发生在眼前的故事:不做好最坏的打算,往往事情就会去到最坏的地步(四)

续《发生在眼前的故事:不做好最坏的打算,往往事情就会去到最坏的地步(三)

以下事情发生在9月23日的8:30~9:00AM

早上醒来吃过早餐,和项目经理A通了电话,先是询问项目组的服务人员到达业主现场?回答是已经在现场监控,再询问系统现在的运作情况,得到的回答是截至到目前为止,运行正常。我告诉A今天已经安排同事dy过去协助他们定位和解决问题,并且问了昨天有没有将故障问题结合第一天的使用情况写成报告发送出来?回答是还没有来得及,考虑到项目组同事昨晚肯定顶了不少压力,早上又一大早赶业主8点准时上班,我告诉A今天整理并且发出来是有必要的,还是要抓紧,否则今天如果出现问题怎么办?

(有点象老电影中,国民党军队斜戴帽子的老大对着电话喊话:“给我顶住”)

 

没过5分钟,接到dy打过来的电话,询问我今天还需不需要过去项目组的现场?!

我有点生气,压着怒火没有正面回答他的问题,用反问的方式回答:“你觉得我们应不应该过去?”

他的回答是:“我已经将需要处理的方式和方法告诉了项目经理A,并且昨天晚上已经发送了邮件给A、抄送给你了,我早上已经和A确认,他已经打开了访问日志,因此我觉得可以不用去现场!”

我的回答是:“没有问题啊,可以如果今天再出现疑似死机的现象,你能够比昨天在公司做的分析更多吗?你能够保证再出现这些现象的时候,你能够做出定位判断并且解决问题吗?”

dy没法回答我的问题,我接着说:“你不去现场,根本体会不到团队在一线承受的压力,一个简单的故障导致可能是一批人无法使用,接电话都足够让你接到手软。如果可以牺牲你一个人可以换来一个团队不用承受压力,我宁愿这样做!”

我又啰嗦了前面讲过的一些譬如:“你能断定今天中午大家去吃饭才有可能出故障吗?”等等的废话!。。。

最终,他回答说:“行,我去现场了解。”

(TMD我感觉自己真的就是居委会的大妈:“仔,今天你穿了衣服够吗?仔,今天你吃饱了吗?”)

 

刚放下电话,就接到项目经理A给我打了电话,知会我系统刚才又出现“死机”现象,他已经先通知了业主方的接口负责人,并且已经紧急修复了情况,目前业主情况稳定,要求我们后续查明原因后上报。我询问了故障是不是我们项目组的服务监控人员发现的,还是业主方用户的报障?回答是我们自己发现,所以业主在得知情况的电话中,也对我们的监控工作表示了肯定。

我说OK,出现了一次,可能还会再出现,现在一定要更加加密监控的间隔。我通知相关的同事,到现场见!

回过头来,给dy去了电话:“现世报很快,刚才已经死机一次了,可惜你已经没有赶上,我知道你现在在路上,做好准备,思考可能存在的情况,不能再有什么侥幸心理了,事实就发生在我们眼前,并且狠狠地刮了我们一个巴掌,今天一定有一场恶战!”

 

(MD我真是一个乌鸦嘴,不过无数的经历告诉我确实是这样的,只是我也没有想到这么快报应!)

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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