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李俊涛没有立刻声张,也没有再去找老王求证。
他知道,一旦去打探,不仅问不出什么,反而会打草惊蛇,让老王陷入尴尬甚至危险的境地。
于是李俊涛便开始了他的“小心调查”。
他利用自己作为CTO、掌管所有技术系统和数据后台的权限,但他极其谨慎,没有进行任何大规模的异常数据查询或导出,那会留下明显的审计痕迹。
他只是调整了自己日常查看数据监控大屏的习惯。
不再只通过宏观去看汇总后的漂亮曲线,而是开始有意识地、随机地钻取一些单个门店、单个时间段的明细数据。
他会特别留意那些上报订单量异常高的时间点,比如工作日下午的非高峰时段,或者某些非核心商圈的门店在夜间的突然订单暴增。
然后,他会不动声色地调取这些时间段、这些门店的系统日志和资源监控数据。
作为技术负责人,他清楚每一笔订单产生时,后台系统(包括POS机、小程序、APP)相应的资源消耗(如网络流量、数据库读写、支付接口调用)会有一个大致的比例。
他开始在心里默默进行交叉验证:一个号称小时销量200杯的门店,其对应的系统资源消耗峰值是否匹配?
李俊涛还会以“优化系统性能”、“排查潜在瓶颈”为名,让手下的核心工程师(但并未告知真实目的)提供一些门店终端设备的活跃状态报告、API接口调用频次分析等。
他试图从技术侧的行为数据,反向推断前台业务数据的真实性。
几天下来,这种静默的观察让他心中的不安加剧。
虽然大多数数据看起来是正常的,但他确实发现了一些细微又难以解释的“不和谐之处”:
比如,某几家门店上报的订单量曲线完美得不像话,几乎避开了所有正常的波谷;
又比如,个别门店在某个短暂时间段内的订单ID跳号异常连贯,缺乏自然间隔;
再比如,某些区域的支付成功回调日志的时间戳密度,与上报的销量高峰时段存在微弱但理论上不应出现的延迟差异。
这些都不是确凿证据,甚至可以说是吹毛求疵。
但对于一个深知系统运行每一个细节的顶尖技术专家来说,这些细微的“不自然”就像是精密齿轮运转中偶尔听到的一丝杂音。
虽然微弱,却预示着某个环节可能出了问题。
李俊涛知道,仅凭这些技术侧的微弱异常,根本无法证明任何事。
他需要更直接的切入点。
他想到了老王那天提到的“上报口径”。
问题可能不出在凭空捏造,而出在“口径优化”上。
他决定进行一次高风险但目标极其精准的求证。
他再次动用了CTO的权限,但这次更加小心。
他选择了一个周末的深夜,公司几乎无人的时候,远程登录了系统。
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