绩效考核是对一名员工所作工作的数量.质量.难度.强度.效率的量化考量.由于DBA的工作性质与纯粹的研发人员或运维人员有所区别,对DBA的KPI考核指标也有其特殊性.参考以往的经验和一些较大的DBA team(如阿里巴巴80多人的DBA队伍)的做法,对一名DBA的绩效大致可以从以下四个方面进行考核: 一.数据库高可用(权重30%) 1. 保持数据库高可用性是DBA最重要的职责之一.因为每一次故障都会给组织带来很大的损失,绝大多数线上系统都要求提供24*7服务. 2. 以年度考评为例,可以对一名DB

用windows性能监视器监控sqlserver的常见指标   上边文章中提到win的性能监视器是监控数据库性能必备的工具,接下来我就给大家介绍一些常见的监控指标,其实无非就是磁盘,cpu,内存等硬件的运行指标还有数据库自身的像锁啊.用户连接数啊.还有就是根据自身业务决定的需要注意的参数指标. 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 这是一个很重要查看内存是否不足的参数.SQL Server Buffer中的计数器Buffer Cache Hit

​ 十多年从业经历,从 2001 年开始带团队到现在,我几乎经历过所有的 IT 角色.2010 年,我随创始团队筹建国美在线至今,经历了从几百单到现在日均百万订单,从只有家电品类到现在全品类.金融.大数据服务.云服务的综合平台,从 5 人到现在的上千人的技术团队建设过程. IT 技术团队的绩效考核是比较头痛的事情.从技术员工的角度来讲,我和大家一样是很反感绩效考核的,主要原因是技术绩效到底怎样去量化是个难点.但是从管理的角度讲,技术团队必须要有绩效管理机制. 技术团队绩效考核的核心,是怎样通过机

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

今天我们要说的是信息化时代下关于企业运营的两个热词:BI系统和KPI指标.一直到现在,企业运营的方方面面都在被数据化,成为庞大信息流的一部分,这一庞大的信息流,正以我们自己都尚未完全意识到的速度和规模,贯穿整个企业运营的命脉.然而,只有BI系统和KPI指标w完美结合,才是发展企业.提高企业的竞争力.让企业可以更快更好地发展的关键.        如果你对它们还处于陌生阶段,那我们先来脑补一下. BI系统         BI系统是所有IT系统中最适合于管理层和决策层使用的信息系统.ERP等各类信

最近调试Zigbee 和2.4G产品时需要做一些认证,查找到常用的RF指标. ----------http://www.52rd.com/S_TXT/2016_5/TXT83303.htm----------------------------------------------------- Rx Sensitivity(接收灵敏度) 接收灵敏度,这应该是最基本的概念之一,表征的是接收机能够在不超过一定误码率的情况下识别的最低信号强度.这里说误码率,是沿用CS(电路交换)时代的定义作一个通称,

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

通信中KPI,是Key Performance Indicators的缩写,意思是关键性能指标.performance 还有绩效:业绩的意思,但显然不适用于这种场合. 通信中KPI的内容有:掉话率.接通率.数据业务下载速率.网络质量现场测试与竞争对手领先程度.网络投诉总量同比完成情况等. =========================================================== 话统 呼叫建立类 1.RRC连接建立成功率RRC连接建立成功率(业务相关)＝RRC连接建立

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频 网络在过去几年中发生了不可思议的发展变化:从单向对话到双向对话的转变; 由视频,Ajax和Flash提供的丰富的web体验; 和通过多渠道(如RSS和移动)的内容分发. 这些改变在让用户自行负责的同时,也改进了网站体验. 但是,这带来了一个小问题:你如何度量成功呢? 在这个令人兴奋的章节中,我将会介绍一些新兴的分析解决方案,以能够解决:Web如何从"所有内容在同一个地方" 以及

理论 BPM不是一个IT术语,更不是因技术的发展而起源的,相反,BPM自始至终都是管理学的术语和概念.它关注的一直都是效率.成本.利润.质量等核心问题.BPM是一门学科和一种方法论,只是现代的企业管理已经越来越离不开IT技术手段,而BPM软件产品是一种构造工具,一种令人异常兴奋的工具,可以提供更快.更好.更便宜的解决方案.它将IT会话转变成业务语言,以解决IT长期存在的问题——业务与IT之间的沟通障碍,帮助企业改进效率,使得流程可视化.敏捷化,并帮助企业进行业务变革. BPM相关标准 BPEL(

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

                                                                                               浅谈产品测试人员的KPI                                                                                                    研发资深顾问杨学明 产品测试方面的关键绩效指标KPI可分为两类:一类是测试质量类指标,

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

定义IT管理的重点在于业务策略与 IT 部门提供的服务之间的一致性.IT 管理可建立必要的管理机制来确保可预测的 IT 服务交付,从而确保业务流程和 IT 流程之间的联系.IT 管理传统上属于CIO.CEO和一些 IT 和业务线(line of business,LOB)执行人员的专属领域.SOA管理是 IT 管理的扩展.它与 IT 管理的区别在于,SOA 管理的重点具体放在通过服务和面向服务的计算交付的有效 IT 实现上.面向服务的计算机的目标是把业务流程作为 IT 服务交付.与 IT 管理不

C#是企业中广泛使用的编程语言,特别是那些依赖微软的程序语言.如果您使用C#构建应用程序,则最有可能使用Visual Studio,并且已经寻找了一些扩展来对您的开发进行管理.但是,这个工具列表可能会改变您编写C#代码的方式. C#编程的最佳工具有以下几类: IDE VS扩展 编译器.编辑器和序列化 反编译和代码转换工具 构建自动化和合并工具 版本控制 测试工具和VS扩展 性能分析 APM 部署自动化 容器 使用上面的链接直接跳转到特定工具,或继续阅读以浏览完整列表. IDE 1. Visual

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

项目采购管理包括从项目团队外部采购或获取所需产品.服务或成果的各个过程.  项目采购管理包括编制和管理协议所需的管理和控制过程,例如,合同.订购单.协议备忘录 (MOA),或服务水平协议 (SLA).  被授权采购项目所需货物和(或)服务的人员可以是项目团队.管理层或组织采购部(如果有)的成员. 本章以从项目外部获取货物或服务的视角来叙述采购过程.     项目采购管理过程包括:   核心概念: 与采购过程相关的重大法律义务和惩罚,通常超出大多数其他的项目管理过程. 虽然项目经理不必成为采购管理

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Lyft 的技术总监沈思维分享了他对于管理技术团队和打造工程文化的经验,也欢迎添加他的微信公众号"人家的屋顶"了解更多(微信公众号ID: othersroof).沈思维毕业于密歇根大学和卡内基梅隆大学.他早年在 Google 任软件开发工程师 (2005 - 2011),2011年加入 Twitter,后任产品安全部高级研发经理,负责反垃圾及帐号安全方面的工作.2015年底至今在 Lyft 担任研发总监,负责包括支付平台,风控平台.开放平台在内的多个团队.工作之外,沈思维关注并致力于提

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