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木匠是工程师吗
提问者采纳
匠是个工种，更是一种古老的行业，木匠有可能是工程师，工程师是个现代才有的职称；而工程师未必能胜任木匠，甚至可能是皇帝（明熹宗朱由校）或总统（美国前总统卡特）
提问者评价
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其他2条回答
可以考技师或者高级技师，但不是工程师。
好的木匠比工程师强百倍啊
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出门在外也不愁黄章：一个木匠造手机的传奇
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　　他不善言辞，从不接受媒体采访，却以“J.Wong”的论坛 ID 为外界熟谙；他彻夜潜水于魅族论坛，偶尔喋喋不休，偶尔勃然大怒；他深居简出捣腾动辄万元的音乐器材，一月只出一次门理发，以至于公司五层的办公室空空荡荡。他曾在论坛中喊出“不做中国的苹果，要做世界的魅族”的豪情壮言，一时被“煤油”奉为圭臬。
　　有人揶揄称他故作姿态，有人说性格使然。专注、偏执、吹毛求疵乃至疯狂另类，尽管本人未必认同，但中国乔布斯的名号已经深深地烙在他身上。
　　生于广东梅州，黄章对粤菜拥有特殊的情愫。作为中国八大菜系之一，粤菜以其用料广博而杂、选材料讲究著称。
　　在创业之前，黄章曾一度手持锅碗瓢盆，狂热地研究如何做出最好的粤菜。据了解黄章的人透露，黄章家中有五个粤菜厨师，而食材等细节方面仍然由他亲自把控，标准之严以至于他最终只能选择亲自种菜。
　　如果把一道成品菜视为产品，那么食材则如原件。在 2004 年专注于 MP3 播放器市场时，魅族一直是美国音频芯片 Sigmatel 公司最大的客户，据说 Sigmatel 美国公司甚至派人亲临珠海，给魅族颁发了全球第一个 Sigmatel3520 芯片 10 万片纪念牌。然而，一年之后，魅族突然改弦易辙， 弃用 Sigmatel 芯片，改用飞利浦芯片。黄章的理由很简单――为什么不用更好的？
　　魅族第一部手机 M8 采用了与当时 iPhone 3GS 相同的芯片――三星 S3C6410 芯片，这在现在看来没什么，但在 2009 年蛮荒的中国智能手机的环境，国内所谓“山寨机”厂商的做法通常是 MTK 芯片+ 外壳直接销售，手机中甚至夹杂着大量预置的扣费软件。身于南方诸厂的魅族从一开始就与“山寨机”领域划清了界限，尽管 M8 身上仍然弥漫着强烈的苹果气息。
　　在魅族公司里流传着这样一件“小事”，2005 年修建魅族珠海办公楼时，食堂的地板被砸了三次，只因为黄章不满意。
　　别墅：推倒重来
　　黄章曾买了一栋别墅，拆了，然后依照自己的想法在此基础上重新盖了一栋。
　　在公司战略的决策上，黄章确实有推倒“别墅”的勇气和魄力。大约在 2006 年，黄章看到了 MP3 播放器产业的衰势，于是破釜沉舟地放弃了国内 MP3 市场领头羊的地位，投身智能手机市场。2007 年年底，MP3 行业仅存的几家厂商联合召开“涅磐大会”，而行业领导者魅族出乎意料地缺席了。
　　“我们站在山顶，却发现无路可走。”魅族营销总监华海良这样说。
　　一语成谶。据魅族 CEO 白永祥透露，一度超越 iPod 的韩国厂商 iRiver 曾在 MP3 播放器市场占据重要地位，然而由于转型不及时，近些年几乎销声匿迹。 他表示，iRiver 当初也想转做手机，但是测算结果显示可能要花费 1.7 亿美元，于是知难而退。
　　魅族倾尽了两年时间才打造出 M8，这是魅族唯一的出路。尽管市场褒贬不一，但考虑到 Windows CE 这一并不适用于手机的嵌入式系统，最终的成果已经殊为不错。据称，M8 早先由于质量不稳定，魅族放弃了修理，允许用户直接加钱换新。
　　当 Android 概念方兴未艾时，魅族再次按下了 Reset 的按钮。
　　时间回溯到 2011 年 3 月，魅族第二款手机 M9 市场表现超过预期，而公司内部一个类似诺基亚“PC 套件”的项目眼看着也即将完成。借助这个服务，用户可以备份通讯录、短信、日历信息。硬件加服务，形成了一个完整的配套服务。
　　然而，黄章的一个决断让这个服务“胎死腹中”，而它的替代者正是――云服务 Flyme。
　　木匠和“J.Wong 设计”
　　关于黄章，有一个不为人知的秘密是他拥有木匠的手艺。据说，黄章家中的不少家具都由他亲手打造，比如他曾自己购买木料，设计、并手工刨制出一个电视柜。在不了解他的外人听来，这就好比明熹宗朱由校的事迹一样疯狂。
　　这种家具的制造经验很自然地延续到手机设计中。事实上，黄章一直扮演公司首席设计师的角色，昨天的发布会上，“J.Wong 设计”甚至成为招牌。在设计手机外形时，他会用他那个打造家具的刨子打磨出很多个模具，从中选择一个大小最合适手感最好的交给工程师，然后工程师会按照这个木质模型打造一个钢质的模具。魅族 MX 机身背部的倒角就是这样诞生的，如果仔细观察，会发现倒角非常类似木质椅子手工打磨的效果。　
　　M9 和 MX 右上角都有一个“魅族”字样的小篆印章 Logo，这个 Logo 正是由黄章亲自操刀。据说，因为临时添加了这个设计，M9 的发售一度被延期。　
　　黄章与消费者　
　　有人认为黄章经常在论坛与消费者互动，是魅族论坛得以兴旺发达，“煤油”团结的原因。黄章在论坛活跃，不过是一种表现，更深层次的原因在于黄章十分重视消费者的利益。　
　　他无法接受因为产品的缺陷，而令消费者感到痛苦。在魅族还在生产 MP3 播放器的年代，若消费者发现产品的缺陷而导致自己无法使用的情况，黄章的第一反应往往不是想尽办法抵赖、推搪，而是“退”或“换”，绝无二话。　
　　2005 年，魅族推出 E5，用 FM 收音的时候有“噗噗”声，遭到消费者投诉，黄章亲自表态马上免费换机，而且给第一批购买 E5 的消费者赠送运动臂带。　
　　同样是 2005 年，魅族推出 E3，该产品上市初期有频繁死机的问题，当时黄章召集工程师亲自主持找到了问题根源，并且连夜修改漏洞，发表新固件。接下来一两周之内，魅族连续更新固件。　
　　2009 年，M8 遭遇触屏失灵的事故，黄章承认事故原因在于触屏供应商 TPK 的良品率不够高，但如果将所有 M8 召回等于魅族破产。他当时出台屏幕失灵就免费换机的政策。　
　　如果你问为何“煤油”那么喜欢魅族，如果他从一开始就接触魅族的产品，那么产生这份喜爱之情是很自然的――对产品拥有无尽追求的黄章，他实际上非常重视消费者的利益。　
　　控制欲和管理　
　　黄章似乎天生有一种强烈的控制欲，无论是对产品设计、生产抑或公司的管理上，而这种偏执甚至左右了整个公司的发展方向。　
　　令大多数人不解的是，黄章对平板电脑没有任何好感，他曾在论坛中公开表示魅族不会涉足平板。一方面原因在于他认为平板是个妥协的产物，另一个原因则是“手感差”――黄章很喜欢可以一手掌控把玩的设备，而平板电脑显然没有办法满足他这种“控制欲”。据称，黄章的生活办公完全依赖于手机，他从不使用 PC 和平板电脑，他的家中只有一台 5 年前的戴尔台式机。　
　　基于这种强烈的控制欲的驱使，黄章对产品几乎拥有绝对的话语权，但也正是如此，掺杂了太多个人喜恶因素的设计方案时常会让公司的工程师左右为难。　
　　上面提到的魅族印章 Logo 一经公开，外界评价褒贬不一，一度引起论坛网友的激烈争论。不少网友力劝黄章，但他一意孤行，甚至在论坛中大放厥词威胁用户：　
　　“接受的留下，不接受的离开。over”　
　　然而，局限于个人意识的偏执和控制带来的不一定是极致的完美。黄章坚信手机屏幕应该更宽，来容纳更多的文字以方便阅读。于是，M9 和 MX 成为空前绝后屏幕分辨率为 960X640 的 Android 手机，这导致不少应用强制横向拉伸，最终反倒影响用户体验。而 MX2 的
继续我行我素。　
　　“控制”思维甚至延续到产品的生产环节。无论国内外，鲜有手机厂商会像魅族一样，设计、生产、销售全链条集于一身。而这显然不符合商业逻辑，据报道，魅族的制造成本比其他手机代工费用高出 20%。　
　　“因为它成本不低，效率也没富士康高，但从整个设计、制造的理解来看，我们更像是一个大厦。我们不能跨越，我们需要有这样的体验，不能从中间跳过这个步骤――你不能自己没生产过东西，就把东西交给别人制造。”白永祥将这种近乎偏执的驱动力归于对理想的执念。　
　　“这并不是一种优势，而是一种风格。”　
　　白永祥毫不讳言地表示魅族要“控制一切”。事实上，魅族公司至今仍然是一家带有浓厚个人色彩的私人企业。据知情人士透露，目前黄章 100% 控股公司，公司也一直拒绝外来投资。　
　　人格上，一个彻头彻尾的完美主义者和偏执狂，技术上，一个不折不扣的产品经理，行事风格上，一个专横武断的操纵者。低调、隐忍、偏执、疯狂……正是多重性格集于一身的冲突和碰撞，才让他统领下的魅族在浮躁的中国手机市场显得异常另类和神秘。然而，在中国这个变通和营销致胜的竞争环境下，“只有偏执狂才能生存”的真理还有待检验。
编辑：雨田
来源：爱范儿
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版权所有：中国青年网信息网络传播视听节目许可证0105108号 京ICP证050705号Instagram 5位传奇工程师背后的技术揭秘（PPT）
发表于 22:13|
作者郭雪梅
摘要：Instagram，一家基于iOS和Android的社交图片照片分享应用开发商，以独特的运营理念，在仅有5位工程师，团队共有13人的情况下，成功将自己以7.5亿美元出售给Facebook。奇迹的背后，是“为尽量减少运维负担而优化，监控一切，简洁的技术主张”。
Instagram是一家基于iOS和Android的社交图片照片分享应用开发商。凭借着独特的运营理念，自2010年3月成立以来，短短一年的时间就吸引了1400万用户。而后随着手机相机改动、图像处理升级、与Facebook等社交灵活交互、支持Android等服务不断升级，用户量迅速冲击3000万，于2012年9月被Facebook以7.15亿美元收购。而截止到今年2月底，其活跃用户成功突破1亿。Instagram两位创始人与高速增长相背离的是，从成立之初仅有凯文·希斯特罗姆(Kevin Systrom)和迈克·克里格(Mike Krieger)两位创始人，到2011年获得A轮风投700万美元的4位员工，再到被收购时的13人团队，Instagram人员组织一直极为精简。如此小规模的团队居然可以如此自如地应对飞速增长的用户数并提供创新服务，这不能不说是硅谷的又一个财富传奇。以至于Instagram技术团队撰写的《》一经发布，就获得了创业企业CTO们的热烈回应。彼时，Instagram的团队还在寻找一个“可以驯服EC2 实例群的DevOps”。没有想到，收购如此来势汹汹。日，Facebook宣布收购Instagram。两天之后，Instagram的联合创始人Mike Krieger公开发表《》演讲，第一次向外界全面地展现了Instagram创业历程以及其中不得不说的技术“秘密.”。本文为全文翻译，有助于创新技术团队更好认识和了解Instagram13人团队创造奇迹所依赖的技术：Instagram技术团队：2010年： 2位工程师2011年： 3位工程师2012年： 5位工程师Instagram核心原则：1 simplicity(简洁主义)2 optimize for minimal operational burden(为尽量减少运维负担而优化)3 instrument everything(监控一切)一、初创阶段：两名没有任何后端的实战经验的创始人；通过托管在洛杉矶某处的一台机器（甚至性能都没有MacBook Pro强）；存储采用CouchDB（Apache CouchDB 是一个面向文档的数据库管理系统）；产品上线第一天有25000注册用户。二、上线阶段：因为忘记favicon.ico图标文件，在Django上引起大量404错误。这是第一个经验教训。后面还有：ulimit -n ，设置Linux内核可以同时打开的文件描述符的最大值，例如size为4092。memcached -t 4，设置用于处理请求的线程数。prefork/postfork 线程的预加载还是后加载。显然，绝大多数系统扩展问题繁琐而困难。而在不断出现问题并解决问题的过程中，Instagram决定迁往AWS的EC2。三、迁移阶段：“let’s move to EC2”就像是“对100码速度行驶的汽车更换所有部件”。具体分析：&& 1. &数据库扩展　　早期：django ORM+postgresql（PostGIS）　　因为PostGIS而选择了postgresql，PostGIS在对象关系型数据库PostgreSQL上增加了存储管理空间数据的能力，相当于Oracle的spatial部分，数据库可部署在独立服务器上。& &随着照片数量的爆发式增长，最大内存为68G的EC2显然无法支持。　　改变：进行vertical partitioning（垂直分区），并通过django db routers使垂直分区更加容易。& &如：照片则映射到photodbdef db_for_read(self, model):&br&& & if app_label == 'photos':&br&& & & & return 'photodb'& & 几个月以后，photodb&60G的时候，采用horizontal partitioning（水平分区，用“分片”sharding实现)& & 但sharding也带来诸多问题：& & & &1）. 数据检索（多数情况下，很难知道用户的主访问模式）　　2）. 当有分片变得太大的时候怎么办？　　可以采用，基于范围的分片策略(如MongoDB一样)　　3）. 性能下降，特别是由EC2实例磁盘IO导致，解决方法是：预先切分(pre-split)，即预先切分上千个逻辑切片，将它们映射到较少的物理分区节点中去。2. &选择合适工具& & 进行缓存/反规范化数据设计& & 用户上传图片时：1). 用户上传带有标题信息和地理位置信息(可选)的照片；2). 同步写到这个用户对应的数据库(分片)中；3). 进行队列化处理a 如果带有地理位置信息，通过异步的POST请求，将这个图片的信息送到Solr(Instagram 用于geo-search API的全文检索服务器)。b 跟随者的信息分发(follower delivery)，即告诉我的follower ，我发布了新的照片。如何来实现的呢？每个用户都有一个follower 列表，新照片上传时会把照片ID发送给列表中的每一个用户，用Redis 来处理这一业务简直太棒了，快速插入，快速子集化。c 当需要生成feed的时候，我们通过ID+#的格式，直接在memcached中查找信息& & Redis适合什么样的场景？1).数据结构相对有限；2).对频繁GET的地方，对复杂对象进行缓存；不要将自己绑定在非得以内存数据库为主要存储策略的方案上。& &关于Follow图谱第一版：简单的数据库表格（source_ id, target_id, status)&需要来回答如下查询：我关注谁？谁关注我？我是否关注某人？某人是否关注我？&当数据库的压力变大时，Instagram开始在Redis中并发存储关注图谱，但这也带来了内容一致性（consistency）的问题。而不一致性一度会带来缓存失效问题。PostGIS结合轻量的memcached缓存，可以支撑上万的请求量。需要注意点：& & & & 1). 核心数据存储部分有一个万能的组件支撑，就像：Redis；& & & & 2).千万不要试想用两种工具去做同一个工作；3. &保持敏捷1). 广泛的单元测试和功能测试2). 坚持DRY（Don’t Repeat Yourself）原则3). 使用通知/信号机制实现解耦4). 我们大部分工作使用Python来完成，只有逼不得已的时候，才会用C5). 频繁的代码复查，尽量保持“智慧共享”。6). 广泛的系统监控4. &往Android平台扩展12小时增加100万新用户的关键：1). 伟大的工具可以使读取更具扩展性，例如：redis: slaveof &host& &port&（SLAVEOF 命令用于在 Redis 运行时动态地修改复制(replication)功能的行为）；2). 更短的迭代周期；3). 不要重复发明轮子，例如想开发一个系统监控的守护进程，完全没有必要，HAProxy完全能胜任这一工作；4). 找强大的技术顾问；5). 技术团队保持开放的氛围并积极回馈开源世界；6). 关注优化，想办法让系统速度快上一倍。7). 保持敏捷；8).使用最少部件，最干净的解决方案；9). 不要过度的优化，除非你提前知道自己的系统将如何扩展PPT很好的保持了Instagram“simplicity”的哲学，即使提到技术，也精简到了极致。为了让更多朋友明了，特别从其工程师博客上选择更多细节来补足，而这里，是，其中不乏那些极为实用的开源工具。四、其他细节技术1. 操作系统/主机　　在Amazon EC2上跑Ubuntu Linux 11.04 (“Natty Narwhal”)，这个版本经过验证在 EC2 上够稳定。但之前的版本在EC2上高流量的时候都会出现各种不可预测的问题。2. 负载均衡& & &每一个对Instagram 服务器的访问都会通过负载均衡服务器；我们使用2台Nginx机器做DNS轮询。这种方案的缺点是当其中一台退役时，需要花时间更新DNS。最近，转而使用Amazon的ELB(Elastic Load Balancer)负载均衡器，使用3个Nginx 实例可以实现调入调出(而当某个Nginx实例通不过故障检测，系统会自动将其从循环中抽离)；同时在 ELB 层停掉了 SSL , 以缓解nginx的 CPU 压力。使用Amazon的Route53服务作为DNS服务，这是AWS控制台上增加的一套很好的GUI工具。3. 应用服务器& & & 在Amazon的High-CPU Extra-Large机器上运行了Django ，随着用户的增长，已经在上面跑了25个Django实例了(幸运地，因为是无状态的，所以非常便于横向扩展)。但发现个别工作负载是属于计算密集型而非IO密集型，因此High-CPU Extra-Large类型的实例刚好提供了合适的比重(CPU和内存)。& & 为此，使用 Gunicorn 作为 WSGI 服务器。过去曾用过 Apache 下的 mod_wsgi 模块，不过发现 Gunicorn 更容易配置并且节省 CPU 资源。使用 Fabric 加速部署。Fabric最近增加了并行模式，因此部署只需要花费几秒钟。4.&数据存储& & 大部分数据(用户信息，照片的元数据、标签等)存储在PostgreSQL中；并基于不同的Postgres 实例进行切分的。主要分片集群包含12个四倍超大内存云主机(且12个副本在不同的区域)；& & 而亚马逊的网络磁盘系统(EBS)每秒的寻道能力不够，因此，将所有工作放到内存中就变得尤为重要。为了获得合理的性能，创建了软 RAID 以提升 IO 能力，使用的 Mdadm 工具进行 RAID 管理；& & 这里，vmtouch用来管理内存数据是个极好的工具，尤其是在故障转移时，从一台机器到另一台机器，甚至没有活动的内存概要文件的情况。这里是脚本，用来解析运行于一台机器上的vmtouch 输出并打印出相应vmtouch命令，在另一台机器上执行，用于匹配他当前的内存状态；& & 所有的PostgreSQL实例都是运行于主-备模式(Master-Replica)，基于流复制，并且使用EBS快照经常备份我们的系统。为了保证快照的一致性(原始灵感来源于ec2-consistent-snapshot)使用XFS作为我们的文件系统，通过XFS，当进行快照时，可以冻结&解冻RAID阵列。为了进行流复制，我们最爱的工具是repmgr 。& & 对于从应用服务器连接到数据，我们很早就使用了Pgbouncer做连接池，此举对性能有巨大的影响。我们发现Christophe Pettus的博客 有大量的关于Django、PostgreSQL 和Pgbouncer 秘诀的资源。& & 照片直接存储在亚马逊的S3，当前已经存储了几T的照片数据。使用亚马逊的CloudFront作为我们的CDN，这加快了全世界用户的照片加载时间。& & 为了geo-search API，我们一直使用PostgreSQL了很多个月，不过后来迁移到了Apache Solr.他有一套简单的JSON接口，这样我们的应用程序相关的，只是另一套API而已。& & 最后，和任何现代Web服务一样，使用了Memcached 做缓存，并且当前已经使用了6个Memcached 实例，我们使用pylibmc & libmemcached进行连接。Amzon最近启用了一个灵活的缓存服务(Elastic Cache service)，但是它并不比运行我们自己的实例便宜，因此我们并没有切换上去；& & 5. 任务队列&推送通知& & 当一个用户决定分享一张Instagram 的照片到Twitter 或Facebook，或者是当我们需要通知一个 实时订阅者有一张新的照片贴出，我们将这个任务推到 Gearman，一个任务队列系统能够写于Danga。这样做的任务队列异步通过意味着媒体上传可以尽快完成,而“重担”可以在后台运行。我们大概有200个工作实例(都用Python写的)在给定的时间内对队列中的任务进行消费，并分发给不同的服务。我们的feed feed fan-out也使用了Gearman，这样posting就会响应新用户，因为他有很多followers。& & 对于消息推送，找到的最划算的方案是，，已经为我们处理了超过10亿条通知，并且绝对可靠。& & 6.&监控& & 基于 Python-Munin,写了很多Munin 插件，使用Munin进行图形化度量。用于图形化度量非系统级的东西(例如，每秒的签入人数，每条照片发布数等)，使用Pingdom作为外部监控服务，PagerDuty 用于事件通知。& & Python错误报告，是使用的Sentry，一个Disqus的工程师写的令人敬畏的开源的Django app。在任何时间，都可以实时的查看系统发生了什么错误。文章到这里，并没有结束。对今天已经跨越“亿”线的Instagram而言，“为了最小的运营负担而优化程序，利用一切能用到的（开源）工具与云平台，极简的技术主张”未变，不信，看看最近的新闻，《Instagram的负载均衡武器：Eureka填补了Amazon Web Services的大缺口》还在续写属于他自己的技术传奇。（的分析对本文也有贡献，审校/仲浩）链接：Mike Krieger《》演讲PPT“&”将于-7日在北京国家会议中心隆重举行。猛击！&相关活动已经火热启动：&，欢迎研发者、团队和创业企业参加！
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