2021GIAC心得一二

今年的2021GIAC受疫情影响，延期了一个多月，有4场的现场分享改为了线上分享，也是由于疫情第二次突然升级造成的。

正如举办方所介绍的，延期一个月，留给老师的准备时间也充分了一些，本次分享的议题符合前沿技术和核心痛点的诉求，是符合预期的。

由于要担任讲师，并没有全程听完感兴趣的分享，重点集中在架构和大数据2个维度，收获颇多，简单总结几点给大家分享一下：

1、技术管理之技术人的成长；

2、大数据之AI、数据湖、数据中台；

3、架构之基于有损服务的稳定性保障机制，限流、降级、熔断；

首先是技术人的成长。

个人比较认同老师的分享，从技术架构、测试技术、产品管理、风险控制、技术管理、个人成长几个方面总结了技术人的成长路径及职业规划。

软件的本质，是结合当下的技术（要成熟和简单稳定的，不要成长或变化的），找到合适技术以兑现客户需求目标，同时平衡质量和成本，并考虑技术的发展和演进的长期目标。当然最重要是当下，找到适合当下需求的解决方案。思考目前几个有问题的产品，确实出现客户需求目标与技术不匹配，成本与质量有差距的情况。

架构，就是从功能性和非功能性2个维度，支撑产品的技术要素。功能是比较简单的，当然是相对的，个人理解做好角色明确、职责划分清晰、流程简洁一般都可以设计一个比较好的产品功能性逻辑架构，当然DDD是一个比较好的方法实践；非功能性相比功能性是有难度的，主要是在性能、扩展性、稳定可用性、部署运维、安全、团队协作等方面做到合适，才是某个产品在某个阶段最好的架构。结合老师的分享，首先是维度上，我觉得老师突出了重点的内容，体现的是容量、性能、扩展等，对于可用性、安全、团队协作可以加强；其次如果从功能性和非功能性区分来看，重点会更突出。

自省下，之前架构主要关注的是技术方面的，理解架构重点在技术维度上，这是与老师认识的差距，也是最近感受到的问题。即只关注技术，关注业务不多或认为业务是产品经理的事。之前有意识到这个问题，听完老师的分享，更加坚定的存在问题对于发展的影响，业务+技术这条路应该是更加宽阔，更有作为的一条路，后续要继续坚定的走下去。

老师也提到了内建质量，这个是大家即爱又恨的一个技术实践，爱是从技术本身、能力提升、竞争力都是向好的方向，恨是因为需求的压力，工作的环境，甚至整体中国的软件环境，会挤压内建质量的时间，实践都不是太好，国内来看确实没有做的非常好的，方法上也有相应的原因，开始容易，坚持困难。

其次是大数据的专项，重点是数据湖和数据中台的专场，主要听了标签、数据湖的内容，数据中台时间上冲突未能参加，有点遗憾。

首先是标签。说到标签，可能想到的是算法类标签，算法标签与业务员客户沟通时，很难搞清楚这个标签是怎么算的，怎么生成的，分享者给出了相应的公式，核心就是正向维度激励，负向时间衰减，通过属性、特别是行为进行综合计算，不断调优给出合适的标签值。基于标签值，然后再进行人群的圈选，画像分析，与业务打通进行赋能，与广告结合进行精准营销。

然后是数据湖专场，给个的感觉就是不太成熟，场景结合的效果还不是特别明显。数据湖与数据仓库的结合也就是湖仓一体是方向，数据仓库解决的是稳定业务的稳定建模，提升效率和质量，更好的为业务服务。数据湖更适用于敏态业务，快速兑现，快速试错，以满足快速的业务迭代需求。当业务稳定后，再进行数仓建设，提供更好的数据服务。本次参加这个思维没有打破，基本在此框架中介绍了相应的实践。尝试需要继续，探索终有回报，感谢每一位探索实践者。

最后是架构的稳定性，限流、降级、熔断，即有损服务。

技术人的成长里说了，架构需要考虑功能性和非功能需求，核心是非功能。在架构专场中，有一场是与稳定性相关的有损服务，具体为限流、降级、熔断，印象比较深。目前公司不管是业务技术架构还是大数据技术架构，有损服务都有提升的空间。

具体表现在熔断做的是比较好的，限流的规则还不是太清晰，限流没有做好导致降级实践的也不是太理想。一些按时间维度的规则已经不能满足实际的要求，需要有更符合实际业务的限流、降级规则，避免在特别时段流量击穿，造成事故。

总的来说，2021GIAC带来了一些惊喜，整体还是非常好的，期待下一次的GIAC。

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