平台部署与配置｜预测性维护
平台部署与配置是预测性维护中的关键环节。劣化指标选取
平台部署与配置环节首先要确认的是范围与标准。反过来说，如果这一点没处理好，后面做的很多工作都只是在补窟窿，看起来忙，但整体并没有向前推进。
落到执行层面，我们通常会先做一次小范围验证：选一个具体的场景跑通，看数据有没有变化，再决定是否全面推开。试出来的结论有边界、可复用，讨论出来的共识往往经不起检验。
具体怎么做，可以按这个顺序推进：首先，把当前的问题按影响程度排序，只解决排在前面的；其次，为每个问题定义一个可验证的结果；再次，约定复查时间，把调整变成例行动作。
这一步通常包含的工作
- 劣化指标选取：在平台部署与配置阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 模型与阈值：在平台部署与配置阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 预警与工单联动：在平台部署与配置阶段完成，并在交付说明中写明结果。
- 效果验证：在平台部署与配置阶段完成，并在交付说明中写明结果。
需要注意的地方
信息没有沉淀
过程中的判断依据和记录没有归档，人员变动后需要重新摸索一遍。
忽略使用者的习惯
方案由少数人拍板，实际使用者没有参与，上线后推行困难。
一次改太多
同时推进多个方向的调整，出问题时无法判断是哪一项导致的，最后只能全部回退。
与其他环节的衔接
这一步的产出物需要可以被检查和验收。之所以强调这一条，是因为它常常被当成技术问题，实际上是业务问题——只有业务上的判断清楚了，技术方案才有取舍的依据。
落到执行层面，我们通常会先做一次小范围验证：选一个具体的场景跑通，看数据有没有变化，再决定是否全面推开。试出来的结论有边界、可复用，讨论出来的共识往往经不起检验。