筆記 | 反脆弱

筆記 | 反脆弱
Photo by Jonas Jacobsson / Unsplash

脆弱的反義詞,直覺的反應認為是堅強、堅固之類的詞,「反脆弱」作者塔雷伯認為反脆弱才是脆弱的相反狀態,脆弱是容易因變動產生大的負面影響,堅固/堅強是沒那麼容易受變動影響,反脆弱則是因變動產生正面的影響。

聽讀書選中舉了一些例子來幫助理解反脆弱的概念,其中一個例子是較好懂的,重訓之所以能長肌肉 ,是因為肌肉束在負荷平常不會負擔到的重量時,部分會因此受傷,身體在修補這些傷害時,會讓肌肉長得更多更強健,這就是一種「反脆弱」的現象。

尼采:「凡殺不死我的,必使我更強大」,是用來形容反脆弱最適合的一句話,在承受變動後得到了某些養分,促使自己擁有更多的能量而能更夠承受更多或更大的變動。

如果我們致力於避免變動,期待維持長久的穩定,在遇到大變動時反而是更無法承受的,人生唯一不變的就是變,小至身旁周遭的人事物,大至意想不到的災難,因此應該採取的作法是想方法可以耐受變動,為風險預做準備,甚至在變動中獲益,降低脆弱性,提升反脆弱能力。

反脆弱一書中對於提升反脆弱力提出了一些策略:

槓鈴策略 (Barbell Strategy)

將多數資源放在低風險,以避免損失,少數資源投入在高風險高獲益,增加可能的獲益,若將全數資源放在中度風險、穩定報酬中,遇到大的變動時反而是最脆弱的。

小型試驗

進行小規模的實驗、試錯,提升耐受風險的能力以及發掘機會。

取得選擇權

用相對低的代價,取得未來可以行使某項權利、獲取高報酬的資格,遇到損失有限但利益無窮的情況,一定要想辦法取得選擇權。

創造對風險的凸性

風險不可預期且必定到來,因此正確看待風險,投注資源降低風險影響程度,如果能因此獲益就是創造對風險的凸性。

變動隨時會發生,可以經由接受一些頻繁的、小的變動,不斷地調整,藉此降低自己的脆弱性,透過前述的策略,正確地看待風險並投入資源做投資、試驗、預防,提升自己的反脆弱力。

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Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

在初版架構逐漸成形後,時間也差不多過了一年。 架構可以跑、資料可以流動,但我仍然不確定它能不能真正落地。這條路必須要團隊可以承接、可以擴展,數據才有機會真正發揮價值。 很慶幸的是,我的主管願意投資時間,讓這個方向能繼續推進。也正是在那段時間,我的思考開始出現轉變... 前一篇的重點,是讓流程從「能跑」走向「能持續」。 而接下來我開始思考:如果這件事要由團隊一起做下去,現在的做法夠不夠讓人接手? 轉變的核心 回頭看那一年,大多數時間其實是在解問題。 但接下來,我該解的是另一個問題:怎麼讓別人不用再解一次同樣的問題? 於是投入了約莫三個月、壓力值很高的一段時間,開始把原本依賴個人經驗與記憶的做法,收斂成可以被團隊理解與複製的形式。 這個收斂,後來具體落在幾個方向上: * 把 Data Center 的部署方式收斂成一致做法,降低環境轉換成本 * 把資料整理作業轉變為配置驅動,讓流程與部署有規則可循 * 整理 DDL 轉換規則與範本,讓團隊能共用同一套方法 * 把知識系統化交付出去 這些事情的唯一核心是 讓方法大於個人。 從個人經驗,到規則明確 第一個改變:

By Jo
Data Platform 筆記#01:初版技術架構成形

Data Platform 筆記#01:初版技術架構成形

在上篇的 POC 之後,我們整理了一份內部報告,將問題拆成資料蒐集、基礎資料定義、資料量與查詢效能、資料治理、技術架構等幾個面向。 這份整理的目的是先建立邊界,讓我們從發散與模糊,逐步走向具體且聚焦。 在這個基礎上,我開始把關注重點轉向資料流: 如何讓資料自動、穩定、乾淨地進到分析效能較好的資料庫? 同時,也剛好迎來一個契機:與技術能量較高的團隊合作發展數據中台。這讓 Data Center 的推進獲得更多資源與支援,讓我們能更系統化地思考架構問題。 思考階段 這個階段,我們主要思考幾個問題: * 不同來源的資料,能不能用相對一致的方法接進來? * 資料會持續累積,是否有合適的儲存與管理方案? * 資料進來後,分層應該怎麼定義? * 查詢分析時,是否有更適合的查詢引擎? 各資料源的特性不同,接收方式很難完全一致。但若每種來源都設計一套專屬流程,維運成本會快速上升。因此初步的想法是先用一種主要方式處理大多數的情境,讓資料流先跑起來,再逐步優化。 過去常見的分層方式,是將資料分成: * 可追溯的原始資料(Stage) * 清洗整理後的乾淨資料(Data) *

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Data Platform 筆記#00:在變得具體之前

Data Platform 筆記#00:在變得具體之前

目標要做資料平台(Data Platform) 一開始我不是很能夠想像這件事該長成什麼樣子,既有的認知只有前期參與的團隊有實作過 HR 資料中心,顧問曾指導資料分層為 Stage、Data、Mart,除此之外,我沒有更多掌握,有很多疑問需要找到答案。 做到什麼程度算是Data Platform? 我們期待它能解決什麼、幫助到誰? 它是不是應該包含一套接收資料的方法、能儲存大量資料的資料庫、提供資料服務的能力?   那麼,它是一個平台嗎?該用什麼技術?有哪些其實現在不需要?又該怎麼做,才能保留未來需要的彈性? 這些問題在當下其實都沒有辦法很快有肯定又具體的答案。好像每一個點都應該被考慮到,但同時又覺得過於理想。那段時間,我甚至開始嘗試透過與 AI 的對話,把模糊的想法拆解成可以被檢視的問題。它沒有辦法替我做決定,但確實加速我釐清問題。 只是,在理解問題的過程,即使把想法轉化輸出成一張張架構圖,進展卻不是太明顯,反而有一種無法落地的感覺,沒有讓事情真正往前走,我們仍然缺少可以被驗證的起點。 開始有切入點的時機,是我們在尋找能夠讓用戶自助調整所需報表的工具,剛好從前的工作曾小量接觸

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筆記 | 自架 Ghost 的 SMTP 設定

筆記 | 自架 Ghost 的 SMTP 設定

部落格荒廢了好一段時間,近期終於想用手機登入管理介面留下些草稿,突然發現無法登入,登入鈕下方出現了如下的一段訊息 EmailError: Failed to send email. Please check your site configuration and try again. 結論先行,原因是我安裝的 ghost 版本,在首次使用新裝置登入時需要 2FA (二階段驗證),也就是說,除了帳號密碼登入之外,還會有一層驗證機制,而這層驗證機制需要輸入 6 碼驗證碼 (Ghost 站台發給登入者註冊信箱的 mail 會提供)。我當時建置 Ghost 時認為自己不會發送電子報,就忽略了 SMTP 的設定,導致 Ghost 站台不能正常發信,在配置好 SMTP 設定後,從新裝置就能正常登入了。 前一篇文章提到我的 Ghost 是架設在

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