Redesign gcp ml metric collection

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透過以下問題幫忙釐清 redesign gcp ml metric collection ：

1. 目前在使用哪些 GCP ML metric？這些 metric 是在哪些項目中使用的？ 此問題旨在了解您當前正在使用哪些 metric，以及這些 metric 在哪些項目中使用。了解您當前的使用情況可以幫助我們更好地理解您的應用場景和需求。
2. 目前的 metric 收集流程存在哪些問題或挑戰？例如，是否有任何延遲或故障？是否存在缺乏自動化或規範的問題？ 此問題旨在了解您目前收集 metric 的流程是否存在任何問題或挑戰。這可以幫助我們確定改進和優化 metric 收集流程的方向和優先事項。
3. 負責使用這些 metric 的團隊對目前的 metric 收集流程有何建議或意見？ 此問題旨在了解使用 metric 的團隊對當前的 metric 收集流程有何建議或意見。收集使用者的反饋和建議可以幫助我們更好地理解問題，並確定改進的方向。
4. 您希望新的 metric 收集流程能夠達成哪些目標？例如，更快速地收集 metric，或是自動化部分收集流程。 此問題旨在了解您對新的 metric 收集流程的期望和目標。這可以幫助我們確定設計 metric 收集流程的方向和優先事項。
5. 您在現有 metric 收集流程中遇到過哪些困難或挑戰？例如，數據缺失或不一致性的問題。 此問題旨在了解您在當前 metric 收集流程中遇到的問題和挑戰。這可以幫助我們確定解決方案和優化 metric 收集流程的方向和優先事項。
6. 目前的 metric 收集流程是否符合行業標準？是否需要與最佳實踐保持一致？ 此問題旨在了解您當前的 metric 收集流程是否符合行業標準和最佳實踐。這可以幫助我們確定 metric 收集流程是否需要進行改進或優化。
7. 您的預算和時間表是什麼？您希望什麼時間完成新的 metric 此問題旨在了解您的預算和時間表。這可以幫助我們確定可以實現的範圍和時間表，並根據您的預算制定相應的解決方案。同時，了解您的時間表可以幫助我們計劃和協調項目的進度和交付。

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This confluence page serves the purpose of providing a quick understanding of the IAB and ADC projects, as well as the status of their collection on the MLOps Dashboard. The IAB project is responsible for the frontend image analytics backbone, while the ADC project handles the backend assembly and automated defect classification testing. This page aims to assist in efficiently grasping the scope and progress of these two projects.