前言：从上次项目上线到此次项目上线中间的经历的时间是两个月。项目上线内容包含BI报表、portal页面、推荐引擎服务、数据资产地图、制度数据、外部数据以及新闻数据等。涉及方面分为采集、处理、调度、算法、页面展现等。涉及的方向包含：java和python（语言）、oracle（数据库）、springboot（框架）、大数据（主要是hive、spark和sqoop等服务）、mlp（算法）、vue（前端）、kettle和echo（调度工具）等。
看似很庞大，其实内容较为杂乱（小声逼逼.....）
此次上线时间分为两天：周二和周四。周二持续时间还算较短，到了11点左右；周四时间较长，熬了个通宵一直到早上的7点多，勉强上线成功，还需要待验证一段时间。
针对此次上线发现的几个问题，需要记录一下，以免日后重复出现：
1、网络设施问题：该问题会在9月份的时候解决，将网络环境更换为办公电脑可直连的网络，之前的网络环境需要登陆堡垒机进行访问，资源受限，生产环境下web浏览器的连接数量较少，导致大家相互挤掉。
2、人员沟通问题：负责各自模块或者产品的同学，不清楚自己本次是否参与上线，导致为他做数据支持和调度支持的人员提供了相应的数据和调度任务后，真正负责的人员不知道需要操作那些。
3、表设计和需求讨论问题：我们这边的参与人员属于甲方，因此只是参与了需求的讨论以及表结构的设计，加上两个一直在变化（第二个月的开始就把第一个月的需求和表完全推翻），导致甲方和乙方的沟通出现问题，负责开发的人员迟迟没有建成最后使用的表。----该问题应追责为甲方的问题。
4、专业的问题：此次负责上线的同学均为应届毕业生，知识和经验均不足，思考和讨论问题均未从大局出发。需尽快成长。
5、测试和评审问题：代码和需求的评审过于简单，测试时间过短，考虑问题不全面，测试按照理想情况实现，导致生产bug较多，服务在一定情况下还有崩溃的现象发生。
6、服务器资源问题：服务器资源配置过低，上生产之后：磁盘空间预警，内存和cpu资源预警，导致推荐算法和用户画像出现问题。
还有一些细节问题需要注意 以及 毕业生的快速融入问题。