前两年“数据中台”概念比较火，但是直到现在可能还有很多人不清楚“数据中台”到底是什么东西。看到过“数据中台”产品，如果给用户上套一两百万的产品，那么我们的项目就没有利润了。貌似“**中台”的概念还比较多，业务中台、算法中台、技术中台……等等。 不知
一、前言 线上问题排查相比于coding，是一个低频的工作，很多人不会经常遇到。一旦需要进行问题排查的时候，往往是重要且紧急的，因此问题排查的效率，就显得尤为重要。有些线上问题，比较直观，比如磁盘使用率高、网络流量高这种，借助合适的工具很快能定位到原因；但对于一些复杂的问题，如
根据RightScale的《2018 年云状况调查报告》96％的企业使用云，公有云采用从2017年的89％增加到2018年的92％，2018年私有云采用率从2017年的72％上升到75％。新业务可以直接在云上开展，旧业务如何迁移到云上，一直是一个难点，目前还大多停留在重人工阶段。1云迁移的难点有哪些？上云的难点是云迁移，这是
疑难问题定位 有时候发版本会遇到莫名的问题，比如客户端进程突然卡死，内存随着使用逐步增加如果没有思路的情况下，如何快速定位？对比版本差异，找到关键合入点，可快速打开思路经验积累 一定不要让高频，重复问题浪费时间，要通过工具化实现快速定界定位 演进策略： 快排命令组 可视化工具
一.概览React工具链标签云： Rollup Prettier Closure Compiler Yarn workspace [x]Haste [x]Gulp/Grunt+Browserify ES Module [x]CommonJS Module Flow Jest ES Lint React DevTools Error Code System HUBOT(GitHub Bot) npm P.S.带[x]的表示之前
