面对超大规模的集群、复杂的服务管理和异构环境，尤其是在任务运行时需要跨越多台乃至成百上千台机器的情况下，故障的及时发现与处理变得困难，这对系统的稳定性和效率构成了挑战。本文将具体讲述如何借助BMR智能运维平台中的故障自愈系统来迎接这一挑战。

得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。

强化学习有两种基础的训练范式：在线强化学习和离线强化学习。在线强化学习需要让智能体和环境进行交互，利用收集到的数据同步进行训练，但在环境中进行探索的开销很大；离线强化学习不需要和环境交互，直接利用已有的离线数据进行训练，但这种范式训练的智能体会受限于离线数据的质量和覆盖范围。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动各行各业创新的重要力量。特别是在用户体验方面，AI 技术的应用不仅解决了许多传统问题，还带来了全新的交互方式和更高的用户满意度。本文将从快手电商B端用户体验现状，快手电商提升体验的探索之路，未来展望3个方面，探讨 AI 在提升用户体验方面的巨大潜力及探索实践。

随着云计算、大数据和移动互联网技术的迅猛发展，数据已成为企业核心资产。确保数据的安全性和可靠性成为企业关注的重点问题。对象存储技术以其高可用性、良好的扩展性和成本效益，逐渐成为企业数据存储的首选。然而，面对硬件故障、自然灾害等潜在风险，对象存储的数据安全面临挑战。

在B站Web投稿页中，封面、分区、标签的推荐功能都需要使用到视频截帧能力。历史上我们通过WebAssembly + FFmpeg来实现视频截帧。从去年开始，开始引入WebCodecs进行高性能截帧，截帧性能有显著提升，从而给用户带来更快速的推荐体验。

B站创作端承载了稿件生产的职能，而创作工具是稿件生产的首个环节，承担了Up主最重要的丰富视频内容、提高视频质量的职责，创端提供了基础剪辑能力、智能成片、AI玩法、视频模板等生产工具，适用于不同剪辑场景，服务于不同创作能力的Up主，帮助Up主锦上添花，并持续提升有消费价值的稿件量。

本文将介绍可解释能力在京东零售推荐系统中的应用实践。主要内容包括以下几大部分：推荐系统可解释定义、系统架构、排序可解释、模型可解释、流量可解释。

OCR不仅能够识别票据和证件上的关键信息，还能准确识别车辆上的车牌号，实现数据的自动化录入和管理，从而大幅提升工作效率。这种技术的应用让企业能够更加灵活和高效地处理大量信息，减少了人工干预的必要性。

数据资产管理平台是抖音集团在复杂业务场景中思考的新方向，本文将简单介绍“抖音集团数据资产管理平台”全貌，启发大家对于元数据以及数据资的全新思考，让大家以更宏观视角认识血缘，并对于建设好数据血缘，提供一些建设性思路。

又到一年的11.11大促日，最近很多团队邮件上下游确认SLA，你是不是还没搞明白服务质量SLA、SLO等概念？本文通过理论知识以及基于SLO告警治理的实践经验分享。详细介绍如何设置SLO、有效的告警泛滥治理、以及如何根据SLO的指标来优化服务性能和可靠性。

今天，笔者带大家从不同角度来剖析微服务架构设计的 7 大原则，做到合理且正确地拆分出微服务，避免打造一个被人诟病的伪微服务架构大单体，徒增运维和开发成本。

度量平台的核心在于系统化地收集研发过程中的关键数据，并以直观的方式展示，帮助使用者更好地理解和分析团队的交付价值、效率和质量。平台不仅提供了可信赖的观测体系，还致力于发现团队潜在问题，并为业务改进提供依据和支持。

Redis热key问题是指单位时间内，某个特定key的访问量特别高，占用大量的CPU资源，影响其他请求并导致整体性能降低。而且，如果访问热key的命令是时间复杂度较高的命令，会使得CPU消耗变得更加严重；或者，如果访问的热key同时也是一个大key，也可能使得访问流量达到节点所在机器带宽上限。

基于 Taro 打造的京东鸿蒙 APP 已跟随鸿蒙 Next 系统公测，本系列文章将深入解析 Taro 如何实现使用 React 开发高性能鸿蒙应用的技术内幕

滴滴团队在 23 年初就坚定地投身于大模型，致力于数据产品的升级与探索，截至目前，我们已经取得了一些阶段性的成果并成功落地。

本文概述了面对公司数据报表平台遇到的查询性能挑战，数据平台组围绕数据缓存、物化视图、查询策略、SQL质量等方向所做的一系列治理工作，以提升平台的查询效率和稳定性。本文在各个小节中对各治理策略的关键原理和思路进行了阐述，希望能够为读者提供一定的参考和启发。

B2BTC同城二期有一个Excel导入的功能，单次数据量小于一千，使用频次不高。但涉及到多个字段组成唯一约束，即每条数据操作时要根据唯一性组合字段来操作，要确保数据表中的数据不违反唯一性。

业务视角的数据治理：业务方有权停用无效看板或指标，借助平台全链路元数据追踪，一次性下线关联实体，避免遗留问题。智能运维与调度：依赖生产消费日志，实现系统级智能优化，动态调整资源分配，预防计算与存储冗余，提升整体效能。

本文详细探讨了哔哩哔哩客服坐席调度系统的演进，特别是在线客服和工单客服的调度策略。随着客户需求的增加，尤其是在大型活动期间，客服系统面临着突发的高流量和复杂的客户问题。为了提高服务效率和客户满意度，系统引入了多种调度策略，包括均衡分配、熟客优先和虚拟排队等。