就拿这一次谷歌的数据异常来说,在拉里·佩奇宣布全数转移数据之后,负责监控服务
量的工作人员第一时间就发现了异常。
毕竟数据
量猛然增加了好几倍,傻瓜也能够看
问题
来。
所以他非常
脆的选择继续无视,而是向来和自己
班的人,提醒了一句注意一
量变化,就直接
班走人了。
不同的
门。
可是在发生了几次这样的事
之后,这位工作人员却非常无奈的发现,除了自己的直系上司会看一
报告之外,这份报告在更上层就没有任何的反应了,他得不到一丢丢的回馈。
而且
的
理开始走向混
,就拿一个服务
门来说,他们还没有一个直通
层的
理渠
,是要通过4个
门层层
辖。
而这仅仅也只是有机会而已,大概率还是这样的信息被直接磨灭在了消息的传递之中。
可是他也
不了了,因为他要
班了。难
这个时候他要向自己的上司报告,给自己换取一个免费加班的机会吗?
于是在
量暴增足足三个小时的时间里面,雅虎本
直接不
任何的
理了。
直到三个小时之后,这位员工发现
量依然在
速运转的时候,他才
觉到一些不对劲的
况。
他需要先拉取数据,然后填写详细的表格,最后再打一份报告,这些工作加在一起,少说也得
一两个小时的时间,太累人了。
可结果这个工作人员却选择无视他。
再试过一次无视这样的
况,也没有受到任何的
罚和责备之后,这位工作人员就非常
脆的习惯
无视了,反正工资就这么多,何必给自己增加工作量呢。
而事实上,
量在某一个瞬间发生了爆炸事故也是很正常的事
,比如是遇到了某个重
新闻,又例如是遇到了某个
事件,又比如是某个地区的网络
现了某
原因的故障,再或者
脆就是受到了黑客的攻击,反正各
各样的原因都有,但其实没有什么大不了的。
当然了,这样的
况在大型公司非常的正常,这就是传说中的大公司病。
而患有大公司病的企业,
的信息上报其实是非常缓慢的的,在底层发现了一个信息,往往需要几天甚至几个星期的时间,才有机会传到
层的
中。
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不是说这个工作人员是和拉里·佩奇一伙的,被拉里·佩奇给买通了,相反,拉里·佩奇和这个工作人员
本不认识。
在刚刚
职的时候,遇到这
事
,这位工作人员会非常认真仔细的写好报告。
这位工作人员之所以选择无视,原因只有一个,那就是上报太麻烦了。