为什么数据离您越来越近

3、用户空间与内核通信方式有哪些?

1)系统调用。用户空间进程通过系统调用进入内核空间，访问指定的内核空间数据;

2)驱动程序。用户空间进程可以使用封装后的系统调用接口访问驱动设备节点，以和运行在内核空间的驱动程序通信;

3)共享内存mmap。在代码中调用接口，实现内核空间与用户空间的地址映射，在实时性要求很高的项目中为首选，省去拷贝数据的时间等资源，但缺点是不好控制;

4)copy_to_user()、copy_from_user()，是在驱动程序中调用接口，实现用户空间与内核空间的数据拷贝操作，应用于实时性要求不高的项目中。

以及：
 

这种三段式决策，已经具备了科学管理的雏形，并且随着80年代末、90年代初承包制的普及，大放异彩。以至于很多50、60后的领导以及受他们影响的70、80后领导，都还喜欢沿用：干什么，怎么干，干啥样这种三段式说法。在文章、书籍里也很普遍。

然而，这并不是真正意义上的科学管理。因为太粗糙了。特别是干什么，往往是领导自己拍脑袋定，他们最喜欢的口头禅是：“你先达成个小目标，挣它1个亿”至于为什么是1个亿，为什么非得挣钱而不是占领市场，从来没有深入分析与解释。决策拍脑袋的结果，就是当面拍胸脯，出事拍大腿。因此才有了“三拍”的戏称。

3从粗放到精细

想要提升决策的精细化程度，就得引入数据度量和数据分析，可以说，数据分析天生是为科学管理服务的。有了数据的支持，能够做大量精细化管理。

决策前：

1、量化评估经营现状，收入、支出、利润。

2、根据市场、对手、消费者数据，评估机会点与威胁。

3、根据过往业绩走势，发现自然变化规律，制定更合理的目标。

决策中：1、量化评估备选方案所需的时间、人力、物力投入。2、根据过往表现，量化评估方案可行性，评估预计完成率。3、根据过往业绩走势，发现自然变化规律，制定更合理的目标。

决策后：1、量化监督执行过程，发现执行问题。2、分析执行手段，评估优化、调整的措施。3、复盘执行效果，检查目标实际完成，总结经验。
 

Coco 与 Coca 的关系

Coca 是笔者(@phodal)写的一个用于系统重构、系统迁移和系统分析的瑞士军刀。它可以分析代码中的测试坏味道、模块化分析、行数统计、分析调用与依赖、Git 分析以及自动化重构等。

Coco 这个名字的来源是椰子鸡，正如 Coca 项目(https://github.com/phodal/coca )的来源是 Coca Cola，只是维度上由喝的变成吃的而已。Coco 是 Coca 的姊妹工具，与 Coca 工具是相互补充。

Coco：自动化分析与建议工具

Coco 要实现的主要功能是：

• 分析。对项目进行全面化的分析，如 Git 历史、模块化分析、框架使用等
• 报告。以可视化和文档的形式输出项目的总览信息(结合 D3 可视化的形式)
• 建议。针对于项目中的问题，进行自动化的建议
• 成熟度。(TBC，待定)

从里程碑来说，我们所要做的功能特别多。而结合 Coca 和 DevOps 知识平台 Ledge 在开源社区经受了一年多的洗礼，它们受到了越来越多的开发者的喜爱。与此同时，在这一年多的时间里，我也将自己的经验不断也输入到了项目中。

与此同时，我们将先创建一个组织：Inherd，作为这一系列工具的核心团队。

Coco 技术栈

作为一个 CLI 工具，我本该选取 Golang 作为主要技术栈的。但是，经常与 Ledge 的开发者们讨论一番后，大家决定使用 Rust(虽然大部分人都没有经验)作为主要语言。与此同时，作为一个已经使用了一年的 Rust 语言的开发者，我觉得这并不是太大的难题。与此同时，这个工具未来也将在浏览器上运行，Rust 的 Web Assembly 支持比几大主流语言友好。

除了 Rust 之外，我们还需要可视化相关的报告等，为此我们还需要前端相关技术栈的开发，如 D3.js。当然了，能结合 Web Assembly + D3.js + 其它框架也是一个不错选项。

Coco 进度

对于写一个工具来说，最难的是开个头，随后就是补充功能和重构了，谁都能做。

当前主要进展：

• 使用 libgit2 实现对 Git 相关的分析中。
• 集成 Tokei 实现 CLOC 相关的行数统计。
• 集成 Scie 的框架检测功能，对技术栈进行可视化

以下主要模块还未开始：

• 模块化分析
• 可视化报告
• 标签生成(AI，分词)
• 改进建议
• 工具建议

（编辑：南通站长网）

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