月度归档:2023年12月

聊聊隔离:SaaS 业务技术架构中的核心要点

对于一个 SaaS 来说,隔离是一个非常重要的技术架构策略。当隔离的策略和业务不匹配的时候,往往可能会引发一些线上事故/问题,影响性能等等。

隔离的意义在于创建独立、安全的运行环境,以保护数据的私密性、保证服务的稳定性,并防止资源的竞争和滥用,从而为每个客户提供高质量且可靠的服务。

隔离的本质

隔离的本质在于实现独立性和安全性,通过这两者,为每个客户提供一个能够有效,安全使用共享资源的环境。

  1. 独立性: 隔离确保每个租户都有其自己的资源(如CPU时间、内存空间、磁盘空间等),数据,运行环境和网络通信,且这些都是互不干扰的。这使得每个租户都能在其自己的独立环境中运行,无需担心受到其他租户的影响。

  2. 安全性: 隔离也保护每个租户的数据,防止其数据被其他租户访问或修改。此外,隔离还能限制每个租户的操作权限,使其只能执行一些安全的操作,以防止其执行可能影响其他租户或整个系统安全的操作。

但是现实中我们往往做不到完全的独立性和安全性,需要根据实际的业务情况确定架构,从而有了不同层面的隔离策略。我们在实际工作中,对于隔离策略能感受到的最直接的影响是:一个良好的隔离策略可以在一定程度上改善服务的稳定性,减少因为某些不可预知的突发事件导致的线上问题影响范围。

隔离是一件系统工程,我们从其应用层面和基于租户的落地策略来看这个事情。

隔离策略的应用层面

隔离策略可以应用在多个层面,并且从落地的位置来看,可以分为以下几个层:

  1. 硬件层隔离:这是最底层的隔离,包括 CPU、内存、硬盘等硬件资源的隔离。例如,虚拟化技术可以在同一硬件平台上创建多个虚拟机,每个虚拟机都有自己独立的 CPU、内存和硬盘等硬件资源。每个租户的数据和应用都在独立的物理设备上运行,这为最高级别的安全性和隔离性提供了保障。然而,这种隔离方式成本高昂,且扩展性差。

  2. 操作系统层隔离:这是针对操作系统的隔离,包括进程隔离、文件系统隔离、网络隔离等。例如,容器技术如 Docker 和 Kubernetes 可以在操作系统层面提供隔离,每个容器都有自己独立的进程空间、文件系统和网络接口。这种隔离方式使用操作系统级别的技术(例如容器或虚拟机)来隔离不同租户的应用和数据。这提供了良好的隔离性和灵活性,但可能会对性能产生影响。

  3. 应用层隔离:这种隔离方式在应用层面实现租户隔离,通常通过在应用中实现特定的逻辑来区分不同的租户。这种方法灵活性高,但需要更多的开发工作,并可能复杂化应用的设计和维护。例如我们常常引入应用概念,针对不同的接入的应用控制用户请求频率或用户上传大小等。

  4. 数据库层隔离:这是针对数据存储的隔离,其为每个租户提供独立的数据库或数据库模式。这可以有效地隔离数据,但可能会对数据库性能和管理产生影响。因为数据库是应用程序使用的一种重要资源并且经常会成为业务的瓶颈,我们这里将数据库层隔离作为一个独立的层来区分。

  5. 网络层隔离:这是针对网络通信的隔离,包括 IP 隔离、端口隔离、流量隔离等。例如,虚拟私有网络(VPN)和网络命名空间等技术可以实现网络层面的隔离。使用网络技术来隔离不同租户的流量,可以有效地防止数据在传输过程中的泄露,以及应对流量突发导致的稳定性等问题。

以上这些不同层面的隔离策略通常会结合使用,以提供全方位的隔离保护。

基于租户的隔离策略

在设计一个基于租户的隔离策略时,有几种常见的模式可以考虑。这些模式可以根据应用程序的需求和复杂性,以及所需的数据安全性等级来选择。以下是几种基于租户的隔离策略:

  1. 单租户隔离:在这种模式中,每个租户都有自己的独立环境,包括服务器、数据库和其他基础设施。这种模式提供最高级别的隔离,但成本和复杂性也最高。

  2. 数据库级别隔离:每个租户都有自己的数据库,但可能共享相同的服务器或其它基础设施。这种模式的隔离性略低于单租户隔离,但成本和复杂性也相应减少。

  3. 模式级别隔离:在同一数据库中,每个租户都有自己的模式(schema)。这种模式的隔离性比数据库级别隔离低,但在设施和管理成本上进一步节省。

  4. 表级别隔离:每个租户在同一个数据库和模式中有自己的表。这种模式的隔离性比模式级别隔离低,但在大多数情况下,它仍然能提供足够的数据安全性。

  5. 行级别隔离:在这种模式中,所有租户的数据都存储在同一数据库、模式和表中,但每行数据都标有租户ID,以标示数据所属的租户。这种模式的隔离性最低,但在管理、扩展性和成本效益方面可能最优。

选择哪种模式取决于我们的特定需求和约束。例如,如果需要最高级别的安全和隔离,可能会选择单租户隔离。然而,如果应用程序需要处理大量租户并且希望保持较低的成本,行级别隔离可能会是更好的选择。

实际落地时可能是多种方式的混合体,比如有些业务是数据库级别隔离,有些是行级别,同时针对超大客户会单租户隔离。

需要考虑什么

在我们考虑隔离策略时,不是凭感觉,需要考虑多种因素来确定最佳策略,这些因素需要我们从实际的业务场景和需求,以及公司实际的情况出发,谨慎评估后再做决策。

以下是一些可能需要考虑的关键因素:

  1. 安全性:安全性是最重要的因素之一。根据实际的业务和数据类型,我们可能需要一个强大的隔离策略来保护敏感信息。例如,医疗和金融行业通常需要高级别的安全性和隔离。

  2. 性能:隔离策略可能会影响系统的性能。例如,如果每个租户都有自己的数据库,那么数据库操作可能会比所有租户共享一个数据库的情况慢。

  3. 成本:不同的隔离策略可能会导致不同的成本。例如,基于硬件的租户级隔离通常要比其他策略更昂贵,因为每个租户都需要自己的物理资源。

  4. 可扩展性:隔离策略应支持系统的扩展性。例如,如果预计租户数量会迅速增长,那么我们可能需要一个可以轻松添加新租户的隔离策略,比如应用层隔离策略。

  5. 复杂性:一些隔离策略可能会增加系统的复杂性。例如,如果每个租户都有自己的服务器和数据库,那么对于运维同学来说,管理和维护这些设备工作量可能会很大,并且需要有一个完善的系统来应对这个复杂性。

  6. 合规性:在某些行业或地区,我们可能需要遵守特定的隐私和数据保护法规,这可能会影响我们选择哪种隔离策略。

  7. 业务需求:隔离策略应符合实际的业务需求。例如,如果业务模型需要租户之间共享某些数据,那么我们可能需要一个支持这种共享的隔离策略。

在选择隔离策略时,我们可能需要权衡这些因素,并可能需要妥协。例如,我们可能需要在性能和安全性之间做出选择,或者在成本和可扩展性之间做出选择等等。

因此我们在考虑这些因素,在权衡不同的因素来确定适合我们的隔离策略时,可以参考一下下面的一些做步骤,非标准做法,但是建议至少在执行的时候都需要做到位:

  1. 确定业务需求:明确业务需求是我们一件事情的出发点,了解业务需求,了解业务模板等等。如业务模型是否允许数据共享?租户数量可能会怎样变化?需要处理哪种类型的数据?回答这些问题可以帮助我们确定需要哪种级别的隔离。

  2. 理解合规需求:合规是一个特殊的业务需求,单独拿出来说下:在某些行业,如医疗、金融和教育,可能存在严格的数据保护和隐私法规。确保我们了解并遵守这些规定,否则会对业务产生严重问题。

  3. 评估成本和资源:了解预算和可用资源是实施隔离策略的前置条件。例如,如果预算有限,可能需要选择一种成本效益高的策略,如基于数据库的隔离或行级别隔离。

  4. 考虑性能:选择的隔离策略应尽可能地最小化对性能的影响。需要对不同策略可能带来的性能影响进行评估。

  5. 预计增长:如果预计租户数量会迅速增长,那么需要选择一个可以轻松扩展的策略。例如,如果选择基于硬件的隔离,就可能需要考虑如何快速地为新租户提供硬件资源。

  6. 测试不同的策略:在确定策略之前,可能需要进行一些测试。这可以帮助我们理解不同策略在实际应用中的表现如何。当然如果之前已经做过类似的方案或者有成熟的逻辑,也可以不用测试。

  7. 获取专业建议:如果可能,获取 IT 顾问或合规顾问的建议可能是有帮助的,他们可能能提供关于如何权衡各种因素的专业建议。

请记住,选择隔离策略并非一次性决定,在业务发展过程中,我们可能需要根据业务的变化和技术的发展进行回顾和调整。

什么时候要特别注意隔离

最后我们聊一下在什么时候要特别注意隔离策略。

虽然隔离策略始终是一个重要的考虑因素,但是出现以下的一些情况或场景的时候时需要特别注意,因为这个时候可能因为隔离策略失效而导致一些问题或事故的产生,此时我们需要基于现况重新回顾隔离策略的有效性和合理性。

  1. 租户数量快速增加:随着租户数量的快速增加,可能会出现一些租户的行为影响到其他租户的情况。在这种情况下,我们需要确保隔离策略能够防止「坏邻居」问题。
  2. 租户的量级变化或者资源使用差异变大:如果租户之间在资源使用上存在很大的差异,或者某些租户的资源发生量级的变化,那么我们可能需要更严格的隔离策略,以防止资源使用高的租户影响到其他租户。
  3. 新业务或新模块上线:如果新业务与现有业务有很大的不同,可能需要新的隔离环境。这可以帮助防止新业务的问题影响到现有的业务,并提供一个更加灵活的环境来进行新业务的开发和测试。
  4. 新的合规性要求/性能要求…… 这个算是业务属性发生了变化,需要考虑新的合规性或性能要求能得到满足

其实上面的这些注意事项如果在出现的时候再考虑就已经晚了,正确的做法是在做隔离策略的时候就已经考虑好了这些点,并且有监控机制能快速发现这些问题或现象,直接执行准备好的预案或策略。

小结

隔离策略是一个复杂的主题,需要根据你的具体业务需求和约束进行定制。在确定隔离策略时,你应该考虑多种因素,包括性能、安全性、可扩展性、成本和复杂性等。

对 SaaS 企业来说,选择和实施正确的隔离策略是非常重要的。它不仅可以帮助企业提供更好的服务,还可以帮助企业满足合规要求,保护数据安全,提高客户满意度。

指标的本质

在我们的工作中经常会看到各种类型的指标,如营收指标、技术指标、效能指标等等,细化下来有年营收金额、SLA、千行代码缺陷率等等。

这些指标量化着我们的工作和目标,让我们朝着目标前进,如果指标有问题,也会导致走偏,或者为了指标而玩数字游戏。

当迷惑于指标,或者指标有问题的时候,需要停下来思考一下:

  • 指标是什么,可以分为几类?
  • 指标有什么价值?
  • 指标是如何生成的?制定指标的过程中有什么讲究?
  • 如何评判一个指标的好处?
  • 跟进指标的过程中有什么注意点?
  • 对指标进行复盘时要看哪些点?

指标是什么

指标的本质是一种衡量工具,它提供了一个客观的、定量的方法来评价某个特定的目标或过程的性能或结果。换句话说,指标是把抽象的目标或过程转化为可以衡量和跟踪的具体数值,是一个由虚转实的工具。

指标的设计和选择必须反映出我们所关注的核心问题和目标。比如,如果我们的目标是提高产品质量,那么我们需要的指标可能包括产品缺陷率,客户满意度等。

同时,指标也是一种沟通工具。它们可以帮助团队成员理解目标,以及衡量他们的工作是否有助于实现这些目标。当所有人都清楚地知道他们的工作如何对公司的总体目标产生影响时,他们可能会更积极地参与和投入。

总的来说,指标的本质是将目标和过程量化,以便于衡量和沟通,从而推动团队或组织向预定的目标前进。

从价值的角度来看,指标在企业管理和决策中发挥着重要的作用:

  1. 提供信息和见解:指标能够提供实时的、可量化的信息,帮助企业了解其运营状况和业绩表现。

  2. 支持决策制定:通过分析指标,企业可以更好地理解其优势和短板,从而制定更有效的策略和决策。

  3. 跟踪进度和绩效:企业可以使用指标来监控项目进度、员工绩效等,以确保目标的实现。

  4. 促进连续改进:指标可以揭示存在的问题和改进的空间,从而推动企业持续改进。

  5. 提高透明度和问责制:清晰、明确的指标可以提高企业的透明度,并有助于问责制的实施。

从分类的角度来看,指标可以根据不同的分类方法进行分类:

  1. 输入、过程、输出和结果指标

    • 输入指标:衡量投入的资源,如资金、人力和时间。
    • 过程指标:衡量活动或操作的效率和效果,如生产速度、错误率等。
    • 输出指标:衡量产出的数量或质量,如生产量、销售额等。
    • 结果指标:衡量最终的结果或影响,如客户满意度、市场份额等。
  2. 财务和非财务指标

    • 财务指标:关于财务表现的指标,如利润、收入、现金流等。
    • 非财务指标:关于非财务表现的指标,如客户满意度、员工满意度、环境影响等。
  3. 主观和客观指标

    • 主观指标:基于个人观点和感觉的指标,如员工满意度、客户满意度等。
    • 客观指标:基于可观察和可度量的事实的指标,如销售额、生产量等。
  4. 滞后和领先指标

    • 滞后指标:反映过去表现的指标,如上个季度的销售额、去年的利润等。这些指标通常用来评价过去的表现。
    • 领先指标:预示未来表现的指标,如新订单量、客户满意度等。这些指标可以帮助预测和改善未来的表现。

分类方法可以根据需要混合使用,以创建最适合特定情境的指标,比如一个指标可能是客观指标,同时也可能是财务指标和结果指标。

制定指标

制定有效的指标是一个结构化的过程,涉及对组织的目标、战略和关键活动的深入理解。

对研发团队来说,不同团队在不同时期制定的指标可能会有所不同,这主要取决于团队的特定目标、战略方向、业务需求、以及所处的市场和行业环境的变化。换句话说,指标的制定需要根据团队当前的业务重点和未来的发展目标,同时考虑到外部环境的影响,以确保指标的相关性、实效性和灵活性。

一般来说,研发团队的指标制定大概可以包括以下的逻辑:

  1. 明确目标:目标是什么,这是制定任何指标的首要步骤。研发团队的目标可以包括开发新产品,提高现有产品的性能,提高生产效率,减少产品缺陷等。

  2. 确定关键活动:关键活动应与团队的目标紧密相关。例如,如果目标是开发新产品,关键活动可能包括市场调研,产品设计,原型开发,测试,生产等。

  3. 确定度量标准:对于每个关键业务活动,确定可以衡量其性能的度量标准。例如,项目管理的度量标准可能包括项目的按时完成率和预算执行率;产品设计的度量标准可能包括设计的创新程度和用户满意度;编码的度量标准可能包括代码的质量和效率;测试的度量标准可能包括测试的覆盖率和缺陷发现率;质量控制的度量标准可能包括产品的缺陷率和客户满意度。

  4. 制定具体指标:基于度量标准,制定具体的指标。每个指标都应有明确的目标值和时间框架。例如,项目按时完成率的目标值可能是90%,时间框架可能是每个季度;代码质量的目标值可能是每1000行代码中缺陷数少于5个,时间框架可能是每个项目。

  5. 收集和分析数据:这是衡量和跟踪指标的关键步骤。数据可以来自内部(如项目管理系统,质量管理系统等)或外部(如市场研究,客户反馈等)。

  6. 定期审查和调整指标:随着业务目标和环境的变化,可能需要调整或更新指标。这要求团队周期性地评估指标的有效性,并根据需要进行调整。

在制定研发团队的指标时,需要考虑到团队的特性,如团队的规模,成员的技能,资源的可用性等。此外,也需要考虑到业务的特性,如市场环境,竞争态势,客户需求等等。

评判指标好坏

当我们制定了指标后,如何评判一个指标的好坏,什么样的指标是好的指标,什么样的指标是不好的指标?

评价指标的好坏,通常要参考以下几个关键标准:

  1. 相关性:好的指标应与团队或组织的目标和策略密切相关。如果一个指标与组织的目标没有直接的关系,那么它可能就不是一个好的指标。比如落地 XXX 个方案和在 XXX 个客户中落地 XXX 个方案是两个完全不同的相关性的指标。

  2. 可度量性:好的指标应该是可以量化的,这样才能进行准确的跟踪和测量。如果一个指标无法量化,那么很难判断是否达到了目标。

  3. 可行性:好的指标应该是可以实际操作和实施的。如果收集一个指标的数据需要花费大量的时间和资源,那么这个指标就可能不是一个好的指标。

  4. 敏感性:好的指标应该能够反映出关键业务活动的变化。如果一个指标对业务活动的变化反应迟钝,那么它可能就不是一个好的指标。

  5. 有预测价值:好的指标应该能提供有关未来性能的信息。如果一个指标只能提供历史数据,而不能用来预测未来,那么它就可能不是一个好的指标。

  6. 易于理解和解释:好的指标应该是明确的,易于理解和解释的,这样所有的团队成员都可以理解这个指标的含义和重要性。

评价指标的好坏需要考虑多个因素,包括指标的相关性、可度量性、可行性、敏感性、预测价值、以及是否易于理解和解释。在制定和选择指标时,需要根据具体的业务需求和环境,权衡这些因素,选择最合适的指标。

当我们看到一个指标时,感觉像是看一个模糊的地图,它与我们真正要达到的目的地关系不大,无法具体量化我们的进步,难以实施和操作,对我们的行动反应慢,不能预测我们未来可能遇到的情况,而且还难以理解和解释。这样的指标无法帮助我们清晰地了解自己的表现,也无法有效地指导我们改进工作,甚至可能让我们误入歧途,此时就需要更新指标。

说到指标这种量化场景,就不得不提一下 SMART 原则,在这种带量化性质的场景,SMART 原则是一个非常好用的原则。

在指标制定的过程中也有一些坑,大概梳理了一下,看看你有没有遇到过:

  1. 指标不够具体:如果指标模糊不清,团队成员可能会对应该集中精力在哪里感到困惑,这会导致效率低下并可能阻碍目标的实现。

  2. 过度依赖「虚荣指标」:虚荣指标是指那些看起来很好,但实际上对业务的核心目标贡献不大的指标。例如,网站的页面浏览量可能是一个虚荣指标,如果它不能转化为实际的用户参与或销售。

  3. 指标过多:过多的指标可能会导致注意力分散,使人们难以确定应该关注哪些最重要的事情。而且,过多的指标也可能导致数据收集和分析的工作变得过于复杂和繁重。

  4. 指标设置过于理想化:如果指标过于理想化,可能会导致团队成员感到挫败,并可能抑制他们的积极性。要确保指标既有挑战性,又具有可达成性。

  5. 未能定期审查和更新指标:随着业务环境的变化和组织目标的演化,原先设定的指标可能不再适用。因此,必须定期审查并更新指标,以确保它们持续对组织有价值。

  6. 未考虑指标可能带来的副作用:有时,指标可能会导致意想不到的负面结果,因为人们可能会过于专注于达成指标,而忽视了其他重要的事情。例如,过度关注销售指标可能会导致客户服务的质量下降。

要解决这些问题,关键是对你的业务目标有深入的理解,明智地选择和使用指标,并定期审查和调整你的指标体系。

跟进指标

跟进指标是一个持续的过程,需要定期检查和评估以确保指标的达成,从而达成目标。以下为我们常用的一些跟进指标的方法:

  1. 定期检查:可以是每周、每月或每季度的检查,具体取决于我们的目标和业务需求。在这些检查中,可以查看每个指标的最新数据,了解是否在达成目标的道路上取得了进展,以及和目标的差,风险、信心值等。

  2. 可视化:使用类似于数字仪表板的组件,自动收集和显示关键指标的数据,使能够一目了然地看到所有重要指标的最新状态。复杂一些,可以搞一个专门的数据可视化工具;简单一点,一个简单的电子表格也行。

  3. 定期报告:定期报告和定期检查不同,定期检查是自己的行动,定期报告是在定期检查的基础上,形成自己的总结,并周知给相关方,其作用更多是沟通逻辑。定期向团队和其他相关人员(如管理层)汇报关键指标的进展。这可以帮助保持透明度,也可以让所有人都对目标的进展保持了解。

  4. 分析和解释数据:仅仅收集数据是不够的,还需要对数据进行分析并解释其含义。例如,如果一个指标的表现比预期差,需要找出可能的原因,并提出改进的策略。

  5. 调整和优化:如果某个指标的表现持续低于预期,或者发现了一个更好的衡量方法,我们可能就需要调整或优化指标。记住,指标应该是灵活的,并能随着业务需求和目标的改变而变化。

通过这些方法,我们可以确保我们的指标始终保持相关和有效,同时也可以确保我们的团队在达成目标的道路上始终保持正确的方向。

在跟进的过程中,有一些常见的问题也是需要注意一下的:

  1. 过度关注指标,忽视目标:有时,团队可能过于关注达到指标,而忘记了这些指标背后的真正目标。例如,一个团队可能过于关注提高销售额的指标,而忽视了客户满意度或产品质量。

  2. 数据收集和分析的问题:如果没有足够的资源或正确的工具进行数据收集和分析,可能会导致指标结果不准确或被误解。

  3. 指标操纵:当人们的绩效考核与指标紧密相关时,可能会出现操纵指标数据以达到个人目的的情况。例如,销售员可能会推迟一些销售,以便在下一个评估周期中看起来表现更好。

  4. 指标失衡:有时,过于重视某一指标可能导致其他重要指标被忽视,从而造成业务的失衡。例如,过度关注成本削减可能会牺牲产品质量。

  5. 指标过时:随着业务环境的变化,一些原本有效的指标可能变得不再相关或有效。固执地坚持使用这些过时的指标可能会导致做出错误的决策。

  6. 对指标的误解:如果团队对指标的理解不准确,可能会导致他们采取错误的行动。因此,确保团队对指标的正确理解非常重要。

复盘指标

当到一个里程碑,或者到一个 OKR 周期结束,需要阶段性的停下来做一下复盘总结。

而在复盘总结的过程中,指标的复盘是相当重要的一环。通过复盘指标这一种反思过程,能够帮助你理解哪些指标有效,哪些需要改进或淘汰。我们可以从如下的几个方面来复盘指标,这和上面评判指标的好坏也是相关的:

  1. 评估指标的有效性:看看每个指标是否帮助我们接近目标。如果一个指标的改进并没有带来预期的效果,那么这个指标可能需要重新考虑。

  2. 检查指标的相关性:评估每个指标是否与我们的主要目标和战略保持相关。如果一个指标不再相关,那么可能需要将其替换为一个更相关的指标。

  3. 考虑指标的易度量性:如果一个指标难以度量或数据难以收集,那么可能需要寻找一个替代的、更易于度量的指标。

  4. 反思指标的预测价值:看看每个指标是否能有效预测未来的表现。如果一个指标的表现与未来的结果没有强烈的关联,那么可能需要将其替换为一个有更强预测性的指标。

  5. 获取反馈:向团队成员和其他利益相关者获取反馈,了解他们对当前指标的看法。他们可能会提供有价值的观点和建议,帮助改进指标。

通过定期复盘指标,我们可以确保指标始终与目标和战略保持一致,从而更有效地驱动团队向目标前进。

小结

指标的本质是一个衡量工具,一个由虚转实的工具,它提供了一个量化的方式来评估和追踪一个组织、团队或个人在达成特定目标或目标集合上的表现和进度。它们将目标和表现转化为可以度量和比较的数据,从而支持决策、驱动行为,并帮助了解是否按照预期的方向发展。

然而,尽管指标是一种强大的工具,但它们只是工具,不能替代全面的判断和考虑。选择和使用指标时,应始终考虑其背后的目标和上下文,并注意避免只关注指标而忽视实际效果的陷阱。

成为问题解决者和好传声筒

在我们的工作中会遇到很多问题,也会有人来问我们问题,对于问题,我们可能会选择直接解决,或者 @ 某个人来解决,或者 @ 好几个人来解决。

如果一个问题是交到我们这里来解决,尽量成为问题解决者。

成为问题解决者

成为问题的解决者意味着什么?

对于技术管理者来说,意味着我们要负责任地处理问题,去解决问题,而不是转发,一定是要对问题本身有认知,有判断后再去处理,再去解决,而不是简单地将问题转发给其他人。这就要求我们深入全面的了解问题的背景和现状,分析问题的根源和可能的解决方案;这就要求我们具备批判性思维、解决问题的能力,以及对我们负责的业务领域和技术领域有深入的理解。

意味着技术管理者要对他的决策和行动负责。我们不仅要解决当前的问题,还要预防未来可能出现的问题,有前瞻性的思维,能够预见可能出现的问题,并提前做好准备。

对于一线开发同学来说,意味着我们要负责任地处理问题,去解决问题,而不是转发,不是简单地把问题推给其他人,需要负责任并主动的去寻找解决方案。这需要我们深化对问题的理解,探索可能的解决方案,然后付诸行动。这不仅要求我们具备强大的技术能力,也要求我们有独立思考和解决问题的能力。

在面对问题时,我们不应该急于求成,而应该耐心分析,找出问题的根源。这可能需要我们查阅相关文档和资料,或者利用调试工具进行深入地分析。我们必须理解问题的本质,以便找出最有效的解决方案,可能最终只是改一个配置或一行代码。

同时,我们需要主动地与团队其他成员,甚至是来自其他团队的同事沟通交流,分享我们的发现和思考,听取他们的意见和建议。这将帮助我们从不同的角度看待问题,可能会发现一些我们之前未曾注意到的解决方案。也可以问问 AI ,它懂得比我们多。

此外,我们还需要积极地跟踪问题的解决进度,确保我们的解决方案能够有效地实施,并能够在实际环境中正常工作。如果我们的解决方案存在问题,我们需要有勇气承认错误,重新回到问题的起点,找出新的解决方案。

如何成为一个好的问题解决者,问题的解决有没有方法论或套路?

从问题的分类来看,问题可以分为以下三类。:

  • 应急响应类:这类问题通常需要立即解决,以防止问题进一步恶化。解决这类问题通常需要快速反应和短期改进措施。例如,系统突然宕机,需要立即修复。

  • 深度分析类:这类问题通常涉及到系统性的、复杂的、长期存在的问题,需要深入分析问题的根源并找出解决方案。例如,产品的用户留存率持续下降,需要通过数据分析、用户访谈等方式深入理解原因,并制定相应的解决策略。

  • 追求卓越类:这类问题更多地关注如何优化和改进现有的流程和系统,预防问题的发生,并提升整体的效率和效果。例如,团队的开发流程效率低下,需要通过对工作流程的持续改进和优化,提高团队的工作效率。

从问题解决的过程来看,成为问题解决者,无论是面对应急响应类问题、深度分析类问题还是追求卓越类问题,都可以遵循以下的方法论:

  1. 理解问题:全面、深入地理解问题的背景、现状和影响,探究问题出现的原因以及它对工作、团队或公司的影响。
  2. 分析问题:进行深入的分析,找出问题的根本原因。可能需要查阅相关文档、与相关人员进行交谈或使用数据分析工具。
  3. 设定解决目标:明确问题解决的目标或期望结果,设定一个明确且可衡量的目标,以便知道何时问题已经被解决。
  4. 寻找解决方案:根据问题的原因,寻找可能的解决方案。可能包括改变现有的过程、引入新的工具或技术、提供培训和教育等。
  5. 实施解决方案:找到解决方案后,付诸行动,实施解决方案。可能需要与其他人协作,或者独立完成。
  6. 评估结果:实施解决方案后,评估结果,看看是否达到了预期目标。若未达到预期,可能需要重新考虑解决方案,或者寻找新的解决方案。
  7. 反馈和改进:问题解决是一个持续的过程,需要不断地反馈和改进。从失败和成功中学习,以便在将来更好地解决问题。

当然,从另一个方面来说,成为问题的解决者并不是成为所有的问题的解决者,成为问题的解决者也并不意味着我们要独自一人去解决所有的问题。在需要的时候,我们应该寻求他人的帮助,与他人合作,共同解决问题。我们要记住,我们不是工作中的孤岛,我们是一个团队,我们需要彼此的帮助和支持,才能更好地解决问题。

做一个好传声筒

对于一个技术管理者来说,特别是团队大一些的技术管理者来说,根本做不到事事亲自来做或跟进,此时就需要在对事情有一个基本的判断后,将事情指派给某一个同学来处理,做一个好传声筒。

对于一个一线开发同学来说,当一个事情虽然到你这边了,而你没有精力去解决的时候,可以寻求他人或上级的帮助,当有其它人介入后,将当前问题说清楚,交接清楚,做一个好传声筒。

那什么是好传声筒?

好传声筒是「把饭喂到嘴里」。当你需要拉一个人来解决问题,或者要把相关信息传递给他,需要把事情的前因后果都讲清楚,把要传达的内容传达到位,而非仅仅是将问题原封不动的转发给他。这就意味着你需要用尽可能清晰和明确的方式,阐述问题的背景,问题的现状,以及预期的解决结果。你需要告诉他如何才能有效地解决这个问题,以及为什么我们需要他来解决这个问题。

一个好传声筒更是需要具备一定的判断力和思考能力,能够在传递信息的过程中进行筛选和整合,把对方需要的信息准确、完整地传达出去,同时避免不必要的信息干扰。这就需要我们有良好的理解力和表达力,能精准地把握信息的关键点,清晰地表述出来。

此外,作为一个好传声筒,我们还要学会尊重和理解接收信息的人。我们需要理解他们的需求,他们的困惑,以及他们的期望。我们需要用他们能理解和接受的方式,来传递我们的信息。这就需要我们有良好的沟通技巧,有同理心,有耐心。

同时,我们也要注意保护信息的安全和隐私,避免不必要的信息泄露,这是我们作为传声筒的基本职责和底线。

一个好传声筒不仅仅是传递信息的工具,更是沟通和解决问题的桥梁。作为一个好传声筒,我们需要有良好的理解力和表达力,有独立思考和判断的能力,有良好的沟通技巧和同理心,以及对信息安全和隐私的尊重。

特别要注意的一点,在 IM 沟通的时候不要把聊天记录直接转发,这里可能会带来一些问题,如:

  1. 隐私问题:聊天记录可能包含敏感信息或个人信息。在没有得到原始对话者的同意的情况下转发这些信息,可能会侵犯他们的隐私权。

  2. 信息过载:聊天记录可能包含大量的信息,其中只有一部分是相关的或有用的。直接转发整个聊天记录可能导致接收者感到信息过载,难以找到重要的信息。

  3. 上下文丢失:聊天记录中的信息可能需要上下文才能理解。如果接收者没有这个上下文,他们可能会误解信息的含义。这点特别重要,也特别常见。

在传递信息的过程中我们可以有一些结构的表述来帮助确保信息清晰、准确且易于理解。以下是一些可能的方法:

  1. 使用列表和子列表:较常用的一种方式,这可以帮助组织信息,使其更加清晰。例如,你可以列出问题的主要部分,然后为每一个部分提供详细的子列表。

  2. 使用图表和图像:视觉元素可以帮助接收者更好地理解和记住信息。例如,可以使用流程图来解释问题解决的步骤,或者使用图表来展示数据。虽然这有点费劲,但是效果会好很多,不常用,主要应用于相对重要的场合。

  3. 使用模板和框架:例如,你可以使用 STAR 框架(Situation、Task、Action、Result)来描述问题和解决方案。首先,描述 Situation(情境),即问题出现的上下文或背景。然后,描述 Task(任务),即你或接收者需要完成的任务。接着,描述 Action(行动),即你或接收者需要采取的行动。最后,描述 Result(结果),即预期的结果或解决方案。

  4. 使用明确的语言:避免使用术语或行话,除非你确定接收者理解它们。使用简单、明确的语言可以帮助确保信息的准确性。

  5. 提供足够的背景信息:如果使用了 STAR 原则,这个基本都会讲清楚,如果没有,也需要在描述问题或解决方案时,提供足够的背景信息可以帮助接收者理解其重要性和紧迫性。

  6. 重复关键信息:重要的事情说三遍。人们通常需要听到或看到信息几次才能记住它。通过重复关键信息,你可以帮助接收者记住和理解它。

要成为一个好传声筒,不仅要能够准确、清晰地传递信息,还要能够使用合适的方法来组织和呈现信息,使其易于理解和记住。

如果我们做到了成为问题解决者和好传声筒,那会带来什么?

从团队协作的角度来看:

  1. 提升团队效率:团队成员能够独立解决问题和有效地传递信息,这大大提高了团队的工作效率和生产力。
  2. 增强团队凝聚力:通过共同解决问题,团队成员之间的关系会得到加强,增强了团队的凝聚力。
  3. 建立信任和尊重:当团队成员能够负责任地解决问题和准确地传递信息时,这能够在团队内部建立信任和尊重。
  4. 提高团队的问题解决能力:团队成员遇到困难时,他们会学会如何解决问题,这提高了整个团队的问题解决能力。
  5. 保护团队的信息安全:作为一个好传声筒,团队成员会更注重保护信息的安全和隐私,从而减少团队面临的风险。

从个人发展的角度来看:

  1. 提升个人能力:通过解决问题和有效地传递信息,个人的专业能力、沟通技巧和批判性思维能力都得到了提升。
  2. 培养责任心和勇气:负责解决问题和传递信息的过程,会培养个人的责任感和勇气。
  3. 提高问题解决能力:在不断地解决问题中,个人的问题解决能力将得到锻炼和提高。
  4. 增强信息保护意识:作为一个好传声筒,个人在处理信息时会更加注重信息的安全和隐私,增强了信息保护意识。

总的来说,成为问题解决者和好传声筒,不仅可以提高团队的效率和凝聚力,提升团队的问题解决能力,还可以帮助个人提升专业能力,培养责任感和勇气,提高问题解决能力,增强信息保护意识。

小结

在前面我们探讨了在工作中如何成为问题的解决者和优秀的传声筒。对于问题解决者,所需的素质包括对问题的深入理解、批判性思维、对业务和技术领域的深入理解,以及对自身决策和行动的责任意识。对于传声筒,关键在于准确、清晰地传递问题的背景、现状和预期解决结果,同时需要有判断力和思考能力、尊重和理解接收信息的人、以及对信息安全和隐私的保护。

在日常工作中,我们既可能是问题的解决者,也可能是问题的传声筒。但无论我们处于哪种角色,都需要不断提升自身的能力和素质。在实践中,我们应该寻找一个平衡点,既要有解决问题的决心和主动性,也要有智慧知道何时寻求他人的帮助。只有这样,我们才能真正成为一个高效的技术团队,每个成员都是问题的终结者,同时也是团队协作的重要组成部分。