#产品那些事 #产品经理
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深度对话俞军：关于产品经理的价值、天赋、能力、成长及未来，最系统的分享
产品圈可能都听说了，产品大神俞军最近从滴滴离职，或隐居加国。不跟风刷屏，但我们想再次推荐两年前海均与俞军老师的一场深度对话，其中关于产品经理的定位、天赋、体验、方法论和职业成长，应该是俞老师对外最系统的分享之一。如果你没读过本文，推荐阅读；如果之前读过，也可以再读一遍 :)👇
__求知若饥，虚心若愚。——乔布斯__
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深度对话俞军：关于产品经理的价值、天赋、能力、成长及未来，最系统的分享
产品圈可能都听说了，产品大神俞军最近从滴滴离职，或隐居加国。不跟风刷屏，但我们想再次推荐两年前海均与俞军老师的一场深度对话，其中关于产品经理的定位、天赋、体验、方法论和职业成长，应该是俞老师对外最系统的分享之一。如果你没读过本文，推荐阅读；如果之前读过，也可以再读一遍 :)👇
__求知若饥，虚心若愚。——乔布斯__
#技术 #程序员 #github
总结一下昨天参加 aws summit 的收获🧐
1.《高级 VPC 设计和亚马逊 VPC 的新功能》
这个讲座先是先是复习了一遍 VPC 里的各种概念，然后讲了 VPC 互联的各种姿势，还介绍了一下 global accelerator 这个服务。个人比较感兴趣的是 interface endpoint，之前只了解 gateway endpoint，interface endpoint 相当于是接了一块 eni 到 vpc 里，然后给对接的服务一个内网的域名，然后访问的时候就相当于是 vpc 内部通信了。不过由于要修改代码里的服务的域名（比方说 SQS、SNS），工作量有点大。问过讲师有没有可能使用了 interface endpoint 后，vpc 内的 nameserver 自动把原来服务的域名解析为内网 IP，他说 Route53 可以做到，但中国区没有 🤷♀️
2.《如何备考 AWS Certified Solutions Architect - Associate》
这个讲座相当于大学考试前的划重点（听讲座的过程中真的挺有回到大学课堂的感觉）。讲座的内容挺多的，但由于时间的关系，讲师说把原来一天半的内容压缩到约两个小时，所以最终其实也只是 AWS 常用服务的一些梳理以及结合例题讲解答题时要遵循的一些原则。
3.《携程混合云之kubernetes@aws》
这个讲座我比较感兴趣的有两点。一是携程对 k8s 网络的两个需求：
1. 要求 pod ip 在 k8s 集群以外可访问（即不能用普通的 overlay 网络）
2. pod 要跟 pod ip 绑定
目前已有的 cni 都不能满足，所以他们自研了一个，解决第一个需求的思路类似 aws 的 vpc cni，解决第二个需求的思路是服务通过 StatefulSet 部署，然后 ipam plugin 维护一个全局的 pod name 到 pod ip 的映射。二是 cluster autoscaler。官方的实现是只有当 pod 因为资源不足而无法调度的时候才会增加机器，但携程自研了一个 cloud provider，可以实现当资源使用量到达阈值后就开始扩容并完成一些初始化工作（这个我们应该是可以借鉴的）。
4.《使用 Amazon EC2Fleet 实现成本优化》
个人最大的收获是知道了优化 EC2 购买选项的原则：
1. on-demand 支撑明显的波峰/波谷
2. 大量使用 spot 支撑无状态/容错的工作负载
3. reserved 支撑稳定的负载
目前我们在 aws 上 spot 使用的比例不高，而 k8s 集群就是一个容错性挺高的工作负载，未来可以考虑优化一下 k8s 集群节点的购买选项来节省成本。
5.《Firecracker，VMWare on AWS 和容器之间的比较》
这个讲座只听了最后的一点介绍 firecracker 的部分（感觉跟 kata container 挺像的？），所以又自己去找了相关介绍。firecracker 会通过 kvm 创建 microVM 来跑具体的 workload。microVM 可以做到内核级别的隔离，并且通过实现最精简的设备虚拟化来减少启动时间、内存占用以及攻击面，真正的多租户的隔离。目前 AWS Lambda 跟 AWS Fargate 都是基于 firecracker 运行的。
（最后 随手拍张照
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__工程师分享__
总结一下昨天参加 aws summit 的收获🧐
1.《高级 VPC 设计和亚马逊 VPC 的新功能》
这个讲座先是先是复习了一遍 VPC 里的各种概念，然后讲了 VPC 互联的各种姿势，还介绍了一下 global accelerator 这个服务。个人比较感兴趣的是 interface endpoint，之前只了解 gateway endpoint，interface endpoint 相当于是接了一块 eni 到 vpc 里，然后给对接的服务一个内网的域名，然后访问的时候就相当于是 vpc 内部通信了。不过由于要修改代码里的服务的域名（比方说 SQS、SNS），工作量有点大。问过讲师有没有可能使用了 interface endpoint 后，vpc 内的 nameserver 自动把原来服务的域名解析为内网 IP，他说 Route53 可以做到，但中国区没有 🤷♀️
2.《如何备考 AWS Certified Solutions Architect - Associate》
这个讲座相当于大学考试前的划重点（听讲座的过程中真的挺有回到大学课堂的感觉）。讲座的内容挺多的，但由于时间的关系，讲师说把原来一天半的内容压缩到约两个小时，所以最终其实也只是 AWS 常用服务的一些梳理以及结合例题讲解答题时要遵循的一些原则。
3.《携程混合云之kubernetes@aws》
这个讲座我比较感兴趣的有两点。一是携程对 k8s 网络的两个需求：
1. 要求 pod ip 在 k8s 集群以外可访问（即不能用普通的 overlay 网络）
2. pod 要跟 pod ip 绑定
目前已有的 cni 都不能满足，所以他们自研了一个，解决第一个需求的思路类似 aws 的 vpc cni，解决第二个需求的思路是服务通过 StatefulSet 部署，然后 ipam plugin 维护一个全局的 pod name 到 pod ip 的映射。二是 cluster autoscaler。官方的实现是只有当 pod 因为资源不足而无法调度的时候才会增加机器，但携程自研了一个 cloud provider，可以实现当资源使用量到达阈值后就开始扩容并完成一些初始化工作（这个我们应该是可以借鉴的）。
4.《使用 Amazon EC2Fleet 实现成本优化》
个人最大的收获是知道了优化 EC2 购买选项的原则：
1. on-demand 支撑明显的波峰/波谷
2. 大量使用 spot 支撑无状态/容错的工作负载
3. reserved 支撑稳定的负载
目前我们在 aws 上 spot 使用的比例不高，而 k8s 集群就是一个容错性挺高的工作负载，未来可以考虑优化一下 k8s 集群节点的购买选项来节省成本。
5.《Firecracker，VMWare on AWS 和容器之间的比较》
这个讲座只听了最后的一点介绍 firecracker 的部分（感觉跟 kata container 挺像的？），所以又自己去找了相关介绍。firecracker 会通过 kvm 创建 microVM 来跑具体的 workload。microVM 可以做到内核级别的隔离，并且通过实现最精简的设备虚拟化来减少启动时间、内存占用以及攻击面，真正的多租户的隔离。目前 AWS Lambda 跟 AWS Fargate 都是基于 firecracker 运行的。
（最后 随手拍张照
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#产品那些事 #产品经理
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关于产品经理的成长，贝壳产品总监刘炯回答了这 50 个问题
这是贝壳产品总监@刘炯，对产品经理的成长做的一期 AMA，入门或进步中的产品经理们可以看看，希望对你有帮助:)
__求知若饥，虚心若愚。——乔布斯__
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关于产品经理的成长，贝壳产品总监刘炯回答了这 50 个问题
这是贝壳产品总监@刘炯，对产品经理的成长做的一期 AMA，入门或进步中的产品经理们可以看看，希望对你有帮助:)
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#技术 #程序员 #github
各位久等的 Windows Terminal （Preview）已经正式可以从 Microsoft Store 安装了！链接🔗http://t.cn/AipyPSVT Windows Terminal 支持 PowerShell、CMD 以及 WSL。支持多标签体验、主题以及终端定制功能。并且还支持 Emoji 以及 GPU 文本渲染。
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Microsoft Store
Get Windows Terminal (Preview) - Microsoft Store
Download this app from Microsoft Store for Windows 10. See screenshots, read the latest customer reviews, and compare ratings for Windows Terminal (Preview).
#产品那些事 #产品经理
之前在读库上看到张立宪写的关于写作的文章，觉得即使套用到别的领域也很有警醒作用：我们在分析新的产品、feature、AB实验中，是否也常常把观点预设好了，接下来就是找符合观点的数据？从数据分析的角度，有一个预先的hypothesis是没问题的，但是hypothesis更多起的是一个sanity check的作用，如果连basic hypothesis都不符合，那进一步的分析也没有说服力；另一方面，basic hypothesis 被验证后，说明实现可能没有大的偏差情况下，如何去解读数据，得出最终的结论，这个实践过程很可能就会踩到预设观点和强作解人的坑，以此自勉。
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之前在读库上看到张立宪写的关于写作的文章，觉得即使套用到别的领域也很有警醒作用：我们在分析新的产品、feature、AB实验中，是否也常常把观点预设好了，接下来就是找符合观点的数据？从数据分析的角度，有一个预先的hypothesis是没问题的，但是hypothesis更多起的是一个sanity check的作用，如果连basic hypothesis都不符合，那进一步的分析也没有说服力；另一方面，basic hypothesis 被验证后，说明实现可能没有大的偏差情况下，如何去解读数据，得出最终的结论，这个实践过程很可能就会踩到预设观点和强作解人的坑，以此自勉。
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