hacktoberfest 骗 T 恤衫正常招数。

其实只要合并多个修改到一个 PR，并且注明是 fix typo only，这类 PR 也是没啥大问题。

这是传说中外包的外包？

我默认楼主需要的是类似数据仓库之流的东西，这方面运维成本很高，小公司自己做没经验的话会很痛苦。建议直接买云厂商的解决方案。例如阿里云的 maxcompute 。比较现代的解决方案一般是存算分离，存储一般用普通的 oss 。

在这个基本的仓库服务上，建议再酌情选择 数据治理，数据管道等组件。这方面可以开源和购买相结合。

CTO 不行 -> 同意
Rails 不行 -> 这锅 rails 不背。Github，shopify，Airbnb 怕不是都是用的垃圾语言和框架

i7 有点困难。服务器 CPU 的话，可以体验一下 oracle 的裸金属机器租赁服务 https://www.oracle.com/cloud/compute/bare-metal.html

没啥问题，使用了这样的方式已经一年多。


我不用 windows 和 RDP，只用 linux 和 SSH，对带宽要求小的忽略不计。

建议买个移动显示器，千八百的价格，使用体验完胜了这个。

这个模式很常见，interface-based 编程。

后端做 grpc 服务基本都是这么弄的。用 protobuf 先把 data model 和服务接口写出来； protoc 生成 client 和 server 端的教授叫代码；去 server 端填各种具体实现。

swagger-codegen 我的理解就是把 protobuf 替换成 swagger spec，code-gen 替换了 protoc，接口调用编程了普通的 http 调用；但整体思路是一样的。

LZ 了解一下 linter 和 formatter 。做这个真的不费劲。想适配什么风格就能什么风格。

我要是公司领导，我只想把 LZ 拖出去打屁屁

这个和 review 的工具也有关系。

比如你用原装的 github 来 code review，方法二会非常的令人费解。
如果你用 Gerrit，phabricator 这样的工具，方法二也是可以拆的比较清楚的。

@sjmcefc2 账单太贵，其实有时候也是一个好事，是一个量变到质变的一个指标。

上 snowflake 后，其实让数据查询和运算变得特别的“亲民”，因为 snowflake 处理掉了大量的底层的运算和存储。之前这些数据都是公司内部工程师和数据科学家才懂得如何获取和处理（需要获取大量权限，确保查询要经过优化），现在变成业务人员、分析师，大家经过一定的学习之后都会自己处理一些简单的需求。

一些 BI 软件，链接 snowflake 这样的云上数仓之后，也变得特别的易用，谁都可以整两个漂亮的 dashboard 支持一下自己组的业务需求。一些数据管道需求，配合 dbt 这类的工具，我见过很多偏业务的分析师都能写出相当可用的管道代码。所以每个业务组都会开始做自己的数据产品，来支持自己的业务运营。

所以，公司内部其实对数据的依赖和使用率更高了，激发了大家创造力，副作用是会造成账单比你之前估计的要高很多。
但怎么平衡这个成本和收益，也是仁者见仁智者见智。我个人觉得公司变得更加“数据驱动”是很好的，多付的这点计算费用还是划得来的，公司的运营效率，方向感更强了，带来的好处远胜于这些成本。

可以，简单易用，账单感人。

@ishowman 公司在加州不一定注册在加州，很多公司都注册在 delaware 州。
https://icis.corp.delaware.gov/ecorp/entitysearch/NameSearch.aspx

> 一个 RPC 请求回来的数据是啥得分析半年
这个应该不是 c++的问题，服务提供方得提供接口说明（例如 protobuf 文件）

> 改一行代码编译要几分钟，一大堆依赖
你可能需要 TDD，用测试搞定一些局部功能先

> GDB 还没空学怎么用
这个应该先学一下，否则真是两眼一抹黑，靠 print debug 太痛苦

@typetraits 所以大家需要的是虚拟机服务（可能带 GPU ）多一点，不需要 sagemaker 这种全流程管理服务？

> 公司用的是自有集群

自有集群一般是什么样的呢？

新一点的项目建议直接搞容器把

感觉最重要的能力和代码其实关键都不大，比较泛泛，放之四海皆准

1. 学习的能力
2. 分析问题和解决问题的能力
3. 沟通和与人协作的能力

1G 的文档大概 8 千万个中文字，7G 的文档大约有 5 亿 6 千万字。LZ 的这个文档大概水平相当于《永乐大典》。。一部宏伟的码农巨著。。