疫情期间，项目经理应该这样做
这次突然爆发的疫情，对生活中的方方面面都造成了不同程序的影响，作为项目经理的我自然也不例外，不能到现场的我，加上不能上班的他（甲方爸爸），项目接近几近停滞的状态。![](https://s1.51cto.com/images/blog/202002/28/58b84d47e56a639a048afe0cd7579c66.jpg?x-oss-process=image/watermark,size_
常用功能自动化测试工具汇总
话说自动化测试方面的工具还是非常的多的，不可能也没有必要查看了所有的测试工具；个人觉得当学习众多同类知识或相关主题时，分几步走：
1、学习所有同类知识的共同理论、原理部分【此为共性】
2、学习所有同类知识的独有特性、技巧部分【此为个性】
# IT明星不是梦 #图解kubernetes中Pod生命之初的坎坷历程
kubernetes中的容器创建无疑是个复杂的过程，涉及内部各种组件的统一协作，还有对接外部的CRI运行时，本文尝试初探一下容器创建流程中的各种细节，了解其各种组件协作流程，从而在后续出现问题的时候，也好能大概有点排查方向
系统思考：智猪博弈（关键决策）
不知道你是否是一家创业公司的负责人，对于创业公司，我们的资源有限，每一年把有限的资源去开拓市场？还是新产品研发？还是去拓展团队？等等，都是需要一个企业来做决策的，因为我们的资源有限，不像大公司可以把资源分配在各个方面，那我们又如何做出最优的决策？需要和我们这个行业的大佬做一些博弈，创业本身是很难的，比如你在在市场上面做了很大的人力物力的投入，或者是在产品研发上做了很大投入，也很有可能被大公司抄袭？
【巨杉数据库SequoiaDB】巨杉Tech | 分布式数据库千亿级超大表优化实践
01引言随着用户的增长、业务的发展，大型企业用户的业务系统的数据量越来越大，超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍。其中，流水表作为最常见的一类超大表，是企业级用户经常碰到的性能瓶颈。本文就以流水类的超大表，探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优。SequoiaDB巨杉数据库，作为新一代OLTP的分布式数据库，被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中。对于海量
k8s的HPA自动扩容与缩容
HPA介绍KubernetesHPA（水平Pod自动缩放）Pod水平自动伸缩，通过此功能，只需简单的配置，即可便可以利用监控指标（cpu使用率、磁盘、内存等）自动的扩容或缩容服务中Pod数量，当业务需求增加时，系统将为您无缝地自动增加适量容器，提高系统稳定性。此处将详细讲解HPA的核心设计原理和基于Hepaster的使用方法。前提条件系统应该能否获取到当前Pod的资源使用情况(意思是可以执行kub
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