生活上

本周的计划完成度比上周好多了。解决了好几个躺在待办事项里的老问题：

• 12月回中国的旅程
  • 周一把12月回中国的备选方案香港路线的两程机票都给订好了，HKG-CTU这一程大概在HKD 3500左右，比六月份刚开始关注这个机票的时候贵了小几百块钱，不过等到了现在也能按照港府新的3天隔离方案来订票了，也算不亏吧。JFK-HKG这一程是用UA出的fully refundable的NH的票，大约USD 1200，就算不能退也算是很不错的圣诞季节票价了。香港路线里还剩隔离酒店没有订，打算再过两个礼拜看看风声，看看港府是不是会取消检疫，不过如果港府公布了包含圣诞季的第九版隔离酒店名单那就要赶紧挑一个便宜的订了。
  • 把另一个温哥华方案的EWR-YVR这一程给订好了，提前4晚到温哥华，给核酸留够了时间，酒店就之后再订吧。
• 9月初的欧洲行
  • 周日花了两三个小时照着Lonely Planet把9月整个欧洲行的酒店给订好了。
• 改进家中的Internet
  • 家中的Verizon Fios经常会遭遇到莫名的限速，不打算和运营商争吵了，周四的时候去T-Mobile店里办了个5G Home Internet，当晚就把热点拿回来了，现在下行速度稳定在 ~200Mbps 单/多线程，虽然上行速度就只有 ~15Mbps 了，也很够我用了。

这周完全没有出去看电影啊啥的，因为下周末就要出去玩儿了，不管是工作上还是生活上都有不少事情想要在出门之前做完。但是还是出去和朋友吃了四餐饭，都很开心。

• 周三和室友在家附近吃了个墨西哥菜，是一家很有家庭餐馆感觉的taqueria，我特别喜欢喝他们家的tamarind water，是一种用酸豆（tamarind）做成的热带饮品，酸甜口，味道似没有加工过的山楂。家庭餐馆的氛围也很好，在家附近的话就算不太饿也可以过来吃个tacos或者喝杯饮料。
• 周六的时候和室友打算去吃上周吃过的泰国小馆子，没想到扑了个空，这周关门，于是转战Newark Ave主街上的另一家泰国馆子，味道也很不错，这拌饭用的辣咖喱汤要是用作下粉面的汤底恐怕更好吧！Newark Ave上在办LGBTQ市集，走出来很自然而然就带入到这些人的活在当下的心情里了。
• 周五中午和来纽约的LXX吃午饭，一起聊了很多大学八卦，而且意外发现他下周也会要去意大利，应该还能在威尼斯再碰上。
• 周五晚上和朋友们在四四南村吃了一碗长达四个小时的牛肉饭，当然主要都是聊天啦。认识了个就住在那附近的新朋友Juju，听他们聊买投资房啊现金流啊以租养房啊我是叹为观止。

接下来的一周里打算：

• 好好读读LP和游记，把欧洲那些地方大概想去的点给定下来。周五晚上就要出发了，疫情三年没有跨洲的大的旅行了，好好玩。
• 可以把10月的韩国机票订了。
• 好好玩，但也可以挑一本书在出门的时候好好读，刘思慕最近的自传听说很不错，有声书还是他自己朗读的，很适合出门。

技术上

本周：

• 没有专门看某一本技术书，挑了《Streaming Systems》和《Site Reliability Engineering》这两本Google自己出的书打算并行着读，而且应该也会跳过熟悉或者不太感兴趣的章节。这两本书我想读得更有问题意识一点，很多时候我们知道某些技术实践是好的，是有效的，但是为什么会这些技术实践会出现，他们解决了什么样的非技术的问题，也同样很有意思。Software architecture是一个技术问题的同时也是一个商业问题，毕竟绝大多数软件工程师都是给盈利机构工作的。
• 读了几篇paper，blog post，或者tech talk。
  • How To Evaluate MLOps Tools: 这里关于很多人选择tools的动机——很有可能是崇拜权威或者单单是宗教原因（like editor wars）的讨论很有意思。太过于热衷于某一种tools某种程度上是会限制我们的思考方式，而且还有别的坏处。Try new tools often, if you don’t have the time, at least keep an open mind.
  • Towards Observability for Machine Learning Pipelines: 在MLOps的Discord里看到的一个event，是一个ongoing的研究成果的很简短的综述，paper已经出来了，没读。有可能有意思的点是关于ML system的SLO应该是什么的思考，这里牵扯到很多ML项目中feedback周期太长或者根本没有有效feedback的问题。
  • Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems: Google在2015年的一篇文章，把传统软件开发的tech debt问题一一在ML系统上分析了一遍，对于每个问题ML系统都应该是有过之无不及的。两个亮点：一是关于ML系统至少有95%是glue code（传统软件）的论断，二是指出hidden feedback loop在（当时的）学界还不怎么受重视。
  • Full Cycle Developers at Netflix — Operate What You Build: Netflix在2018年的技术博客，讲了从2012年以来他们转向devops (full cycle developer) 的实践，基本和Google SRE的内核思想是相似的。值得观察的点是这些公司都是在成长到什么阶段的时候开始觉得，抽出一些人做ops的infrastructure比直接堆人做ops要更划算的。毕竟把ops自动化需要的人头开销和traffic的增长比是sublinear的，而直接堆ops的人是linear的。Netflix在2012年大概是2000名员工，Google在搭建SRE的2004年左右应该也是这个数量级。
• 做了一场LC周赛，也算是无事地做完了吧。
• 这周和一些朋友聊了一些中长期，特别是长期的职业目标。以前很少有很明确的长期目标，最近多多少少是更加知道自己想要什么了。多做自己喜欢的事情，做决定也要更干脆果断。

接下来的一周打算：

• 改简历、投简历。
• 接着在上面两本技术书里找自己感兴趣的章节读。
• OSS啊和社群里的别人聊天啊就不做太多安排了，毕竟要去欧洲玩啦。回来再说吧。