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克服恐懼 —— 我在說故事與建立自信中的旅程

是的,我非常緊張。我的心跳加速,胃部因焦慮而翻滾,旁邊的緊急出口像是一盞指引逃生的明燈。「現在離開還不算晚吧?」我心想。儘管這些年來累積了一些公開演講的經驗,但站在兩百名喝著酒、期待被故事娛樂的人面前,感覺完全不同。我的腦海中充斥著失敗的念頭——呆滯的目光、無聲的拒絕、噓聲,甚至可能有人向我扔飲料。壓力大得無以復加。

是我的導師首次啟發我報名參加一個說故事的課程。他在七十多歲時毅然參加,並表示這讓他感到振奮,還認為這對我的職業生涯也有幫助。當時,我從事銷售工作,他明智地說:「每個人都喜歡聽好故事。你的故事越能讓人產生共鳴,你就越能賣出產品!」我並沒有打算轉行成為說故事的人,但我覺得自己生活在舒適圈裡停滯不前,渴望挑戰自我。我相信突破這些界限能提升我的情緒韌性。於是,我在參加說故事課程和跳傘之間猶豫不決。現在,我希望自己當時選擇了跳傘。

那一刻到來了。主持人的聲音在房間裡迴盪:「讓我們歡迎下一位說故事者,Victor Leung!」我走上前,拿起麥克風,開始了我的六分鐘故事。大部分內容是關於我的家人。我開場說:「我的廚藝差到上週我做了蛋炒飯,連雞蛋都在抱怨自己的命運。他們說,‘我們本以為會變成煎蛋,而不是成為這場災難的人質。’」這是一個愚蠢的輕鬆笑話,但有些人笑了。這些零星的笑聲給了我足夠的信心繼續下去,講出更有吸引力的故事並引起更多的反應。最終,這場表演很成功。我想像中的那些可怕場景都沒有發生。這實際上既有趣又刺激,讓我充滿了腎上腺素和全新的自信。

從那天晚上開始,我繼續講故事,逐漸建立起自信,儘管並不是每次表演都很成功。有時我失敗了,對不同的觀眾以相同的方式講同一個故事,但反應卻參差不齊。有時我遇到了擾亂者。有一次,甚至在一場開放麥克風的活動中,因為超時而被拉下了舞台。但這些最糟糕的情況並不像我擔心的那麼災難性。隨著時間的推移,我學會了觀察觀眾的反應,改善自己的節奏,更自然地互動。我甚至發現了一個名為「每分鐘笑聲」(LPM)的成功指標,是我以前從未聽說過的。我發現,困難的觀眾比容易的觀眾更能磨練我的技巧,而那些所謂的「糟糕」夜晚為「美好」夜晚鋪平了道路。所有這一切都拓展了我的舒適區,而我建立起來的自信延伸到了生活的各個方面。

要掌控我們的生活,首先需要掌控自己,而自信是實現這一目標的關鍵。真正、真誠的自信——而非自大——是推動我們克服挑戰的燃料。它使我們能夠健康地與他人互動,敢於冒險並抓住機會。自信是充實人生的最重要支柱之一,而反之——生活在恐懼、懷疑、不安全感和擔憂中——可能是破壞性的。

我們如何建立自信,並在我們現在的自己與理想中的自己之間架起橋樑?有兩個因素至關重要:自我效能感和自我價值感。

自我效能感是我們能完成任務的信念,直接影響我們實現目標的能力。具有高自我效能感的人將挑戰視為機會,而非威脅,因為他們信任自己的能力和韌性。即使他們未能達成目標,他們也知道這段旅程會幫助他們成長和進步。

對我而言,第一次站上舞台就是為了建立自我效能感。這是一種擁抱不適、直面恐懼、並從成功與失敗中學習的見證。自信的旅程並不是線性或容易的,但這是一趟值得的旅程——對你的職業、你的關係和你的整體幸福來說。

如果你有興趣觀看我的故事和公開演講,請查看這段 YouTube 視頻:

試與錯|愛與失

正念接受的指南

處理焦慮和渴望一直以來都是我面臨的一大挑戰。我試過所有的方法——分散注意力、挑戰自己的想法,甚至試圖完全忽視它們。然而,這些方法都沒有效果。我最終變得更加壓力重重,不禁懷疑自己為什麼無法「克服它」。

最近,我接觸到了一種不同的方法,這種方法真的改變了我應對困難情緒的方式。不再是試圖驅趕焦慮或渴望,而是開始接納它們。這可能聽起來有點奇怪,但請聽我說,這種簡單的轉變對我來說有著巨大的影響。

傳統的方法是通過質疑和挑戰負面想法來處理焦慮。例如,如果我想著「每個人都覺得我很奇怪」,我會試著用「不,人們可能根本沒注意到」來取代這種想法。但是,當你對社交場合真的感到焦慮時,很難相信這些新的、積極的想法。這感覺像是在對自己撒謊。說真的,試圖不去想它根本就是不可能的!這就像試著不去想一隻粉紅色的大象——突然間,這就是你腦中唯一的畫面。所以,這種方法對我來說從來沒有奏效。

後來,我學到了一種更關於觀察和接受自己感受的方法,而不是與之抗爭。在社交聚會前或與新認識的人聊天時,我不再試圖壓制我的焦慮想法,而是注意到它們。如果我感到緊張,我會承認這種感覺,感受這種緊張感在身體中的具體位置,並專注於我的呼吸。這並不是要消除焦慮,而是意識到「好吧,我在這種情況下感到焦慮,但這沒關係。我可以應對這種感覺。」驚喜的是,當我停止抵抗焦慮時,它的強度開始減弱。

讓我印象最深刻的一個例子是我去醫院探望祖父的經歷。每次探望結束後,我都感到內疚和悲傷。以前,我會試圖擺脫這些情緒,結果反而讓情況更糟。但後來,我開始在每次探望後嘗試一種新的做法:我會坐在外面的長椅上,閉上眼睛,讓自己完全感受這些情緒。我想像自己的情感像是烏雲,而呼吸像是溫柔的微風,將它們慢慢吹散。內疚和悲傷最終會消失。有時,心中的沉重感會依然存在,但我學會了與之共處。我不需要將它推開;感到悲傷是可以的。這個小小的改變讓我即使在艱難的時刻也能感到更平靜。

這種方法在應對渴望時也幫助了我,特別是在像刷 TikTok 這樣的行為上。我以前對自己花幾個小時刷短視頻感到內疚,對自己說「今晚我絕對不會再刷了」。但將「我不會」轉變成「我想要」徹底改變了一切。我開始專注於那些從長遠來看讓我感覺更好的事情,比如讀一本書、和朋友共度時光或睡個好覺。我會提醒自己,選擇這些事情後的感覺會好得多。這樣,我並不是在與刷 TikTok 的渴望作鬥爭,而是選擇了一些讓我感覺更好的事情。令人驚訝的是,這讓我更容易堅持自己的目標。

同樣的策略也適用於其他渴望,比如衝動地刷 TikTok。與其試圖讓這種衝動消失,我開始觀察它。當我感到想打開應用的衝動時,我會停下來感受身體的狀態。可能有些不安或一點無聊。與其立刻屈服,我會把這種衝動想像成一個漸漸升起的浪潮。浪潮有高有低,但它們總會退去。我提醒自己,即使我不立即打開 TikTok,這種衝動最終也會自行消失。這幫助我打破了無意識刷視頻的習慣,並更加享受那些有意識的閒暇時刻。

焦慮和渴望都像是拍打我們的浪潮。但通過簡單地觀察它們,而不是與之抗爭或評判,我學會了讓這些感覺來來去去。這種轉變對我來說意義重大。現在,我不再因自己感到挫敗,而是感到更加平靜和掌控自如。

所以,如果你正在努力應對焦慮、渴望或其他困難的情緒,不妨試試這種方法。不要抗爭。只需觀察、呼吸,讓它自然流動。你可能會發現,有時最簡單的克服方式就是不去抗爭。

如何應對團隊項目中的「搭便車」者——團隊合作挑戰管理指南

處理團隊項目中的「搭便車」者,不管是畢業專案還是工作任務,對於扛起專案重擔的成員來說,可能既令人沮喪又打擊士氣。所謂的「搭便車」者,指的是那些貢獻微不足道或不穩定的人,經常讓團隊成員感到負擔加重並失望。然而,及早解決這個問題可以防止情況進一步惡化。處理這個問題的第一步是謹慎診斷問題,而不是匆忙下結論。反思為什麼你認為某人是「搭便車」者——他們是否經常缺席會議、持續未能達到預期,或者是否在完成任務時感到困惑?值得考慮的是,他們是否有其他重大承諾,比如兼職工作或家庭責任,這可能影響了他們的參與度。此外,也要評估團隊的動態是否支持他們的參與;有時,如果隊友的想法被忽略,或者他們被分配到不符合其優勢的任務,他們可能會失去動力。

一旦了解了行為背後的潛在原因,可以考慮以下幾種方法,或許能夠和諧地解決問題。提供時間管理支持,例如定期檢查進度或將他們與更投入的隊友配對,可以幫助「搭便車」者保持進度。重新分配任務,讓它們更符合他們的技能或興趣,也可能提升他們的參與度。鼓勵定期且開放的反饋會議,讓團隊能夠建設性地討論彼此的進展,這有時足以激勵較少參與的成員積極投入。如果領導方式影響了某人的貢獻感,團隊領導者可能需要採取更協作和同理心的方式,確保每個人都感覺到自己的貢獻受到重視。此外,可以提醒「搭便車」者,他們在項目中的表現將影響其聲譽,進而可能影響未來的機會。有些項目甚至包括個人評估,這可能激勵成員更平衡地參與。若即使這些努力仍未見成效,尋求指導老師或顧問的協助,可能提供額外支持並有助於為所有成員設置更明確的期望。

在所有重新激勵「搭便車」者的嘗試都失敗的情況下,可以考慮是忍受情況直至專案結束,還是透過邀請顧問介入並設立明確的最後通牒來升級問題。通常,團隊會選擇完成專案後繼續前進,但值得反思這是否真的對包括「搭便車」者在內的所有人有利。無論結果如何,深思熟慮地處理問題可以作為衝突解決和團隊合作的重要教訓。通過早期且富有同理心的管理,你不僅幫助團隊成功,也營造了一個每個人都理解責任重要性的協作環境。這段經歷,雖然充滿挑戰,卻是邁向成為更具韌性和適應力的團隊成員的重要一步,這項技能在未來的職業生涯中將大有助益。

在您的業務中實施人工智慧解決方案的倫理考量

在當今世界,人工智慧(AI)正在通過增強決策、流程自動化和發掘新商業機會來改變各行業。然而,隨著AI逐漸融入我們的生活和工作,倫理考量必須成為任何AI實施的核心。在這篇文章中,我們將探討企業在部署AI解決方案時面臨的關鍵倫理挑戰,以及為何解決這些挑戰對於長期成功至關重要。

1. 判斷算法公平性

什麼是AI中的公平性?

AI中的公平性指的是確保算法不會基於種族、性別或社會經濟地位等特徵對任何個人或群體產生不公平的偏袒或歧視。由於AI系統通常從歷史數據中學習,它們可能會無意中繼承這些數據中的偏見,從而在招聘、貸款或醫療服務獲取等決策中導致不平等待遇和不公平結果。

為什麼這很重要?

一個有偏見的AI系統可能會延續現有的社會不平等。例如,如果一個招聘算法偏向於某特定種族或性別的候選人,它可能會加劇工作場所的歧視。同樣,如果一個貸款算法對某些群體存在偏見,則可能加深財務排斥。確保公平性對於建立用戶信任以及符合法律和倫理標準至關重要。

企業如何確保公平性?

企業可以通過以下方式確保公平性: - 使用多樣化的數據集訓練AI模型,涵蓋各種人口群體。 - 定期審核AI系統,檢查偏見和不公平的處理。 - 建立清晰的公平性基準,並監測模型表現是否符合這些標準。

2. 透明度與解釋性的價值

什麼是AI的透明度與解釋性?

透明度指的是AI系統的內部運作對利益相關者是可理解的。解釋性指的是能夠解釋AI模型如何得出某個特定決策。對於某些AI模型(例如深度學習網絡),其決策過程可能較為不透明,使人難以理解為什麼會出現某些結果。

為什麼這很重要?

當AI系統做出關鍵決策時,例如拒絕貸款、推薦醫療方案或判定職位適合性,用戶、監管機構和其他相關者需要理解其背後的原因。缺乏透明度可能導致不信任、法律挑戰,甚至在系統表現異常時帶來危害。在醫療保健和金融等受監管行業中,解釋性對於合規性和用戶信任尤為重要。

企業如何提高透明度?
  • 開發可解釋的AI(XAI)技術,能闡明決策背後的邏輯。
  • 使用清晰的文件和溝通策略,向非技術背景的利益相關者解釋AI操作。
  • 在AI治理框架中納入透明度,確保問責性。

3. 誰擁有AI產生的數據?

AI數據所有權的挑戰

當AI系統處理數據時,通常會產生新的洞察、預測和決策。但AI生成的數據應該由誰擁有?當涉及個人數據或知識產權時,這個問題尤其重要。例如,分析客戶行為或生成創意內容的AI工具需要明確的所有權指導原則。

為什麼這很重要?

如果沒有明確的數據所有權政策,企業、AI供應商和客戶之間可能會發生爭議。例如,如果AI系統利用客戶數據生成新洞察,那麼客戶是否應該對這些數據擁有控制權?明確所有權對於避免法律糾紛並確保AI利益得到合理分享至關重要。

企業如何解決數據所有權問題?
  • 制定明確的合同和協議,明確定義AI生成數據的所有權。
  • 確保遵守《通用數據保護條例》(GDPR)等數據保護法規,該法規規範個人數據的使用和所有權。
  • 與用戶清晰溝通其數據的使用方式、生成過程和共享規則。

4. 在AI創新與隱私之間取得平衡

隱私權的問題

AI通常需要大量數據才能有效運行,但這些數據可能包括敏感或個人信息。那麼,隱私權在什麼時候應被考慮?分析個人數據(如社交媒體行為、購買習慣或健康數據)的AI系統可能引發隱私侵害的擔憂。

為什麼這很重要?

如果企業不當處理個人數據或未能保護用戶隱私,他們將面臨信任流失和法律處罰的風險。《通用數據保護條例》(GDPR)和《加州消費者隱私法案》(CCPA)等隱私法對數據收集、存儲和使用提出了嚴格要求。不合規可能導致高額罰款和聲譽損害。

企業如何保護隱私?
  • 採用數據最小化原則,只收集AI功能所需的必要數據。
  • 使用數據匿名化技術保護用戶身份。
  • 實施強大的數據安全措施,並確保符合隱私法規。

5. 什麼時候應尋求AI實驗的同意?

運行AI實驗

AI通常依賴實驗(如A/B測試、用戶行為追蹤等)來改進模型並優化系統。但企業什麼時候應該在實驗前徵求用戶的同意?如果AI實驗改變了用戶體驗或涉及個人數據,用戶有權知道。

為什麼這很重要?

當企業在未經用戶知情或同意的情況下進行實驗時,可能會引發倫理問題,損害品牌聲譽,並使企業面臨法律風險。實驗透明性確保用戶能夠控制其數據和數字體驗。

企業如何確保實驗的倫理性?
  • 在實驗涉及個人數據或重大體驗變化時,徵得用戶的知情同意。
  • 使參與實驗採用“選擇加入”(opt-in)而非“選擇退出”(opt-out),以賦予用戶更多控制權。
  • 清晰溝通實驗目的以及用戶數據的使用方式。

6. 在倫理AI決策中納入利益相關者

誰是主要利益相關者?

倫理AI決策影響廣泛的利益相關者,包括企業、客戶、監管機構、員工和整個社會。每個群體有不同的優先事項和關注點,有時甚至可能相互衝突。例如,企業可能優先考慮盈利能力,而用戶則更關注隱私和公平性。

為什麼這很重要?

AI解決方案可能帶來廣泛的影響,忽視利益相關者的意見可能導致意想不到的後果。納入多元化的利益相關者確保平衡倫理考量,並使AI系統能夠造福所有參與者。

企業如何納入利益相關者?
  • 建立包含多元化利益相關者的倫理委員會或治理委員會。
  • 與監管機構、用戶群體和行業專家接洽,評估AI部署的倫理影響。
  • 建立清晰的溝通渠道,確保利益相關者的關注點被納入AI策略。

結論

隨著AI繼續改變各行業,企業必須主動解決它帶來的倫理挑戰。從確保公平性和透明度,到保護隱私和納入利益相關者,倫理AI對於建立信任、促進創新和避免法律風險至關重要。通過優先考慮這些因素,企業可以實施既有效又負責任且可持續的AI解決方案。

平衡網絡安全與用戶體驗——企業實用指南

在當今數位化的環境中,企業越來越意識到網絡安全的重要性。保護客戶數據、確保合規性以及管理聲譽風險只是企業大力投資網絡安全措施的一部分原因。然而,挑戰在於如何在維護強大安全性的同時,保持無縫的用戶體驗,並避免對業務運營造成干擾。

以下是企業用於實現此平衡的一些實用策略。

1. 通過有效的風險管理優先處理風險

並非所有風險都具有相同的重要性。企業需要採用結構化的方法來識別、評估和優先處理基於潛在影響的網絡安全威脅。這種方法使企業能夠有效分配資源,並避免系統因無法提供顯著效益的安全措施而過載。

  • 基於風險的方法: 通過聚焦高影響、高可能性的風險,企業可以實施針對性的安全措施。這可防止業務運營和用戶工作流程因不必要的控製措施而受到干擾。

  • 適應性安全框架: 採用能隨威脅環境變化而調整的適應性安全框架,是動態管理風險的一種有效方式。例如,實時威脅檢測和響應系統可以幫助企業根據威脅類型比例適當地做出反應,而不需要採用可能阻礙日常運營的僵化安全規則。

2. 設計以用戶為中心的安全方法

一個有效的網絡安全策略應優先考慮不僅是數據和系統的保護,還包括用戶體驗。通過將安全性融入用戶旅程,企業可以避免令人生厭或過於複雜的措施,從而減少對用戶的困擾。

  • 無縫的身份驗證選項: 像多因素身份驗證(MFA)這樣的安全流程對於保護敏感數據至關重要,但它們不應破壞用戶的流暢體驗。用戶友好的MFA選項,例如生物識別身份驗證或一鍵驗證,可以以最小的摩擦提供強大的保護。

  • 行為分析用於異常檢測: 利用行為分析可以通過分析用戶行為(例如登錄時間和IP地址)來識別可疑活動。這種方法使企業能夠在不需要用戶頻繁輸入或增加額外步驟的情況下檢測和緩解威脅。

  • 用戶教育: 安全措施在用戶知識淵博和警惕時最有效。通過簡單、可訪問的培訓和持續的溝通,公司可以使用戶成為其安全姿態的重要組成部分。受過教育的用戶更可能遵循安全實踐,從而減少對限制性安全措施的需求。

3. 接受安全措施的持續改進

網絡安全策略不應是靜態的。隨著新威脅和技術的出現,適應和發展以有效保護數據和用戶體驗至關重要。

  • 用戶中心安全的反饋迴路: 企業可以創建反饋迴路來評估安全措施對用戶的影響,並確定改進的領域。定期收集用戶對安全流程的反饋有助於公司調整和定製安全協議,以平衡用戶需求和保護。

  • 敏捷、迭代的安全更新: 與其實施可能擾亂業務運營的大規模更新,敏捷的網絡安全方法允許企業進行漸進式改進。較小的更新還可以幫助企業保持靈活性,並更快地適應新威脅,而不會對用戶體驗或生產力產生重大影響。

結論

在當今,平衡網絡安全和用戶體驗是企業的一項複雜但必要的任務。通過實施基於風險的方法、設計以用戶為中心的安全措施以及接受持續改進,企業可以創建一種既能保護其資產,又不會損害用戶滿意度或運營效率的網絡安全策略。

在這個用戶體驗與數據保護同等重要的時代,能夠掌握這種平衡的企業將更能建立信任、保留客戶,並在快速變化的數位化世界中安全運營。

網絡安全在數位轉型中的角色 - 建設、自購,以及價值與成本之間的平衡

隨著組織加速數位轉型之旅,網絡安全從支援角色轉變為成功的關鍵支柱。數位轉型計劃可能增加數據暴露面,擴大攻擊面,並放大新技術堆棧中的漏洞,這些都凸顯了強大網絡安全需求的重要性。一個執行良好的網絡安全策略不僅能防範威脅,還能建立客戶信任並實現法規遵從,支援可持續的數位增長。本文探討了數位轉型所需的網絡安全能力、建設與購買解決方案之間的爭論,以及如何在價值與成本之間取得平衡。

數位轉型核心網絡安全能力

在探討如何獲取網絡安全能力之前,讓我們概述一下保護數位轉型組織所需的關鍵功能:

  1. 身份和訪問管理(IAM): 通過多因素身份驗證(MFA)和單一登入(SSO)等機制適當管理對數位資源的訪問,將未經授權的訪問風險降到最低。

  2. 威脅情報與檢測: 隨著數位轉型的推進,即時威脅檢測、基於AI的異常分析和可行的威脅情報成為快速識別和中和威脅的必要手段。

  3. 雲安全: 數位轉型通常涉及雲遷移。雲安全包括安全配置、數據保護和訪問控制,以確保雲基礎設施和應用程序的安全。

  4. 數據保護與加密: 尤其是隨著數位轉型的推進,對靜態和傳輸中的敏感數據進行加密至關重要。

  5. 端點安全: 數位轉型增加了對移動設備、物聯網(IoT)和其他端點的依賴,這可能會帶來安全漏洞。端點安全將保護擴展到所有連接到網絡的設備。

  6. 合規性與風險管理: 確保法規遵從(例如GDPR、CCPA、APPI)對於避免罰款和建立客戶信任至關重要。

  7. 事件響應與恢復: 在發生安全漏洞的情況下,精心規劃的事件響應和災後恢復策略對於將停機時間和財務影響降到最低至關重要。

自建與購買網絡安全解決方案的選擇

在決定是自建網絡安全解決方案還是外包時,需要考慮組織需求、預算和長期目標。

自建

優勢: - 定制化: 自建解決方案可以高度針對組織的獨特需求、行業法規和架構進行定制。 - 完全控制: 自建團隊可完全控制網絡安全數據、實踐和響應。 - 專業技能的擴展: 自建專業技能允許組織隨著數位計劃的擴展主動調整其網絡安全防禦。

劣勢: - 初期投資高昂: 建立和維護內部網絡安全資源密集,需要在招聘、培訓和技術上投入大量資金。 - 持續培訓需求: 網絡安全需要持續的教育來應對新興威脅,這是內部團隊必須優先考慮的挑戰。 - 部署速度較慢: 與即用型解決方案相比,內部開發能力可能需要更長的時間。

購買(外包)

優勢: - 快速部署: 外包解決方案能夠更快地實施,滿足資源有限或內部技術人才缺乏組織的即時需求。 - 訪問先進技術: 供應商提供的尖端工具、威脅情報和專業知識通常超過內部團隊能夠提供的水平。 - 降低前期成本: SaaS或託管安全服務減少了基礎設施的前期投資需求,並降低了初期設置成本。

劣勢: - 定制化較少: 外部解決方案可能不太針對組織的具體架構或合規要求。 - 數據隱私問題: 外包涉及將敏感數據交付給第三方,可能會增加如數據駐留和合規等領域的風險。 - 整合挑戰: 將外包解決方案與現有系統整合可能具有挑戰性,需要與組織的技術堆棧和流程兼容。

價值與成本的取捨

成功的數位轉型要求將網絡安全視為戰略資產,而非僅僅是支出項目。

價值導向:網絡安全作為投資

強調價值的網絡安全策略認為其是支持數位轉型的必要投資。這種方法強調建立客戶信任、保護知識產權和確保服務連續性,這些都能增強競爭優勢。

成本導向:網絡安全作為開支

成本導向的心態優先考慮減少支出,僅追求最低限度的法規遵從。這種方法雖然降低了初始費用,但可能導致對複雜攻擊的保護不充分。

結論

對於成功的數位轉型,網絡安全能力不可或缺。建設與購買的選擇取決於組織規模、預算和具體需求。將網絡安全視為投資而非成本,能帶來更大的長期價值。

擁抱失敗 - 通往成功的道路

「損失數十億美元並不算什麼大事。」這句話乍看之下可能令人震驚,但它揭示了一個關於風險、失敗與成功之間關係的重要真相。要真正理解這種思維模式,我們必須認識到,非凡的成長和創新來自於大膽的冒險、擁抱不確定性,以及無懼失敗。

風險:成長的燃料

真正的成長並非來自於墨守成規,而是當你踏出舒適區,勇於冒險並創造失敗的機會時才會發生。正是通過這些大膽的決策,真正的力量和深度思考得以塑造。沒有風險,就沒有進步;沒有失敗,就沒有學習。

許多人和組織將失敗視為必須避免的事,但這種信念只會限制他們的發展。表面上看,墨守成規或許能在短期內保護你的財務和聲譽,但同時也會讓你無法實現夢想中的突破性成功。事實是,如果你避免失敗,就等於避免成長。

將失敗轉化為成功

失敗不是終點。事實上,它往往是成功的起點。關鍵在於你如何應對失敗。「成功的失敗」並不是在慶祝錯誤,而是將那些挫折中的教訓應用於推動你前進的方向。每次失敗都蘊藏著寶貴的見解,這些見解可能成為停滯與變革之間的分水嶺。

那些願意嘗試、犯錯並從中學習的人,才是最終能夠創新和領先的人。真正的創新需要測試未知,如果你已經知道某件事情會成功,那它就不是真正的實驗。這種心態——擁抱未知並對失敗保持開放——驅動著最具突破性的進展。

從挫折中學習:「阿波羅1號」的例子

太空探索中的一個強有力的例子是「阿波羅1號」災難。這場悲劇震驚了世界,但同時也提供了關鍵的教訓,保證了後續太空任務的成功。當時看似令人心碎的失敗,最終成為未來更安全、更成功任務的基石。

同樣地,無論是在商業還是個人生活中,任何失敗都可以成為通向成功的墊腳石,只要你願意從中學習。失敗提供了寶貴的數據、見解和經驗,這些可以塑造你的下一步行動,幫助你避免重蹈覆轍,並在未來實現更大的成就。唯一真正的失敗是未能從中學習。

創新與失敗:動態雙贏

要創新,就必須願意失敗。這是簡單的道理。發明的過程是混亂的、不可預測的,並且經常充滿挫折。但如果沒有這些失敗,真正的突破就不會發生。如果你不願冒險,就永遠無法創造任何新的或革命性的東西。正如他們所說,如果你知道某件事情一定會成功,那就不是實驗——而是例行公事。但要轉型,你必須打破常規,擁抱未知。

世界上許多最偉大的成功不僅建立在明智的決策之上,更基於從無數錯誤中獲得的見解。每一次失誤都增加了你的知識、經驗和韌性,使你變得更強大、更能應對未來。

結論:向前失敗

通往成功的道路佈滿了失敗,但這些失敗並非值得害怕——它們值得被擁抱。每一次失敗都是一個教訓、一個墊腳石,是邁向創新和偉大的必要部分。

不要害怕失敗;害怕待在你的舒適區。 最大的突破發生在你突破邊界、冒險並向失敗敞開心扉的時候。因為最終,這不是關於你跌倒了多少次——而是關於你多少次站起來,準備應用你所學到的。

每一次挫折都是為你的下一次飛躍做準備。失敗不是成功的對立面——它是成功的基石。

瞭解 Kubernetes 中的日誌記錄 - 從容器到節點

日誌記錄是監控和維護應用程式的重要組成部分,尤其是在像 Kubernetes 這樣複雜的環境中。日誌能夠提供應用程式行為的寶貴見解,有助於識別錯誤、性能問題和安全威脅。然而,由於 Kubernetes 平台的動態和分散式特性,日誌記錄面臨著諸多挑戰。本篇文章將解釋 Kubernetes 中日誌的來源、日誌收集器的重要性,並比較 Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights 等流行的日誌記錄解決方案。

Kubernetes 中的日誌從哪裡來?

在 Kubernetes 中,日誌產生於多個層次,包括:

  • 容器: 每個 Kubernetes pod 中的容器都會生成自己的日誌,這些日誌寫入到容器的標準輸出 (stdout) 和標準錯誤 (stderr) 中。容器執行環境(如 Docker 或 containerd)負責管理這些日誌。

  • Pod: Pod 可以包含多個容器,因此會聚合來自所有容器的日誌。然而,Kubernetes 並不會自動儲存或轉發 pod 的日誌。這些日誌是臨時的,通常會在 pod 終止或重啟時消失。

  • 節點: 每個 Kubernetes 節點都有一個日誌代理,負責收集該節點上運行的所有 pod 的日誌。這些日誌儲存在節點本地,但與 pod 日誌類似,如果節點故障或被替換,這些日誌也可能丟失。

為什麼不直接使用 AWS CloudWatch 來處理 EKS 的日誌?

AWS CloudWatch 是一款功能強大的工具,用於在 AWS 環境(包括 Elastic Kubernetes Service,簡稱 EKS)中進行監控和日誌記錄。雖然在 EKS 上使用 CloudWatch 似乎很方便,但在處理全面的日誌收集和處理需求時,它有一定的限制。

AWS CloudWatch 在 Kubernetes 日誌記錄中的局限性:
  • 靈活性不足: CloudWatch 對於簡單的集中式日誌記錄非常有用,但在管理複雜的 Kubernetes 環境時可能缺乏所需的靈活性。它不原生支持高級的日誌解析、豐富化或過濾,這些功能在實際應用中經常需要。

  • 成本管理: CloudWatch 的定價基於日誌的攝取量和儲存量。在 Kubernetes 環境中,日誌量可能呈指數級增長,這可能導致成本出乎意料地高昂,並且缺乏對數據保留和處理的足夠控制。

  • 多集群聚合: Kubernetes 通常運行於多個集群之上。CloudWatch 沒有為跨集群日誌聚合設計原生支持,這可能使得獲得統一的日誌視圖變得困難。

鑑於這些挑戰,許多團隊選擇使用專門的日誌收集器來更好地控制其日誌基礎架構。

日誌收集器的必要性

日誌收集器是一種專門設計用於聚合、處理和轉發來自 Kubernetes 基礎設施中不同部分的日誌的工具。相比完全依賴 CloudWatch,日誌收集器能夠讓你:

  • 高效處理日誌: 實時過濾和轉換日誌,只將必要的信息轉發至 CloudWatch 或其他日誌後端。
  • 增強日誌豐富化: 通過添加 pod 標籤、命名空間或節點名稱等額外元數據來豐富日誌,讓日誌分析和搜尋變得更加容易。
  • 優化成本: 通過過濾掉不相關的日誌來減少發送至 CloudWatch 的日誌量,從而降低成本。
  • 集中聚合: 從多個集群收集日誌,實現更好的環境觀察能力。

流行日誌收集器的比較:Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights

以下是幾款 Kubernetes 日誌記錄工具的優劣比較:

Fluentd
  • 概述: Fluentd 是一款全功能的開源數據收集器,旨在統一日誌數據。它提供了多種插件來與 Elasticsearch、S3 和 CloudWatch 等系統集成。

  • 優點:

  • 擁有超過 500 個插件,功能非常強大。
  • 支持高級日誌處理、過濾和轉換。
  • 適用於大型、複雜的環境,特別是需要大量日誌處理的場景。

  • 缺點:

  • 資源消耗較大,因為其功能更為全面。
  • 配置和調整可能比較複雜。

  • 適用場景: 適用於需要複雜日誌管理和高級處理的大型 Kubernetes 集群。

Fluent Bit
  • 概述: Fluent Bit 是 Fluentd 生態系統的一部分,是一個輕量級且快速的日誌處理和轉發工具。它與 Fluentd 功能相似,但資源佔用更低,適用於資源有限的環境。

  • 優點:

  • 輕量且快速,非常適合資源有限的環境。
  • 支持與 AWS 服務集成的多種插件。
  • 配置簡單,操作門檻低。

  • 缺點:

  • 與 Fluentd 相比,進階處理能力有限。
  • 功能不如 Fluentd 豐富,因此可能無法滿足複雜的日誌處理需求。

  • 適用場景: 適合輕量級日誌需求的場景,例如資源受限的 Kubernetes 集群或邊緣設備。

AWS CloudWatch Container Insights
  • 概述: AWS CloudWatch Container Insights 是 AWS 提供的一項管理服務,用於從 EKS 上的容器化應用收集、聚合和可視化日誌及指標。

  • 優點:

  • 與 AWS 服務無縫集成,無需額外配置。
  • 提供內建的 Kubernetes 日誌及指標可視化功能。
  • 簡化了 AWS 原生 Kubernetes 環境的日誌收集。

  • 缺點:

  • 與 Fluentd 和 Fluent Bit 相比,定制性和靈活性不足。
  • 隨著日誌量增加,成本可能變得高昂。
  • 主要針對 AWS,缺乏多雲或本地部署的集成選項。

  • 適用場景: 適用於完全依賴 AWS 生態系統的團隊,或者需要最少配置的托管日誌服務。

結論

在 Kubernetes 中進行日誌記錄不僅僅是捕獲容器輸出,還需要協調來自平台多層的日誌。AWS CloudWatch 能夠處理基本日誌記錄,但若要最大化日誌的價值,同時控制成本,通常需要專門的日誌收集器。Fluentd、Fluent Bit 和 AWS CloudWatch Container Insights 根據環境的規模和複雜性提供不同的優勢:

  • Fluentd: 適用於需要廣泛日誌處理和集成的複雜環境。
  • Fluent Bit: 適合資源受限的集群或需要高效日誌記錄的小型環境。
  • AWS CloudWatch Container Insights: 適合希望最小化配置的 AWS 原生集成團隊。

選擇正確的日誌收集策略,可以確保 Kubernetes 集群的更佳可觀察性和性能,同時控制成本。

掌握長期思維:如何打造具有韌性與創新精神的組織

在美國德克薩斯州西部的偏遠山區,一個獨特的項目正在成形。一座名為「一萬年鐘」的時鐘正被建造,設計目標是能持續運行並計時一萬年。這座時鐘的世紀指針每百年移動一次,而千年鳥則每千年出現一次。這座時鐘象徵著長期思維,強調在商業與生活中考慮未來的價值。

對於長期思維的承諾在許多領域都是成功的關鍵。當組織僅關注短期結果時,往往會發現自己在擁擠的市場中競爭。但延長時間視野則可以帶來創新、增長以及短期思維所無法支持的努力。

一萬年願景在數位時代的應用

那麼,長期思維的原則如何應用於數位時代呢?在當今這個節奏快速的世界中,許多組織都在努力平衡速度與可持續性。數位策略往往著眼於快速成果,但一種不同的方式是必要的:在快速變化的環境中思考長遠。避免停滯的關鍵元素包括:以客戶為中心、對代理指標保持懷疑、採納外部趨勢,以及進行高速度決策。這些要素並不依附於財務或市場目標,而是領導者可以掌控的文化層面。

這種方法能防止組織淪為所謂的「第二天公司」——一個遲鈍、被動,並且更關注維持現狀而非創新的公司。組織需要謹慎,不能讓流程凌駕於結果之上。相反地,他們應該不斷問自己:「我們是擁有流程,還是被流程所掌控?」

通過試驗與錯誤實現創新

創新的誕生源於一種「向前失敗」的文化——失敗是通往成功的必要步驟。許多成功的項目始於小型實驗,在時間的滋養下成長,由一套指導原則驅動。這些原則為一種接受試驗與錯誤的文化建立了框架。高判斷力失敗——即值得嘗試但未成功的倡議——應引導出學習與調整。這種失敗、學習與再嘗試的循環推動了最重要的成功。

這種迭代過程使組織能夠建立動能並發現有效的方法。它關乎選擇那些對現狀不滿意的人——那些注意到小問題並希望改進的人。在這種語境中,創新不是關於避免失敗,而是從中學習,並以更深刻的洞察力前進。

避免官僚主義並擁抱速度

創新的最大威脅之一是官僚主義。官僚主義會拖慢決策過程並扼殺創造力。高績效個體通常討厭官僚主義,而低績效者則傾向於躲在其中,造成減緩進展的摩擦。透過具有可衡量結果的強大流程可以幫助消除官僚主義,暴露低績效者,並讓頂尖人才得以發揮。

認識到官僚主義並不總是容易的。它往往表現在規則無法解釋、規則不利於客戶,或問題解決路徑不明確時。當這些症狀出現時,官僚主義很可能正在滲入。高標準與對細節的關注是避免這種陷阱的關鍵,確保流程為業務服務,而非成為負擔。

結論:長期成功的關鍵

理念非常清楚:長期思維、創新文化,以及抵制官僚主義是保持競爭力的必要條件。無論您經營的是一家小型初創公司還是全球企業,這些原則都有助於打造一個在變化中茁壯成長並擁抱未來的韌性組織。通過專注於長期目標、培養實驗文化以及消除不必要的官僚主義,您可以為持續的成功奠定基礎,就像一萬年鐘一樣——為長久而建。

瞭解 Kubernetes 自動擴展 - 速度與流量容量

Kubernetes 的自動擴展功能是非常強大的,它確保了應用程序可以根據流量的增減動態擴展。然而,一個常見的問題是:Kubernetes 的擴展速度有多快,能處理多大的流量?

兩層水平擴展

在 Kubernetes 中,自動擴展分為兩個層次:Pod 層級的自動擴展節點層級的自動擴展

1. Pod 層級的自動擴展 (Horizontal Pod Autoscaler - HPA)

水平 Pod 自動擴展器 (HPA) 會監控 Pods 的資源使用情況(例如 CPU 或記憶體),並根據需求自動調整副本的數量。以下是一些重要資訊:

  • 擴展速度:Pod 層級的自動擴展通常非常快速,一般在 不到一分鐘 內完成,具體取決於集群的配置。不過,某些配置可以使擴展更快:
  • PriorityClass:Pods 可以根據其重要性設置不同的優先級。具有較高優先級的關鍵 Pods 在擴展事件中可以更快被調度,確保重要的工作負載在資源受限時被優先處理。
  • 固定和預擴展 HPA:如果預計流量會激增,可以將 HPA 配置為預先擴展 Pods,這樣系統可以更快響應流量高峰,而不需要等待資源閾值被觸發。

  • 流量容量:Pods 能夠處理的流量取決於每個 Pod 的資源分配(例如 CPU、記憶體)。如果每個 Pod 可以處理固定數量的每秒請求,通過擴展 Pods 的數量可以確保整體系統能處理更大的流量負載。通過精心配置 Pod 的資源限制和 HPA 閾值,可以優化系統以平衡資源效率與流量容量。

2. 節點層級的自動擴展 (Cluster Autoscaler 或 Karpenter)

當擴展 Pods 不足以應對需求時,Kubernetes 還可以擴展集群中的節點(虛擬機器)來容納更多的 Pods。

  • 擴展速度:節點的擴展比 Pods 擴展耗時更久,因為它需要從雲服務商(AWS、GCP 等)調用新實例。通常,節點擴展需要 幾分鐘 時間,具體取決於雲服務商的基礎設施和實例的大小。為了優化節點層級的擴展,可以採取以下措施:
  • Karpenter:作為 Cluster Autoscaler 的新替代方案,Karpenter 通過高效地配置所需資源來優化節點擴展。它通常比傳統的自動擴展器更快,能在幾秒內啟動節點。
  • 過量配置:為了減少擴展節點所需的時間,可以採取「過量配置」的方式,即保持一小部分閒置節點,以隨時應對流量激增。這種方式確保系統可以立即擴展,而無需等待新節點啟動。

  • 流量容量:在節點層級,流量處理能力與可安排 Pods 的節點數量有關。通過擴展節點,可以增加整個集群的資源池總量,從而容納更多的 Pods,並提升流量處理能力。

結論

Kubernetes 的自動擴展非常動態,兩個層次協同工作以確保應用程序按需擴展。

  • Pod 層級的擴展 速度快,通常在不到一分鐘內完成,尤其是在預先擴展或使用適當 PriorityClass 設置時。
  • 節點層級的擴展 可能需要幾分鐘,但工具如 Karpenter 和過量配置可以幫助加速這一過程。

通過有效地管理 Pod 和節點的自動擴展,您可以確保應用程序在處理大流量高峰時仍能保持高效運行。