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克服公開演講的恐懼 - 釋放您的內在演說者

我的一位團隊成員有一種恐懼，那就是對公開演講的恐懼。這對她的工作表現以及上級管理層的印象產生了影響。我一直在思考如何幫助她克服這種恐懼。公開演講一直是所有背景人士最常見的恐懼之一。僅僅站在人群面前發表演講的想法就可以引發焦慮、手掌出汗和心跳加速。然而，有效地在他人面前溝通是一種可以開啟無數門路並推動你個人與專業成長的技能。現在是時候克服對公開演講的恐懼，釋放你作為一位自信且有說服力的演講者的潛力了。

1. 擁抱準備

公開演講的恐懼常常源於對自己能力的不信心。建立信心的最有效途徑之一就是透過深入的準備。花時間研究你的主題，整理你的思考，並擬定一個清晰簡潔的演講稿。熟悉演講地點，練習你的演講，並在鏡子前或與一位支持你的朋友面前進行排練。你準備得越充分，面對你的聽眾時你將感到越有信心。

2. 從小處著手

從於較小、更親密的聽眾面前進行演講開始，或者在一個支持性的環境中，如本地的演講俱樂部，參與演講的機會。隨著你變得更加自在，逐漸增加你的聽眾規模。記住，每一位成功的公開演講者都是從某處開始的，從小處開始並一路努力是完全正常的。

3. 將緊張情緒轉化為興奮

與其將你的緊張視為一種負面情緒，不如將它轉化為興奮。認識到你在演講前的腎上腺素激增是你關心你的表現並對機會充滿活力的信號。擁抱這種能量並將其轉化為你的演講，將你的恐懼變為熱情和激情。

4. 想像成功

想像是許多成功人士，包括運動員和公開演講者，常用的一種強大技術。在你的演講之前，花一會兒時間閉上眼睛，想像自己進行一場自信且引人入勝的演講。想像來自觀眾的正面反應，掌聲，以及成就感。這個練習可以幫助調整你的心態，達到成功並舒緩焦慮。

5. 與你的觀眾建立連繫

記住，你的觀眾是由與你一樣的個體組成的。將你的焦點從你自己的恐懼轉移到你正在講話的人們。了解他們的需求、興趣和期望。通過具有共鳴的故事、幽默或引人深思的問題吸引他們。建立連繫將有助於你建立關係，並營造一個支持的環境。

6. 擁抱錯誤

即便是最經驗豐富的公開演講者也會犯錯。接受犯錯是學習過程中的自然部分。與其沉湎於錯誤，不如將錯誤視為成長和進步的機會。保持幽默感，保持鎮定，並繼續你的演講。觀眾通常是寬容的，他們欣賞真實和恢復力。

7. 尋求具建設性的反饋

在發表演講後，向值得信賴的朋友、同事或導師尋求反饋。具建設性的批評可以提供對需要改進的區域的寶貴見解。考慮加入一個公開演講小組或報名參加一個公開演講課程，在那裡你可以得到經驗豐富的演講者的專業指導和反饋。

結論

克服對公開演講的恐懼是一個需要耐心、練習和積極心態的旅程。通過擁抱準備，從小處著手，重新定義緊張，想像成功，與觀眾建立連繫，接受錯誤，尋求反饋，你可以逐漸建立信心，成為一位魅力四射且有影響力的演講者。記住，清晰而有說服力地表達你的想法是一種將在生活各方面，個人和專業方面賦予你力量的技能。因此，請迈出第一步，接受挑戰，並釋放你的內在演說者。

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探索印度尼西亞的活力之心 - 雅加達

我上週末在雅加達旅行。印度尼西亞，這個由數千個島嶼組成的群島國家，擁有多元化的文化、令人驚艷的景觀及熱情的好客。在這個引人入勝的國家的心臟地帶，就是繁忙的首都和經濟樞紐-雅加達。雅加達以其傳統與現代元素的對比混合而聞名，為旅行者們提供獨特且深入的體驗。在這篇博客文章中，我們將深入探討雅加達的奇觀，探究其豐富的歷史、繁榮的文化及必遊的景點。

1. 文化的大熔爐

作為世界上人口最多的城市之一，雅加達是真正的文化大熔爐。在這裡，你可以見識到各種族群，包括爪哇、巽他、貝塔維等的和諧共存。傳統、語言和美食的混合創造出一個魅力四溢的畫面，反映出國家的多元性。探索像 Kota Tua、Glodok 和 Menteng 這樣的社區，將讓你體驗到雅加達的文化豐富性和建築遺產。

2. 歷史珍寶

雅加達有一段追溯至公元4世紀的迷人歷史。該城市見證了帝國的興衰、獨立鬥爭以及後續的城市發展。歷史愛好者可以參觀如國家博物館的地方，該處展示了一批令人印象深刻的印度尼西亞文物，或者可以參觀國家紀念碑（Monas），這是獨立的象徵。 Kota Tua，也被稱為老城區，帶你通過其荷蘭式建築和鵝卵石街道，重新經歷殖民時代的雅加達。

3. 現代奇觀

儘管雅加達擁抱其歷史根源，但它也是一座繁榮於現代性的城市。城市線條優美，鑲嵌著令人印象深刻的摩天大樓，其中包括像 BNI City Tower 和 Wisma 46 這樣的象徵性地標。這個城市擁有世界一流的購物商場，如 Plaza Indonesia 和 Grand Indonesia，為購物狂和美食愛好者提供了避風港。如果想要品味雅加達的繁華夜生活，可以去 Kemang 或 SCBD 這樣的時尚地區，那裡有眾多的俱樂部、酒吧和現場音樂場所。

4. 美食體驗

來雅加達的訪問不會完整，除非你沉醉於其令人垂涎的美食場景。這座城市提供了一個美食寶藏，從街頭小吃攤到高級餐廳，應有盡有。嘗試當地人最愛的食物，如炒飯（nasi goreng）、菜沙拉配花生醬（gado-gado）和烤串（satay）。如果想要獲得真實的體驗，可以在 Jalan Sabang 或 Pasar Santa 的美食攤位探索，那裡可以品嚐到各種美味的菜餚，價格也很實惠。

5. 大自然的療癒

在城市的繁華攝人中，雅加達以其天然美景的綠洲讓遊客驚喜。Thousand Islands 位於離海岸不遠的地方，提供了從城市喧囂中逃脫的寧靜之地。這些風景如畫的島嶼為浮潛、潛水和在原始的海灘上放鬆提供了機會。此外，還可以參觀 Taman Mini Indonesia Indah，這是一個展示國家多樣化風景、傳統房屋和文化表演的文化公園。

總結

雅加達，印度尼西亞的動感首都，提供了歷史、文化和現代性的沉醉結合。其繁忙的街道、多樣的美食場景和溫暖的好客，使其成為旅行者的有趣目的地。無論你垂青於其歷史地標、購物中心，還是天然綠洲，雅加達都將答應你一種深入的體驗，留下深刻的印象。因此，整理好你的行李，擁抱活力四溢的能量，並開始一段旅程，去探索在這個引人入勝的城市中印度尼西亞的心與靈。

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介紹Grafana儀表板

在數據可視化和監控的世界中，Grafana已經成為一個強大且多功能的工具，它正在變革我們分析和理解數據的方式。無論你是數據科學家，系統管理員，還是業務分析師，Grafana都提供了一個直觀靈活的平台，讓你從各種來源可視化和監控數據。在這篇博客文章中，我們將深入探索Grafana的功能，了解其特性，並理解為什麼它已經成為數據可視化生態系統中的一個必不可少的工具。

什麼是Grafana？

Grafana是一個開源的數據可視化和監控工具，允許用戶創建互動和可自訂的儀表板來可視化時序數據。Grafana於2014年首次發布後迅速受到歡迎，其用戶友好的介面，豐富的插件生態系統以及對多種數據源的支持獲得了認可。Grafana已經成為組織和個人尋求以視覺吸引人且易於理解的方式獲得數據洞察的首選工具。

Grafana的主要特性

  1. 數據源的靈活性：Grafana支持許多數據源，包括如Graphite，InfluxDB，Prometheus，Elasticsearch等流行的數據庫。此種靈活性使得用戶能夠連接到他們喜愛的數據源，並無縫地可視化數據，無任何困擾。

  2. 交互式儀表板：Grafana的儀表板高度交互，提供用戶深入到特定數據點，縮放時間範圍並應用過濾器以聚焦最相關的信息。拖曳編輯器使創建和自定義面板，圖表和圖形變得輕易，以滿足個人需求。

  3. 警報與通知：Grafana的警報系統賦權用戶根據數據閾值和條件定義自定義警報規則。當這些規則被觸發時，Grafana可以通過各種通道例如電子郵件，Slack，PagerDuty或自定義webhooks發送通知，確保即時處理關鍵問題。

  4. 豐富的插件生態系統：Grafana的插件生態系統是其最大的優勢之一。有了大量的插件，用戶可以通過與其他工具集成，添加新的可視化選項，或連接到額外的數據源來擴展Grafana的功能。這種擴展性允許用戶根據他們特定的需求定制他們的Grafana體驗。

  5. 社區與社區儀表板：Grafana擁有一個充滿活力且活躍的社區，不斷貢獻新的儀表板，插件和增強功能。社區儀表板可供用戶導入和使用，節省了從零開創儀表板的時間和努力。Grafana的這種合作方面確保了用戶可以利用社區的集體專業知識創建有影響力的視覺化。

Grafana的使用案例

  1. 基礎設施監控：Grafana擅長監控和可視化基礎設施組件的健康和性能，如服務器，數據庫和網絡設備。通過與Prometheus和Graphite等工具集成，Grafana提供了對資源利用，系統指標和網絡流量的實時洞察。

  2. 應用性能監控(APM)：Grafana可以集成APM工具，如Jaeger，Zipkin或Prometheus，以監控應用的性能和可用性。它讓用戶可以跟蹤響應時間，錯誤率和其他關鍵指標，從而有效地進行故障排除和最佳化。

  3. 商業智能和分析：在商業智能和分析領域，Grafana也同樣有價值。用戶可以連接到 MySQL，PostgreSQL 或者 Microsoft SQL Server 等數據庫，創建互動式儀表板，對銷售數據，客戶行為，市場活動以及其他商業衡量指標提供洞察。

結論

Grafana已經堅定地將自己定位為一個領先的數據可視化和監控工具，提供了用戶友好的介面，豐富的數據源支持和強大的可視化能力。它的靈活性和可擴展性使其適用於各行業的廣泛用例。無論你是監控基礎設施，分析應用性能，還是探索商業指標，Grafana都提供了一個強大和可定制的解決方案。隨著其活躍的社區和不斷生長的生態系統，Grafana不斷進化，使用戶能夠釋放他們數據的真正潛力。

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學習有效溝通的技巧 - 與上司對話時，不要變成問題

在當今的專業世界裡，有效的溝通是一種至關重要的技巧，能夠決定你的事業成敗。當與老闆討論問題或提出解決方案時，以一種讓你被視為積極且有價值的團隊成員的方式進行對話就顯得關鍵。在這篇博客文章中，我們將探索一些策略，幫助你有自信地與老闆對話，提出問題卻不被視為負擔，並創造一個歡迎各種解決方案的環境。

培養解決導向的思維模式

不要只針對問題，而是採取解決導向的思維模式。每當你識別出一個問題，就投入時間和努力制定可能的解決方案。通過提供經過深思熟慮的解決方案，你能展示出你的問題解決能力和對組織成功的承諾。

選擇正確的時間

時間在成功的溝通中起著關鍵的作用。選擇一個適當的時刻，你的上司更有可能對你的擔憂保持開放的心態。避免在他們忙碌的時候或他們在處理緊急事情的時候找他們。找一個他們能夠給你全神貫注的時間，如安排一次會議或請求他們的幾分鐘時間。

準備和組織你的想法

在與老闆談話之前，花些時間準備和組織你的想法。清楚地說明你確定的問題和你提出的可能的解決方案。考慮收集相關的數據、實例或支持證據以支持你的觀點。充足的準備表現出你的專業度並顯示你尊重你的老闆的時間。

明智地選擇你的話

在討論問題時，使用清晰且簡短的語言十分重要。避免過於消極或批評，因為這將產生防禦或敵意的氛圍。以建設性的方式提出你的疑慮，強調解決問題可能帶來的積極結果。使用「我」來表達你的觀點而不是責怪，比如「我注意到」或「我認為」。

積極聆聽和尊重的對話

有效的溝通是雙向的。在分享你的擔憂時，積極地聆聽你的老闆的反饋和觀點。給他們機會完全表達他們的思想和擔憂。以尊重的方式對話，對他們的立場表現同情和理解。通過積極聆聽並尊重他們的意見，你可以創造一個協作的環境並建立強大的工作關係。

凸顯你的貢獻

在討論問題的同時，確保也突顯出你的貢獻和成功。簡短地提及你是如何嘗試獨立解決問題的，展現你的前瞻性和投入。這將表明你對個人成長和團隊成功的承諾。

持續的技能發展

投資於你的個人和專業發展是成為你組織裡有價值資產的關鍵。持續尋找學習新技能和擴大知識基礎的機會。通過顯示你願意成長和進步，你將成為一個能夠應對各種挑戰的有用的團隊成員。

結論

與老闆談問題和提出解決方案可能是一項微妙的任務。通過採取解決導向的思維，選擇正確的時間，組織你的想法，使用適當的語言，積極聆聽，並強調你的貢獻，你可以有效地與老闆溝通，而不會被視為問題。請記住，持續的技能發展和積極的態度將有助於你成為一個有價值的團隊成員，對你的個人成長和組織的成功做出貢獻。

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棉花糖挑戰 - 揭示團隊合作、創意和創新的課程

在團隊建立練習中，棉花糖挑戰已成為一種流行的活動，該活動提供了有關團隊合作、創新和創意的寶貴課程。這種看似簡單的練習，涉及使用有限數量的材料建造最高的結構，已被從幼稚園學生到全球領先公司的高層經理人廣泛接受。通過審視這種挑戰的結果，我們可以洞悉不同組別採用的策略，並為我們自己的合作努力提取有價值的觀點。

棉花糖挑戰的規則

在僅有18分鐘的時間內，每個組別的任務是使用20根意大利麵、一碼膠帶、一碼線和最重要的，一個棉花糖，來構建一個塔。目標是設計和構建一個結構，使其達到最大可能的高度，棉花糖穩健地位於頂部。

對學習到的課程的反思

一個值得注意的見解來源是TED演講，題為“建立塔，建立團隊”。在棉花糖挑戰中的觀察揭示了成功和失敗的團隊表現，揭示了引人入勝的模式和行為。

表現差的組別：商學院畢業生

奇怪的是，商學院的畢業生在棉花糖挑戰中常常難以達到好的結果。這些團隊傾向於投入大量時間來設計一個單一的、精細的計劃。不幸的是，這種方法消耗了他們的大部分時間，使他們幾乎沒有執行的機會。因此，仓促的執行導致結構崩塌和不滿意的結果。

表現好的組別：幼稚園學生

相比之下，幼稚園學生在棉花糖挑戰中一直表現出驚人的技能。這些年輕的學習者體現了直覺性和有效的問題解決方法。他們並沒有花費過多的時間在規劃上，而是選擇了建造和瞭解他們結構的反覆過程。經過多次嘗試，其中有很多都導致崩塌，他們對手頭的問題有了寶貴的見解，並不斷改進他們的解決方案。

需要學習的重要課程

棉花糖挑戰是一個突出原型和迭代設計重要課程的有力工具。通過分析這個練習的結果，有幾個關鍵的要點浮現出來：

重大假設：棉花糖驚喜

棉花糖挑戰揭示了棉花糖的欺騙性質，這通常被低估。等到最後一刻才把棉花糖放在頂部的團隊，常常見證到他們的結構崩塌。這個意想不到的障礙突显出在每一個項目中都存在的錯誤假設，直到最後的時刻才潛伏出來。這提醒我們要保持警覺，時刻質疑我們的假設並考慮可能的潛在挑戰。

擁抱迭代設計

幼稚園學生在棉花糖挑戰中的成功突出了迭代設計的威力。通過擁抱實驗和從失敗中學習的心態，他們不斷改進他們的方法。新興公司也採用了這種方法來迅速進入市場。他們確定了最小可行產品（MVP），這是他們最初產品的基本功能。通過迭代設計，他們收集反饋，反覆嘗試，並逐步提升他們的產品。

結論

棉花糖挑戰已經成為一種流行的團隊建設練習，超越了年齡和專業的界限。其簡單性掩蓋了它關於團隊合作、創新和創意的寶貴課程。從商學院畢業生和幼稚園學生的經歷中，我們學到了擁抱迭代設計過程、質疑假設、並不斷煉製我們的方法的重要性。通過將這些見解融入我們的合作努力中，我們可以培養創新文化，並以團隊的形式取得卓越的成果。

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Create An Innovation Strategy with Design Thinking

Thought Machine is a fintech company that builds cloud-native technology to revolutionize core banking and payments. The company was founded in 2014 by a former Google employee, Paul Taylor. Its mission is to eliminate legacy technology from the world's banks in a comprehensive and lasting way. To achieve this, the company is rebuilding the fundamental technologies of banking.

The current situation at Thought Machine is one of rapid growth, as the company expands its offerings and increases its global reach. Innovation is crucial not only for expanding beyond the tier 1 and 2 bank segments with complex deployments, but also for staying ahead of competitors who may develop similar products. To ensure the company's survival and prosperity in the coming decade, an innovation strategy is necessary. Adopting design thinking successfully is a prerequisite for sustained vitality

The innovation strategy involves using design thinking principles to drive innovation within our organization. This means understanding the needs and desires of our banking customers and using that knowledge to create products and services that meet those needs in new and exciting ways. Through this approach, Thought Machine can develop banking products and services that have the potential to disrupt the banking market.

The focus of this innovative initiative is on developing new core banking product features and functionality, exploring new use cases to meet customer needs and remain competitive, improving operational efficiency by reducing cloud hosting costs and CPU resources. As a result of that, we would be increasing market share by capturing a larger market share in APAC, including Singapore, Japan, Korea, Vietnam and Japan, and expanding the number of clients from Europe to the new region. To develop an innovation strategy for my management team at Thought Machine, I would recommend the steps below.

Firstly, we need to identify the greatest pain points of banking customers that Thought Machine can alleviate. In a sales and client-facing environment, backend engineers can speak directly to banking customers and observe them in their offices, rather than sitting in the Thought Machine office and imagining what they want. By conducting user interviews, we can often shatter preconceptions. While our backend engineers may be technology-oriented, my experience of talking to business users in banks has shown that technology is not considered a competitive edge by them. The true pain point is their inability to provide new services to their customers due to the complexity of legacy technology. The focus is not on the technology itself, but on the ability of new technology to enable them to offer new financial services in the market.

After speaking with many banking customers, we have a better understanding of their pain points. Despite the proliferation of cloud infrastructure in the market, most of the world's top retail banks are still running on legacy systems, such as IBM mainframes. Banks are burdened by the old systems they are hard to maintain. Legacy stacks do not support the ways of working needed to rapidly deliver new financial products to customers. Significant time and resources are wasted because the old services are tightly coupled, introducing the risk of cascading issues. Moreover, the banking industry is highly regulated, and senior management of banks are often unwilling to take risks and make changes, as they are concerned about reputation damage.

After identifying the pain point, we can use divergent thinking to brainstorm ideas and apply design thinking principles for prototyping and testing. The best way to maintain momentum is to get code into the hands of banking users as quickly as possible. This will help determine whether the solution has potential or not and, if so, what needs to be done to enhance it. The goal of prototyping is not to achieve perfection, but to create something good enough to take to customers and gather feedback. For instance, instead of requesting a high-risk big bang migration of their existing core banking system, banks could conduct a parallel run and move only a portion of new products in our platform to test our solutions.

There are different types of innovation outcomes we could pursue, and the one we have chosen is radical innovation, which requires new technical competencies while leveraging our existing business model. In today's world, banks are still using legacy technology on mainframes in on-premises data centers, while our cloud-native core banking product transforms the infrastructure. Our innovations include product innovation, where we offer high configurability and a single source of truth for data and real-time reporting. The new features and functionality we explore will enable banks to achieve something new in the market, meet customer needs, and stay competitive.

Additionally, our new technology can provide process innovation benefits to the banks, including lower costs and higher levels of agility than legacy core systems using mainframe technology. The operational processes would be more efficient because the banks would not need to hire developers to write legacy programming languages such as Pascal or Cobol. Additionally, hosting costs would be much lower than with legacy mainframe systems. As for business model innovation, we can leverage our existing licensing model, and we are also exploring strategic partnerships to increase our market share. However, the extent of our expansion is constrained by factors such as regulatory requirements and legal compliance.

Furthermore, I need to foster a culture of innovation by encouraging experimentation rather than relying solely on PowerPoint presentations. I should create an environment where employees feel empowered to take risks and think creatively. Collaborating with partners in the fintech ecosystem could help us create innovative solutions that meet the needs of our banking customers.

I can measure the success of our innovation efforts by tracking key performance indicators such as customer satisfaction ratings and feedback on how easily our product accommodates most of the bank use cases and payment needs out of the box. I can also compare the number of new features developed and released to the usage and adoption rates for the client's implementation.

Another KPI would be the return on investment, which would be reflected in a low cost-to-income ratio compared to our peers. We can achieve this by leveraging our cloud-native architecture, for example, by reducing hosting costs and CPU resource usage. I should also track revenue growth by monitoring the number of high-quality banks that sign up with us, including the number of new clients acquired, the amount of license revenue generated per client, and our market share in the APAC region compared to our competitors.

To lead, manage, and inspire innovation in Thought Machine, I would recommend the following actions. Firstly, I would lead by example by fostering a culture of innovation and taking risks myself, such as open to feedback and conduct brownbag sharing sessions for failure lesson learnt. I would also empower other employees to take risks and think creatively by providing them with the necessary resources and support to innovate, such as using recognitions, rewards, promotion and bonus as the incentive. I would encourage collaboration both within and outside the organization to drive innovation, by breaking down the silos and conducting role rotation. I would recognize and reward employees who come up with innovative ideas and solutions, celebrate our successes and use them as inspiration for further innovation.

The implementation of an innovation strategy may face some potential challenges and risks, including employee resistance to change, with most employees unwilling to take risks or think creatively. Without a communication plan, employees would feel uncomfortable sharing their concerns and questions about the changes. Without explaining the why on a change is necessary, employees would be confused about the purpose of the changes. To make things worse, without proper training and support on change management, there are no effective ways to alleviate concerns and increase confidence in new processes and new technologies introduced. Change would fail to be implemented without buy-in and taking ownership of the changes.

Innovation requires resources, but there is a shortage of funding and other human resources to support innovation efforts. Additionally, undervaluing and underinvesting in the human aspect of innovation is another common barrier. Our top management often put the best technical people in charge rather than the best leaders. These technically oriented managers then mistakenly assume that good ideas will speak for themselves, so they neglect external communication. They also prioritize tasks over relationships, missing opportunities to enhance the team chemistry necessary to turn undeveloped concepts into useful innovations.

Moreover, teams dedicated to innovation initiatives often face conflicts with the rest of the organization. As a client engineering manager, I am responsible for my team's ongoing operations and sometimes may hear feedback about the innovation team as unproductive, while the innovation team may dismiss the operations team as bureaucratic. It is common to separate the two groups, but it is problematic when a group is asked to innovate in isolation. Nurturing a healthy partnership can be challenging. Conflicts between innovation initiatives and ongoing operations are normal and can easily escalate. Tensions can turn into rivalries, which in turn can lead to hostilities and office politics, ultimately leading to a negative impact on Thought Machine’s long-term viability.

To manage these challenges and risks, we could implement the following strategies. To overcome resistance to change, we should create a communication plan to explain the "why" and the benefits of innovation to all employees and help them understand how it can benefit both the organization and them. We should not neglect communication and relationship building outside of the team. Innovators cannot work in isolation if we want our ideas to be successful. We must build a coalition of supporters who will provide cover for the project, speak up for them in meetings, and sponsor the innovation to move into the next stages.

Furthermore, selecting the right individuals and establishing new working relationships are fundamental steps in building an effective innovation team. Having a diverse background, including outsiders, can be beneficial as outsiders naturally challenge assumptions since their biases and instincts are rooted in their previous experiences.

As a leader, it is important for me to address conflicts by continuously reinforcing a relationship of mutual respect. The differences between the operation team and innovation team may be significant. As a client engineering manager, the performance metrics for the operation team are focused on efficiency, accountability, timeliness, adherence to budget, and meeting client requirements. In every project, our approach is to make every task, process, and activity as repeatable and predictable as possible to ensure project success. However, the key performance indicator (KPI) for the innovation team should be the opposite. Innovative initiatives are by nature non-routine and uncertain. These incompatibilities can create conflicting dynamics. To manage these challenges, we should align our innovation efforts with the priorities of Thought Machine and ensure they are consistent with our overall strategy. Additionally, we should celebrate our successes and use them as inspiration for further innovation.

A proposed action plan for fostering innovation within the organization would be to establish an innovation team, where employees can experiment with new ideas and test new products and services. This would be staffed with a dedicated group of business analysts and engineers who can closely collaborate with banking clients to develop and prototype new ideas. The innovation team would be a sub-division within my client service department, with minimal overhead and more control and accountability within my team, allowing for investment in the success of the initiative. A senior engineer would take on a dual role as the subject matter expert, which would keep them engaged and challenged. As they have existing strong relationships within the same office as other teams, they can communicate effectively. The team would conduct user research on new core banking features, develop tooling to lower costs, and support the sales team in securing new deals in APAC. The team would also introduce design thinking culture to the wider company.

The team is sponsored by the Chief Operating Officer (COO) and led by the product manager who is responsible for communicating goals and priorities. The team consists of a cross-functional team with the following main roles: 3 Senior Engineers for product development who are responsible for the quality of its technical outcomes, 2 Business Analysts for requirement gathering, and 1 Architect for the design of the platform. The amount of time they dedicate in a year is broken down below (assuming 260 working days in a year): Product manager: 200 man-days (77% per year), Architect: 100 man-days (38% per year), Business Analyst: 250 man-days (48% per year per person), and Engineers: 400 man-days (51% per year per person). This would be a significant amount of time commitment and may require them to be fully focused and remove distractions.

In terms of funding, a total investment of SGD $1,566,250 is needed for these initiatives to cover the cost of resources for forming the innovation team. The breakdown is as follows: Product manager - 200 days x $1680 daily rate = $336,000, Architect - 100 days x $2100 daily rate = $210,000, Business Analyst - 250 days x $1505 daily rate = $376,250, Engineer - 400 days x $1610 daily rate = $644,000. Operational costs are not included because they will be taken from the normal budget and no additional funding will be required for this initiative.

There are several existing assets present in Thought Machine that we could leverage on. Firstly, we have technical capabilities on the product development team, with experienced developers and product managers. We have been building and scaling cloud-native core banking products for nine years. This technical expertise is essential for developing new features and functionality. Secondly, we have existing relationships with banks and our customer base, who can provide insights into their existing hosting costs compared to the new solution we provide. The financial resources from the bank are secure and significant, allowing us to support and invest in our product research. Thirdly, we have existing partnership engagements, such as Google Cloud and Microsoft Azure, that can support our efforts to expand in the APAC region and leverage our brand reputation in the market. Implementation partners, such as Accenture, would also help us to attract new clients.

There are four phases of activities. In the first phase, a 2-week workshop will be conducted to define the scope and problem statement using "How Might We" technique, set objectives, brainstorm ideas with divergent thinking, and identify key target users. The team will conduct user research and interviews to understand the customers in APAC regions, create a user journey map and persona, and identify their needs and pain points. The insights gathered will then be synthesized to identify solutions.

In the second phase, there will be an eight-week proof of concept (POC) period. This involves exploring and prototyping new ideas for new core banking product features, as well as proving their usability. Real-world scenario testing will be conducted to validate the feasibility and effectiveness of these new features.

In the third phase, it will take six weeks to build the minimum viable product (MVP). The architecture design will focus on finding ways to lower cloud hosting costs and CPU utilization. The team will analyze the data and identify areas of improvement. They will reach out to partners in the APAC region to explore sales opportunities with digital banks and traditional banks. The team will communicate with key stakeholders and select tools, such as chatbots, for implementing the new product features. The MVP will include a basic version of the product with essential features to meet customer needs and address pain points. The team will lower hosting costs by shutting down underutilized resources, developing tools for auto-scaling resources, and validating assumptions. They will open an office in the new region and actively participate in networking events with partners, focusing on feedback and improving with each iteration.

In the final phase, there will be a 3-month pilot launch. The team will soft launch the product features to a selected group of clients to collect user feedback for product improvement. The team will analyze the problems encountered by the clients and make necessary adjustments. The team will also recalculate the cloud hosting cost estimation using the new data, monitor performance, and reliability in the real-world environment. The team will then sign the legal contract for closing deals with new clients. Finally, the team will evaluate the success and desired outcomes of the pilot launch.

In conclusion, Thought Machine's innovative strategy outlined in this plan is aimed at addressing key pain points of customers and positioning the company for growth in the APAC region. With a focus on user-centric design and strategic partnerships, Thought Machine aims to build a cutting-edge core banking product that provides a competitive advantage in the market. The plan proposes a structured approach to innovation, with four distinct phases aimed at identifying opportunities, testing solutions, and launching a minimum viable product. By dedicating significant resources to this effort and actively engaging with key stakeholders, Thought Machine can create a product that meets the evolving needs of customers in the region, expand our customer base, and drive significant growth in the coming years. The management team should carefully consider the recommendations outlined in this plan and take the necessary steps to implement them effectively, which is the key to beating competitors. Disrupt or be disrupted.

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應用創新方法與設計思維

設計思維並不容易。在過去的幾週中，我經歷了以人為中心的創新方法、流程、工具並且技術，我現在正在寫下以下的文章來反思這些經驗。從領導角度來看，我希望能提供一個分析並評價此方法如何與我在Thought Machine的組織相關聯。我預見到將設計思維融入到我的組織和工作實踐中，將會是一個重大的障礙。

Thought Machine是一家專注於雲原生核心銀行產品的金融科技行業新創公司。該公司由前谷歌員工於2014年在英國創立，他們具有獨特的焦點與強大的工程文化，並主要聘請技術人員。與傳統的更注重業務驅動的銀行不同，我們的組織還沒有將“在技術之前先考慮人”這種以客戶為中心的心態作為優先考慮的事物。

我們現有心態的一個陷阱是為了技術而工作。我們的團隊更著迷於軟件工程任務，而不是解決客戶的痛點。一位通常在歐洲家中工作的典型後端工程師要感受到在時區不同，相隔數千英里的亞洲客戶的痛苦，有很大的障礙。他以工程視角看待過程和功能實現的清單，而不是去問銀行想要什麼並理解他們從用戶體驗角度的需求。

對設計思維的另一個障礙是聰明的工程師傾向於直接跳到解決方案。他們往往沒有花足夠的時間去了解用戶以理解問題。他們很容易提出了出色的解決方案，並且跳入如兔子洞般深入研究技術挑戰，解決一個又一個無人真正關心的技術問題。他們可能花了一整天用一種不同的編程語言重構代碼，但卻沒有為最終用戶帶來任何業務利益。他們太過於著迷於工具，建立華麗的軟件，僅僅是為了找到一個與工具相適應的使用案例，而不是發現真正要完成的工作。如果你只有一把鎚子，那麼一切都看起來像釘子。他們應該意識到，儘管技術已經改變，但只要他們能找出人類的需求，工作仍然一樣。

挑戰並未在此結束。設計思維方法中的一個可能使人不安的方面是依賴分歧性思考。它要求工程師不急於趕到終點或者尽快找到答案，而是擴大選擇的數量，向側面深入一段時間，而不是向前。我們的訓練難以將此和對明確方向、節省成本、效率等作為一個軟件工程師的價值觀相對應。我們已經習慣於被告知要理性和對客戶感到不悅和始終過於個人化的客戶連繫相對應的設計思維。

我在Thought Machine的角色是作為工程經理的客戶對門角色。我認為在我的團隊中，以客戶為中心的創新方法將達到最好的效果。因為這是一個迭代的設計過程，重點在於用戶需求。這不是一次性的過程，我可以通過將以用戶為中心的DNA插入其中以改善我

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理解ERC20代幣 - 以太坊上可替代代幣的骨幹

在區塊鏈和加密貨幣的世界中，代幣在代表各種資產和功能方面發揮了關鍵作用。其中一種流行的代幣類型是ERC20代幣，由於其與以太坊區塊鏈的兼容性和標準化，該代幣已獲得先發展大幅度的應用。在這篇博客文章中，我們將深入探討ERC20代幣的細節，它的重要性，以及為什麼它已成為區塊鏈生態系的基石。

什麼是ERC20代幣？

ERC20代幣是在以太坊區塊鏈上由智能合約創建的數字資產。它作為任何可替換代幣的表示，意味著它可以與同類型的其他代幣進行劃分和交換。與唯一代幣（如非可替換代幣或NFTs）不同，ERC20代幣彼此之間是相同且區分不開的。

KrisFlyer推出世界上第一個可替換的代幣

為了說明圍繞ERC20代幣的實用性和創新，我們可以看看新加坡航空的常旅客計劃，KrisFlyer。他們最近宣布計劃使用ERC20標準推出世界上第一個可替換的代幣。此舉將使KrisFlyer會員能夠將他們的英里在更多的合作夥伴和服務中使用，增強了代幣的流動性和可用性。

理解可替換性

可替換性是指代幣的可互換性和可劃分性。對於ERC20代幣，每枚代幣具有與同類型的其他代幣相同的價值。例如，如果您擁有10個ERC20代幣，則可以將它們劃分為更小的部分或交易換取其他代幣，而不會損失價值。這種特性使ERC20代幣在區塊鏈生態系中具有高度的交易性和靈活性。

ERC20代幣智能合約的角色

ERC20代幣是通過部署在以太坊區塊鏈上的智能合約創建的。這些智能合約定義了代幣的規則和功能，促進了其發行，管理和轉移。通過利用智能合約的力量，ERC20代幣為數字資產表示提供了一種透明和去中心化的解決方案。

代幣標準的重要性

雖然任何人似乎都可以使用智能合約在以太坊上創建代幣，但遵守代幣標準對於確保互操作性至關重要。如果沒有共同的標準，每種代幣都需要定制的代碼，從而導致復雜性和效率低下。 ERC20代幣標準的引入就是為了解決這個問題，它為在以太坊區塊鏈上創建可替換代幣提供了指導。

探索ERC20代幣標準

"ERC"在ERC20中代表以太坊請求意見稿，這意味著在以太坊網絡上開發標準的協同性質。 ERC20定義了代幣智能合約必須實現的一組函數和事件，以被視為符合ERC20的。這些函數和事件建立了所有ERC20代幣的通用接口，確保了與各種平台和服務的兼容性和無縫集成。

ERC20界面的關鍵功能和事件

要符合ERC20，一個智能合約必須實現六個函數和兩個事件。讓我們簡單探討一些關鍵組件：

  1. totalSupply()：此函數返回現存的ERC20代幣的總供應量。

  2. balanceOf()：它允許用戶查詢特定帳戶的代幣餘額。

  3. transfer()：此函數使代幣可以從一個帳戶轉移到另一個帳戶，前提是發件人擁有代幣。

  4. allowance()：用戶可以使用此函數授權另一個帳戶代表他們花費一定數量的代幣。

  5. approve()：此函數用於改變給另一個帳戶的額度。

  6. transferFrom()：它允許一個指定的帳戶代表其他帳戶轉移代幣。

此外，ERC20定義了兩個事件，"Transfer"和"Approval"，它們為外部系統跟蹤和響應代幣轉賬和事後批准提供了一種機制。

範例腳本

您可以嘗試在remix IDE上編寫和部署solidity代碼：

https://remix.ethereum.org/

用下面的代碼創建一個新的智能合約：

pragma solidity ^0.8.13;

import "https://github.com/OpenZeppelin/openzeppelin-contracts/blob/master/contracts/token/ERC20/ERC20.sol";

contract MyERC20Token is ERC20 {
    address public owner;

    constructor() ERC20("victor coin", "VCOIN") {
        owner = msg.sender;
    }

    function mintTokens(uint256 amount) external {
        require(msg.sender == owner, "you are not the owener");
        _mint(owner, amount);
    }
}

結論

ERC20代幣已成為以太坊生態系的重要組成部分，提供了具有標準化功能的可替換代幣表示。通過遵守ERC20代幣標準，開發者確保了他們的代幣在各種平台和服務中的互操作性，兼容性和易於集成。隨著對ERC20代幣的接受度和創新的增加，它們將繼續在區塊鏈技術和去中心化金融的演進中發揮關鍵作用。

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透過DevSecOps提升軟體安全性

在今天的數位環境中，強大且安全的軟體開發實踐的需求比以往任何時候都更為關鍵。DevSecOps，一種開發、安全和運營的融合，提供了一種積極且連續的方法來在軟體開發生命週期中隨時整合安全。透過擁抱DevSecOps的原則和實踐，組織可以確保安全性不是事後才考慮的問題，而是他們軟體交付過程的固有部分。在這篇博客文章中，我們將探討DevSecOps的關鍵組成部分，並討論設計安全DevSecOps管道的策略。

  1. 尽可能早期的测试安全性： DevSecOps强调早期检测和预防安全漏洞。通过将安全性检测融入开发过程，团队可以在早期阶段确定并解决潜在的风险。应该使用自动化安全测试工具，如静态应用程序安全测试(SAST)和动态应用程序安全测试(DAST)，以识别代码和正在运行的应用程序中的漏洞。

  2. 優先考慮預防性的安全控制： DevSecOps不僅依賴於反應式控制，還提倡實施預防性的安全控制。這種方法包括建立安全的編碼實踐，定期進行安全代碼審核，並實施安全配置管理。通過專注於預防，組織可以減少安全事件發生的可能性並降低潛在風險。

  3. 識別並記錄對安全事件的回應： 雖然預防非常重要，但也必須為安全事件做好準備。DevSecOps鼓勵組織制定清晰的事故響應計劃和文件記錄。這確保在發生事故時，回應迅速有效，將對軟體和組織的影響降至最低。定期的事故模擬和演練可以幫助改進事故響應能力。

  4. 自動化，自動化，自動化： 自動化是DevSecOps的核心。通过自动化安全检查、代码审阅、漏洞扫描和部署过程，组织可以减少人为错误并提高效率。自动化实现持续集成和持续部署(CI / CD)，确保在快速的软件交付中不会妥协安全性。

  5. 收集指標以不斷改進： DevSecOps鼓勵用數據驅動的方式來處理軟體安全。通過收集並分析與安全性測試、漏洞、事故響應和合規性相關的指標，組織可以確定改進的領域。持續監控和度量標準使團隊能夠追蹤進度，識別趨勢，並實施針對性的安全增強措施。

DevSecOps 管道設計策略

要有效地實施DevSecOps，請在設計您的管道時考慮以下策略：

  • 自動化所有事情：將整個軟體交付管道自動化，從碼測試到部署，確保安全檢查是流程的一部分。
  • 包括您的組織的安全驗證檢查：根據您的組織的合規要求和標準量身制定的安全驗證檢查。
  • 禁欲起始：從最小可行的管道開始，並根據需要逐步添加安全控制，保持敏捷性和安全性之間的平衡。
  • 將管道視為基礎設施：將安全實踐，如版本控制，備份和災難恢復，應用於管道本身。
  • 擁有卷動策略：將管道的變更逐步實施，此舉可以在更廣泛部署前進行適當的測試與驗證。
  • 包括自動回滾功能：如果在部署後檢測到安全問題，則應加入自動回滾機制。
  • 建立堅固的反饋迴圈：利用可觀測性和監控工具主動識別異常，並收集反饋以進行持續改進。
  • 建立生產環境的前置環境：確保劃定，開發，和測試環境接近生產環境，以有效的驗證保安措施。
  • 包括完整性檢查和依賴性漏洞掃描：驗證組建引泉包的完整性，並進行徹底的掃描來檢測和解決依賴性中的漏洞。
  • 考慮管道權限和角色：指派適當的權限和角色給管道中的參與者，確保安全性和問責性。

合規要求

將遵守標準融合到DevSecOps管道對于组织来说至关重要。考虑以下方面：

  • 内部政策和标准：使管道的安全实践与组织设置的内部政策和标准相一致。
  • 外部监管机构：遵守外部实体，例如新加坡金融管理局(MAS)或其他相关监管机构的监管要求。
  • 識別正確的安全級別：評估軟體的敏感性和關鍵性，確定需要實施的適當安全級別。
  • 考慮功能性和非功能性的要求：以軟體的功能性、效能和使用者體驗相關的安全要求。

管道的安全

要确保DevSecOps管道本身的安全，遵循以下最佳实践：

  • 保護敏感信息：避免在代码或管道中存储密码和密钥。实施安全的密码管理实践。
  • 軟體組成分析（SCA）：執行第三方和函式庫尋找，並儘可能地重用先前已經審批過並且被接受的代碼。
  • 靜態應用程序安全性測試(SAST)：進行程式碼審查以在開發階段識別並解決漏洞。
  • 動態應用程序安全性測試(DAST)：動態運行應用程序以發現漏洞和潜在的利用辦法。

主要結論

總的來說，實施DevSecOps的實踐使組織能夠在整個軟體開發生命週期中優先考慮安全性。以下是一些主要的收穫：

  • 在DevSecOps管道的設計階段納入合規性考慮因素。
  • 利用现代的安全自动化工具和做法来检测和预防安全漏洞。
  • 優先考慮預防性控制以減少風險和降低安全事故發生的可能性。
  • 收集並分析指標以不斷改進安全實踐和流程。
  • 專注於團隊間的一致性和協作，而不是使用的具體工具。

透過擁抱DevSecOps原則，組織可以建立一種以安全為重心的文化，並提供能抵禦現代威脅的軟體。請記住，安全是共同的責任，將其無縫地融入開發過程對構建強大且值得信任的軟體解決方案至關重要。

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探索運營的輔助智能（AIOps）

在今天的數位時代，運營的複雜性和規模已經顯著提高，這讓組織在有效管理和解決問題上面臨著挑戰。運營的輔助智能（AIOps）作為一種有前途的解決方案出現，結合大數據分析、機器學習和自動化，以幫助運營團隊理解大量數據，提高運營效率。GAN託在2016年首次提出AIOps，它具有改變企業處理運營的方式的潛力，提供洞察力、自動化任務，以及預測和防止問題。

理解AIOps

在其核心，AIOps利用先進的算法和技術來釋放大數據和機器學習的力量。它有助於處理和分析大量的運營數據，如日誌、事件、指標和跟蹤，以識別模式，檢測異常並提供可行的見解。AIOps的主要目標是通過自動化既定的任務，促進根本原因分析，以及預測和防止問題，使企業能夠實現有效和主動的運營管理。

AIOps的主要挑戰

雖然AIOps提供了巨大的潛力，但是組織需要處理幾個問題才能完全實現其效益:

1.數據科學知識有限：導入 AIOps 需要數據科學、機器學習和統計分析的專門技術。公司可能會在招聘和提升具有必要技能的人員方面遇到挑戰，以有效地利用 AIOps 技術。

2.服務複雜性和依賴性：現代 IT 基礎設施複雜且相互關聯，這使得準確確定服務依賴性變得困難。AIOps 解決方案需要處理這種複雜性並提供整個系統的全面視圖，以準確識別問題的根本原因。

3.對信任和有效性的問題：組織往往會因對生成的洞察和建議的準確性和有效性的擔憂而對 AIOps 系統的信任度變低。確保透明和可靠是建立對 AIOps 技術信任的關鍵。

土法煉鋼：首選 AIOps 落地場景

雖然存在挑戰，但 AIOps 也提供了改善運營管理的許多機會。以下是 AIOps 可以提供重大效益的一些領域：

  • 异常检测：AIOps 可以帮助识别并通知运维团队系统行为中的不寻常模式或异常值，从而实现迅速回应和故障排除。

  • 配置更改检测：AIOps 可以自动检测和跟踪配置更改，提供对这些变更对系统影响的可见性，促进问题快速解决。

  • 基于指标的遥测和基础设施服务：AIOps 可以分析指标和遥测数据，提供有关基础设施服务性能和健康状况的见解，实现积极维护和优化。

  • 建议已知故障：AIOps 可以利用历史数据和模式，建议可能发生的失败或以前发生过的问题，帮助团队积极应对它们。

  • 預測糾正：通過分析模式和歷史數據，AIOps可以預測可能的問題或故障，並推薦糾正行動，這樣團隊就可以在問題發生之前採取預防措施。

AWS 中 AIOps 的示例

亞馬遜網絡服務（AWS）提供了數種結合AIOps能力的服務和特性：

  • CloudWatch异常检测：AWS CloudWatch 提供异常检测功能，允许用户自动识别其监控数据（例如，CPU 使用量、网络流量或应用日志）中的不寻常模式或行为。

  • DevOps Guru 建议：AWS DevOps Guru 使用机器学习分析运营数据、检测异常，并提供解决问题和改善系统性能的行动建议。

  • EC2 的预测性扩展：AWS 为 EC2 实例提供预测性扩展功能，这个功能利用历史数据和机器学习算法自动调整 EC2 实例的容量，以便根据预测的需求进行调整，确保最佳性能和成本效益。

短版：改进领域

雖然 AIOps 表現出了潛力，但仍有一些領域需要改進以充分實現其潛力：

  • 服務和關係依賴性複雜：AIOps 解決方案需要更好地處理複雜的服務架構，並準確識別不同服務之間的依賴關係，以提供更準確的見解和根本原因分析。

  • 豐富的元數據和標記實踐：AIOps 在很大程度上依賴元數據和標記實踐來使數據具有語境。組織必須保持全面的元數據並堅持良好的標記實踐，以確保準確的分析和有效的故障排除。

  • 長期數據用於重複模式：AIOps 系統可以從長期的歷史數據中獲益，有效地識別重複的模式和異常。組織需要確保數據的保存並建立數據庫，以利用這種能力。

  • 您不知道，無法控制或儀器的服務：當處理第三方服務或組件時，AIOps 可能遇到限制，這些服務或組件在組織的控制之外或缺乏適當的儀器。將這種服務整合到 AIOps 工作流程中可能會面臨挑戰。

  • 成本對效益：實施和維護 AIOps 解決方案可能需要大量資源。組織需要仔細評估成本效益比，以確保 AIOps 提供的見解和自動化值得投資。

AWS 中 AIOps 的示例

為了解決這些挑戰，AWS 提供了像：

  • AWS X-Ray 的分散追蹤：AWS X-Ray 提供了分散追蹤的能力，用戶可以追蹤微服務的請求，了解其依賴性和性能，從而對不同的組件進行故障排除和性能優化。

  • AWS Lookout for Metrics：AWS Lookout for Metrics 將機器學習算法應用於時間序列數據，使用戶可以檢測他們的指標中的異常和不尋常的模式，從而促進更快的故障排除和積極的維護。

實施 AIOps 時應記住的建議：

  • 最好的標記地點：在創建服務或資源時應添加標籤，以確保分析的一致性和容易度。

  • 使用易讀的鍵和值：較短的標籤，具有有意義且易於理解的鍵和值，可以簡化解析和分析，從而提高 AIOps 的效果。

  • 命名和格式的一致性：在服務和資源中建立一致的命名慣例和標籤格式，以確保準確的數據分析和故障排除。

  • 考慮基礎設施作為代碼：擁抱基礎設施作為代碼的實踐，以維持一致性和可重複性，使得 AIOps 的能力更容易整合到開發和部署流程中。

必不可少：針對工程師的設計思維

為了有效運用 AIOps，工程師應該採用包含以下內容的設計思維方法：

  • 已知知識：利用類比、橫向思維和經驗來有效解決已知問題。

  • 已知未知：使用 AIOps 工具建立假設，衡量和迭代，探索並解決以前未識別的問題。

  • 未知已知：參與頭腦風暴和群體速寫會議，利用不斷發展的AI功能，從現有數據中發掘見解。

  • 未知的未知：接受研究和探索，以識別和解決新興的挑戰，這些挑戰目前的 AIOps 能力可能尚未完全解決。

非常尷尬：自動根本原因分析

儘管 AIOps 已經取得了進展，但完全自動化的根本原因分析仍然是一個挑戰。AIOps 可以幫助縮小潛在的原因範圍，但在複雜系統中，仍需要人類的專業知識和調查來確定確定的根本原因。

總結

通過利用大數據分析、機器學習和自動化的能力，AIOps提供了一種管理和優化運營的強大方法。雖然存在挑戰，但AIOps可以提供重大好處，包括異常檢測、配置變更檢測、預測糾正以及提供基礎設施服務的見解。組織在實施 AIOps 時應仔細評估，考慮到如服務複雜性、元數據管理以及成本效益分析等因素。通過結合人類的專業知識和 AIOps 的能力，組織可以實現更大的運營效率，並趨助於在問題影響他們的業務之前，主動處理問題。