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整合Prometheus做 K8s監控與其常見問題-李建穎
談談整合 Prometheus 做 K8s 應用程式監控與其常見的規模化問題-李建穎
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2. Prometheus概述
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4. 叢集數量增長帶來的監控觀測議題
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AI預測地震：突破性研究揭示70%的預測準確度
今天早上7點5分，台灣東部外海發生了一起芮氏規模6.2的地震。據中央氣象署觀測資料，這次地震的震央位於花蓮縣政府東方約120.2公里，接近日本與那國島海域，地震深度僅為5.7公里，屬於極淺層地震。
無法預測的地震，一直是台灣人民的恐懼，不過AI世代的來臨，地震也許即將成為可以預測的天災。
最近，來自美國德州大學的科學家成功開發出一個由AI人工智慧驅動的工具，該工具在中國的一項試驗中，成功預測了地震，並在發生前一周達到了70%的預測準確度。在這項為期七個月的試驗中，AI成功地預測了14次地震，這些地震的位置與預測位置相距約200英里（約合320公里），而且預測的強度幾乎完全符合計算結果。然而，AI也錯過了一次地震，並發出了八次錯誤的預警。
這款AI工具是通過機器學習的方法開發而成的，它能夠即時偵測到地震數據中的統計異常，並與之前的地震數據進行對比。研究人員將這項AI訓練成根據地震物理學知識生成的一組統計特徵，然後讓它自行學習來自五年地震數據庫的資料。訓練完成後，AI會在地球的背景嗡嗡聲中聆聽入侵地震的跡象，從而進行預測。
研究人員指出，這項技術突破意味著地震學界取得了重大的進展，並形成了人工智慧領域在地震預測方面的重要里程碑。該AI技術的成功對地震預測和災害管理帶來了巨大的幫助，尤其在提供更長的預警時間，從而減少潛在的經濟和人類損失方面具有巨大潛力。
不過研究員也表示這項技術還將繼續優化，有望在地震監測網絡健全的地區，如加州、義大利、日本、希臘、土耳其和德州等地，提高成功率，並將預測範圍縮小到數十英里的範圍內。這一突破性的研究使我們更加接近實現地震預測的目標，雖然我們尚未能在全球范圍內實現精確預測，但這表明人類在這個看似不可能的任務上已經邁出了重要的一步。
延伸閱讀：
。Earthquake-predicting tool driven by AI shows 70% accuracy, new research reveals：https://economictimes.indiatimes.com/news/science/earthquake-predicting-tool-driven-by-ai-shows-70-per-cent-accuracy-new-research-reveals/articleshow/104240095.cms
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產品經理怎麼看？競爭對手的四種類型
競爭對手的類型可以分為以下幾種：
1. 直接競爭對手：這些公司直接提供與你的產品或服務相同或非常相似的產品或服務，並且在同一目標市場上競爭。他們可能是你最直接的競爭對手，因為他們的產品和服務與你的直接競爭，顧客須在你跟你的競爭對手間做選擇。
2. 間接競爭對手：這些公司提供的產品或服務可能與你的相似，但並非直接競爭。它們可能滿足相同的客戶需求，但以不同的方式或在不同的市場定位，雖然不直接競爭，但它們仍然可以影響你的業務。
3. 替代品競爭對手：這些是完全不同的產品或服務，但滿足了相同的客戶需求。當客戶發現有替代品可以滿足他們的需求時，他們可能會轉向這些替代品，從而影響你的業務。
4. 新進入者：這些是新進入市場的公司，可能對你的業務構成潛在威脅，他們可能帶來新的技術、創新或競爭策略，挑戰現有競爭者的地位。
了解這些不同類型的競爭對手可以幫助你制定更全面和有效的競爭策略，並做好應對各種情況的準備，須確保我們在直接競爭者面前保有競爭力、不會因間接競爭者而失去過多客群以即確保自己是潛能替代品競爭者。
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