T-Shirt Size Estimation (2015-05-11 22:58:18) 转载▼     产出:产品经理会对每一条需求评估上业务影响力的尺寸,如:XXXL 影响一千万人以上或是可以占到上亿美金的市场,XXL,影响百万用户或是占了千万金级别以上的市场,后面还有XL,L,M,S,这样下来. 投入:评估投入的人员时间成本,XXXL表示要干1年,XXL干半年,XL干3个月,L干两个月,M干一个月,S干两周以下.等等. 但是这里的Size标准基本都是自己定义的. 当业务影响力是XL,时间

Hbase 配置文件: hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://cdh-master:9

hbase是bigtable的开源山寨版本.是建立的hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的数据库系统.它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作).主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据.与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力. HBase中的表一般有这样的特点: 1.  大:一个表可以有上亿行

根据以上图分析得出以下结论: 1. 在上面的hbase配置下,顺序和随机写记录(每条记录1K),每写入86-87M(大小可配)左右数据生成一个磁盘文件(store file). 2. 在上面的hbase配置下,生成4个磁盘文件(store file)后,再生成1个磁盘文件(store file)会触发合并操作(Minor compactions),将4个磁盘文件(store file)合并成一个磁盘文件(store file),同时写入数据生成一个磁盘文件(store file). 3. 在上面

第二组:文件存储读过程记录 第一组:一个列,四个分区,随机ID 测试列和分区 测试程序或命令 导入文件大小(Mb) 导入文件个数(个) 是否触发flush事件(布尔) 是否触发compact事件(布尔) 触发compact结果 分区一 ./testrand.sh 1310 87 2000000 87 1 是 否 产生一个87M文件. 分区二 产生一个87M文件. 分区三 产生一个87M文件. 分区四 产生一个87M文件. 分区一 ./testrand.sh 1310 87 2000000 (重复

1.1.1 测试记录 第一组:一个列,一个分区,顺序ID 测试列和分区 测试程序或命令 导入文件大小(Mb) 导入文件个数(个) 是否触发flush事件(布尔) 是否触发compact事件(布尔) 触发compact结果 分区一 ./seqData.sh 130 86 86 1 是 否 产生一个87M文件. 分区一 ./seqData.sh 130 86 ./seqData.sh 131 86 ./seqData.sh 132 86 ./seqData.sh 133 86 ./seqData.s

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端

Amazon用一种T-Shirt Size 估计的方式来做项目. 产品经理会对每一条需求评估上业务影响力的尺寸,如:XXXL 影响一千万人以上或是可以占到上亿美金的市场,XXL,影响百万用户或是占了千万金级别以上的市场,后面还有XL,L,M,S,这样下来. 开发团队也一样,要评估投入的人员时间成本,XXXL表示要干1年,XXL干半年,XL干3个月,L干两个月,M干一个月,S干两周以下.等等. 于是, 当业务影响力是XL,时间人员成本是S,这是最高优先级. 当业务影响力是M,时间人员成本是M,这是

Redis性能调优 尽管Redis是一个非常快速的内存数据存储媒介,也并不代表Redis不会产生性能问题.前文中提到过,Redis采用单线程模型,所有的命令都是由一个线程串行执行的,所以当某个命令执行耗时较长时,会拖慢其后的所有命令,这使得Redis对每个任务的执行效率更加敏感. 针对Redis的性能优化,主要从下面几个层面入手: 最初的也是最重要的,确保没有让Redis执行耗时长的命令 使用pipelining将连续执行的命令组合执行 操作系统的Transparent huge pages功能

转载:Redis 宝典 | 基础.高级特性与性能调优 本文由 DevOpsDays 本文由简书作者kelgon供稿,高效运维社区致力于陪伴您的职业生涯,与您一起愉快的成长.     作者:kelgon 链接:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563 來源:简书 本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导. 概述 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个

1.为什么有消息系统 1.解耦合 2.异步处理 例如电商平台,秒杀活动. 一般流程会分为: 风险控制 库存锁定 生成订单 短信通知 更新数据 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理: 流程改为: 风险控制 库存锁定 消息系统 生成订单 短信通知 更新数据 3.流量的控制 3.1 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程.然后再给用户返回结果. 优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢 2.Kafk

我: Tech Leader 团队:团队成员分布在两个城市,我所在的城市包括我有4个成员,另外一个城市包括SM有7个成员.另外由于我们的BA离职了,我暂代IT 的PO 职位.PM和我在一个城市,但他不参于敏捷的运作里面. 迭代: 双周 主要会议: Grooming, Sprint Planning, Daily Standup Meeting, Sprint Review Meeting, Retrospective Meeting. 现在有名外部敏捷教练在带着我们实施敏捷,不过从sprint3

一个移动APP项目研发规模可大可小,但都离不开以下几个成员:产品经理.ui设计师.前端开发.后端开发.测试等.如何合理安排项目成员工作.确保项目顺利进行呢?一个清晰合理的项目研发流程控制很重要. 项目研发流程一般来说分3个阶段 第一阶段:需求策划. 在需求阶段产品经理内部进行需求讨论:讨论下版本需求重点是什么,做什么功能,怎么做.通过反复调研.讨论.输出交互方案. 确认需求可行性:产品在输出交互方案后找相应的开发讨论需求方案是否可行,这个讨论阶段产品和开发的思维方式不同,往往会擦出新火花.新惊喜

这是第三个Scrum团队开发,也是我首次担任Scrum Master一职.所以需要掌握的流程还是很多,也会碰到各种问题,在此记录一下,希望对以后有所帮助. Day1: 开了一次kick-off meeting,团队定下了第一个Sprint的目标.晚上回忆并恶补了一下SM的知识. Day2: 团队一起对story进行了任务划分. 决定如何定义一个story的大小. SMs are responsible for process, removing impediments and coaching.

你正在经历迷茫.纠结,或者愤怒.痛苦的情绪,因为,你的APP项目已经或将要烂尾了. 目前的状况只有3种: 项目一直拖到现在,并且很可能继续拖下去 项目在开发期间不断上涨成本 项目完成,BUG多多,不能使用 这三种状况把你困在了一个尴尬的境地,你一方面心疼你已经花费的时间和精力,希望这个项目完成下去:另一方面你看着无限拖延的时间和无限增加的成本,其实心里清楚这个项目是完成不了了. 至于为什么你现在会经历目前的状况?只有复盘项目流程才能清楚. 情景一: 初次和APP开发公司见面,对方异常热情.你刚刚

App软件开发其实并不复杂,完整的在线App开发不过9个步骤,一看就明白到底是怎么回事. 第一步:需求评估 在App项目正式启动前,客户应该对自己的需求进行评估,确认项目的开发周期和成本.登录APICloud定制平台,3分钟提交App需求,由专业客服一对一梳理并形成评估报告.前期需要专业客服和项目监理与客户充分沟通,了解客户要开发APP的类型.平台.功能.产品设计的需求.时长.预算等等,只有了解客户的详细需求才能做出开发方案. 第二步:官方签约   确认App软件项目的开发需求后,与APIClo

ShawnBice    2014 年 5 月 5 日上午 10:00 几天前,我发表了一篇文章,并就 4 月 24 日发布的适用于Windows Azure SQL 数据库的新服务级别提供了一些预料中的问题和解答,在其中为读者介绍了一些详细信息.在这篇跟进文章中,我想提供一些关于这些服务级别如何影响 SQL 数据库性能的更多信息. 与上一篇文章一样,本文档的最初写作目的也是帮助微软团队人员解决有关新服务级别的常见问题,当然,这些信息也肯定与您密切相关. Shawn Bice 数据平台团队项目主

大多数的程序代码是必要的时,它可以被加载到内存中运行.手术后,可直接丢弃或覆盖其它代码. 我们PC然在同一时间大量的应用,地址空间差点儿能够整个线性地址空间(除了部分留给操作系统或者预留它用).能够觉得每一个应用程序都独占了整个虚拟地址空间(字长是32的CPU是4G的虚拟地址空间).但我们的物理内存仅仅是1G或者2G. 即多个应用程序在同一时候竞争使用这块物理内存.其必定会导致某个时刻仅仅存在程序的某个片段在运行,也即是全部程序代码和数据分时复用物理内存空间-这就是内存管理单元(MMU)工作核心