初建门户网站

2017-05-02  来源:未知  作者:admin

  数据是创立Asana的核心部分,并且每一个团队都依赖他们自己的方式。我们的负责增长的团队依靠事件数据来分析试验结果(对比试验)。我们做很多快速的实验–通常会有很多实验一起跑–让这些互相影响的作用和其他关键度量引导我们需要放弃什么和投入什么。项目经理,设计师和产品工程师通过分析使用数据来发现不可避免的妥协,比如简洁性对强大性。通过这种方法,我们可以知道什么样的新产品方向能够释放出最多的潜力。市场部门需要明确在他们的竞争力中的哪个部分能够驱使新用户到Asana。财会部门需要非常可靠的关于总体增长模式的统计数据来帮助Asana确认能持续发展到2064年。你是怎样建造一个支持所有这些多样需求的系统呢?

 
学数据分析、找行业报告、招调查人才可移步一起调研网一个属于调研行业的B2B网站国内最具权威的市场调研门户网站之一Asana 数据基础架构从小开始,逐渐增长上图并不是我们一开始就建立的系统。我们从一个十分简单的系统开始,也就是一些python脚本和MySQL数据库,它们全都运行在一个机器上。刚开始的时候,一个简洁的系统能够减少系统维护,并且如果还没有任何用户,或许你就可以从这里开始。但是,从2011开始,Asana的增长就一直稳定。然后我们就开始碰到一些限制。最近,针对数据基础架构,我们做了一系列的变化。所有的一切都证明是很有价值的。1.往监控,测试和自动化上投资来减少救火的次数2.从MySQL迁移到Redshift,得到一个可扩展的数据仓库3.从本地的日志处理迁移到基于Hadoop的可扩展的日志处理4.引进商业智库工具来允许非专家来回答他们自己的数据问题5.Asana随着时间变化时的“时间”数量图。按照原始数据量做单位学数据分析、找行业报告、招调查人才可移步一起调研网一个属于调研行业的B2B网站国内最具权威的市场调研门户网站之一结束无休止的问题一年前,我们遇到了一些关于数据处理健壮性的问题。当图表中有个重要的变化,人们立马会质疑数据的整体性。把问题和有趣的想法区分开来是很难的。数据科学已经是一门艺术,所以你需要基础架构来给你提出的问题一个信得过的答案。然而,99%的准确性还是不够好。在数据基础架构小组那里,我们花费了太多时间鼓捣非常紧急的问题,而且这点使得我们没法取得更长期的发展。这太痛苦了。受到启发当坏的事情发生后,我们会采取“5个为什么”的方法来发现问题的原因和解决这个问题。比如,我们曾经让一个数据处理脚本错误地生成了一个超级大的日志文件,它太大了,以至于我们无法用电子邮件发送。作为解决方案,我们在发生日志文件前就开始把日志文件分割成小段,并且在发送邮件错误的时候发送警告信息和在脚本输出结果上增加监控。

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