Bill 模式

4月5号将最近的一次版本发布到产品环境中,出了问题,所以最近10天都在通宵加班中度过。这个项目在6、7年内都没出过事! 下面对事情经过做一个回顾和总结。Bill是把关每次发布到产品环境的经理,也是我们的Domain.


4月5号: 将新版本上线,发现有个30亿数据的表创建索引失败

4月6号:   DBA继续创建索引,并发现表空间不足,上线延时

4月7号: 继续创建失败,没有成功添加新的表空间,并锁住所有用户的登入账号

4月8号:抽取数据失败,数据累积量越来越大,索引仍然没有创建成功,支持组没人帮忙回复系统运行。干等。

4月9号:需要抽取的数据量更大,用户仍然被锁.索引创建成功。

4月10号: 高层接入,应该是用户过多,且太多人反应出问题,老板的老板直接接到老板的老板的老板的电话,出问题。事态直接上升3个级别。

4月11号:1号和2号大老板亲自作证,1号和用户沟通,2号亲自坐镇,将DBA组+支持组+开发组+Domain组一起,合力解决问题.第一次数据跑成功.期间Domain要随时给出估算时间和实时报告情况。开始统计各种数据。

4月12号:  第二次跑成功。估算时间在锁住用户的情况下很准确。继续24小时监视运行情况。

4月13号: 某个32亿的表搜集统计信息,直接使系统卡在那个表上。请来巨牛DBA创建临时执行计划,惊险过关

4月14号: 情况和13号相似

4月15号: 2号老板需要了解事情的整个经过,包括项目人员结构,资源运用,具体某个时间发生什么事。运行恢复正常,但耗时稍微有点比平时多

4月16号: Bill开始要求统计各种历史的数据,及为什么抽一次数据时间长了,对比各方给出的数据,有差异,把人问到死!!

4月17号: Bill继续他的方式,对比数据量,但是历史的数据量已经无法获取,差点被逼死。

4月18号: Bill转战数据库,调查数据库情况。无论如何要提高性能

4月19号: 继续.....



以上就是大概的过程。总结问题:

1. 组织协调太乱。每次开发找DBA 找支持组的人都他妈的求神拜佛一样。心情好就做。DBA和支持 都没有实时响应要求

2. 所有的测试都自己做了。 DBA有失职的嫌疑

3. 事情直接捅到1号BOSS那里。自己内部没有及时向上面反映情况。BOSS们心情很不好

4. BILL作为产品的把关经理,平时不出现。出问题了,对谁都怀疑,一堆人都出来,大搞特高,10天做半年的事,把人往死里逼!



最后的总结:

1. 团队协调是保证项目平稳的关键

2. 保存关键证据,才能活得下去

3. 自己兜不住的篓子 让boss来抗。等到Boss主动来抗,你就死了

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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