重要信息系统全部迁移至云计算架构平台，其他系统迁移比例不低于60%。同方将为中小金融机构提供行业云服务，助力其核心系统逐渐迁移到私有云平台。 企业客户在面对云服务其***顾虑在于安全，而同方目前面对的客户群体是政府、教育、金融、广电、医疗、大企业、军工等行业，此类客户对安全更是有独特的要求，安全也是同方在发布会上着重介绍与强调的。 安全国标：同方整体云计算方案，严格按照国家关于信息安全等级保护等安全标准，进行架构和开发，在远程安全接入、边界防护、内网控制、数据中心保护、行为监管等方面，多产品的联动配合，能够响应国家标准中的安全技术要求和管理要求。 自主可控：同方从05年开始陆续推出全国产服务器、存储以及PC系列产品，提供全系列可信IT解决方案，为国家信息安全保驾护航。作为国家大一级资质企业，业务覆盖智慧城市、智慧金融、智慧制造、智慧交通、智慧校园、智慧医疗、智慧农业等专业领域，为客户提供以云计算和大数据为核心的专业解决方案。 开源平台：同方云的基础设施软件完全基于开源平台和开放标准构建，同时增加了云WAF、大数据智能安全平台等安全产品， 同方有云在开源领域多年的技术积累和沉淀，具备深度定制化能力，结合自主知识产权软件模块，形成同方特色安全云平台。 相比阿里、百度、亚马逊、微软等一众云服务市场先行者，同方毋庸置疑是云服务市场的挑战者。作为国产企业，同方的优势在于“安全、自主、可控”，能够***程度打消企业对于云计算安全的顾虑。UnitedStack 有云作为国内领先的开源云公司，拥有深厚的云平台、云应用的开发功底。同方的安全自主可控加上UnitedStack 有云的平台开源能力，同方云在行业市场的潜力更令人期待。 【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】
2017-11-09
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创业公司做数据分析(三)用户行为数据采集系统

作为系列文章的第三篇，本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在Android App、iOS App与Web页面上。这些交互行为，有的会与后端服务通信，有的仅仅引起前端UI的变化，但是不管是哪种行为，其背后总是伴随着一组属性数据。对于与后端发生交互的行为，我们可以从后端服务日志、业务数据库中拿到相关数据;而对于那些仅仅发生在前端的行为，则需要依靠前端主动上报给后端才能知晓。用户行为数据采集系统，便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息，用于数据分析和其他业务。 举个例子，下图所示是一次营销活动(简化版)的注册流程。如果仅仅依靠后端业务数据库，我们只能知道活动带来了多少新注册用户。而通过采集用户在前端的操作行为，则可以分析出整个活动的转化情况：海报页面浏览量—>>点击”立即注册”跳转注册页面量—>>点击“获取验证码”数量—>>提交注册信息数量—>>真实注册用户量。而前端用户行为数据的价值不仅限于这样的转化率分析，还可以挖掘出更多的有用信息，甚至可以与产品业务结合，比如笔者最近在做的用户评分系统，便会从用户行为中抽取一部分数据作为评分依据。 在早期的产品开发中，后端研发人员每人负责一个摊子，虽然也会做些数据采集的事情，但是基本上只针对自己的功能，各做各的。通常做法是，根据产品经理提出的数据需求，设计一个结构化的数据表来存储数据，然后开个REST API给前端，用来上报数据;前端负责在相应的位置埋点，按照协商好的数据格式上报给后端。随着业务的发展，这样的做法暴露了很多问题，给前后端都带来了混乱，主要表现在：前端四处埋点，上报时调用的API不统一，上报的数据格式不统一;后端数据分散在多个数据表中，与业务逻辑耦合严重。 于是，我们考虑做一个统一的用户行为数据采集系统，基本的原则是：统一上报方式、统一数据格式、数据集中存储、尽可能全量采集。具体到实现上，归纳起来主要要解决三个问题： 采什么。搞清楚需要什么数据，抽象出一个统一的数据格式。 前端怎么采。解决前端如何有效埋点、全量采集的问题。 后端怎么存。解决数据集中存储、易于分析的问题。 采什么 用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览;第二类，打开某个页面，根据UI的提示输入相关信息，然后点击提交。其行为可以归纳为三种：浏览、输入和点击(在移动端，有时也表现为滑动)。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入总是与点击事件关联在一起。 因此，浏览和点击便是我们要采集的对象。对于浏览，我们关注的是浏览了哪个页面，以及与之相关的元数据;对于点击，我们关注的是点击了哪个页面的哪个元素，与该元素相关联的其他元素的信息，以及相关的元数据。页面，在Android与IOS上使用View名称来表示，在Web页面上使用URL(hostname+pathname)来表示。 元素，使用前端开发中的UI元素id来表示。与元素相关联的其他元素信息，指的是与“点击”相关联的输入/选择信息，比如在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关联的信息有手机号、验证码、姓名。元数据，是指页面能提供的其他有用信息，比如URL中的参数、App中跳转页面时传递的参数等等，这些数据往往都是很重要的维度信息。 除了这些页面中的数据信息，还有两个重要的维度信息：用户和时间。用户维度，用来关联同一用户在某个客户端上的行为，采用的方案是由后端生成一个随机的UUID，前端拿到后自己缓存，如果是登录用户，可以通过元数据中的用户id来关联;时间维度，主要用于数据统计，考虑到前端可能延迟上报，前端上报时会加上事件的发生时间(目前大多数正常使用的移动端，时间信息应该是自动同步的)。 综合起来，将前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page是必填字段，element是点击事件的必填字段，attrs包含了上述的元数据、与元素相关联的其他元素的信息，是动态变化的。 而针对不同客户端的不同事件，通过不同的REST API来上报，每个客户端只需调用与自己相关的两个API即可。 前端怎么采 整理好数据格式和上报方式后，前端的重点工作便是如何埋点。传统的埋点方式，就是在需要上报的位置组织数据、调用API，将数据传给后端，比如百度统计、google analysis都是这样做的。这是最常用的方式，缺点是需要在代码里嵌入调用，与业务逻辑耦合在一起。近几年，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念，通过在底层hook所有的点击事件，将用户的操作尽量多的采集下来，因此也可以称为“全埋点”。这种方式无需嵌入调用，代码耦合性弱，但是会采集较多的无用数据，可控性差。经过一番调研，结合我们自己的业务，形成了这样几点设计思路： hook底层的点击事件来做数据上报，在上报的地方统一做数据整理工作。 通过UI元素的属性值来设置是否对该元素的点击事件上报。 通过UI元素的属性值来设置元素的关联关系，用于获取上述的“与元素相关联的其他元素的信息”。 我们首先在Web的H5页面中做了实践，核心的代码很简单。第一，在页面加载时绑定所有的click事件，上报页面浏览事件数据。第二，通过user_action_id属性来表示一个元素是否需要上报点击事件，通过user_action_relation属性来声明当前元素被关联到哪个元素上面，具体代码实现不解释，很简单。 上述代码可以嵌入到任何HTML页面，然后只要在对应的元素中进行申明就好了。举个例子， 后端怎么存 数据进入后台后，首先接入Kafka队列中，采用生产消费者模式来处理。这样做的好处有：第一，功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责接入数据;第二，数据缓冲，数据上报的速率是不可控的，取决于用户使用频率，采用该模式可以一定程度地缓冲数据;第三，易于扩展，在数据量大时，通过增加数据处理Worker来扩展，提高处理速率。 除了前端上报的数据内容外，我们还需要在后端加入一些其他的必要信息。在数据接入Kafka队列之前，需要加入五个维度信息：客户端类型(Web/Android/IOS)、事件类型(浏览/点击)、时间、客户端IP和User Agent。在消费者Worker从Kafka取出数据后，需要加入一个名为event_id的字段数据，具体含义等下解释。因此，最后存入的数据格式便如下所示： 再来看event_id的含义。前端传过来的一组组数据中，通过page和element可以区分出究竟是发生了什么事件，但是这些都是前端UI的名称，大部分是开发者才能看懂的语言，因此我们需要为感兴趣的事件添加一个通俗易懂的名称，比如上面的数据对应的事件名称为“在海报页面中注册”。将page+element、事件名称进行关联映射，然后将相应的数据记录id作为event id添加到上述的数据中，方便后期做数据分析时根据跟event id来做事件聚合。做这件事有两种方式：一种是允许相关人员通过页面进行配置，手动关联;一种是前端上报时带上事件名称，目前这两种方式我们都在使用。 最后，来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用的是行列二维结构来表示数据，每一行数据都具有相同的列字段，而这样的存储方式显示不适合上面的数据格式，因为我们无法预知attrs中有哪些字段数据。象用户行为数据、日志数据都属于半结构化数据，所谓半结构化数据，就是结构变化的结构化数据(WIKI中的定义)，适合使用NoSQL来做数据存储。我们选用的是ElasticSearch来做数据存储，主要基于这么两点考虑： Elasticsearch是一个实时的分布式搜索引擎和分析引擎，具有很强的数据搜索和聚合分析能力。 在这之前我们已经搭建了一个ELK日志系统，可以复用Elasticsearch集群做存储，也可以复用Kibana来做一些基础的数据分析可视化。 Elasticsearch的使用方法可以参考Elasticsearch使用总结一文，这里不做过多讲解。使用Elasticsearch来做数据存储，最重要的是两件事：建立Elasticsearch的映射模板、批量插入。Elasticsearch会根据插入的数据自动建立缺失的index和doc type，并对字段建立mapping，而我们要做的创建一个dynamic template，告诉Elasticsearch如何自动建立，参考如下。批量插入，可以通过Elasticsearch的bulk API轻松解决。 本文作者：Mr-Bruce 来源：51CTO
2017-07-31

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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