随着产业化的深入，商业搜索场景需要更深入理解业务，与业务结合。本文将介绍商业搜索场景中，围绕用户体验和商业收入提升，所做的技术迭代和升级。第一部分重点介绍业务场景和业务中的问题；第二部分介绍知识图谱的挖掘和应用；第三部分介绍大模型如何在知识图谱场景中进行应用和落地。

京东零售广告部承担着京东全站流量变现及营销效果提升的重要职责，广告研发部是京东最核心的技术部门，也是京东最主要的盈利来源之一。作为京东广告部的核心方向，我们基于京东海量的用户和商家数据，探索最前沿的深度学习等算法技术，创新并应用到业务实践中，赋能千万商家和数亿消费者的消费连接，不断拓展中国乃至全世界的数字经济边界。

之前有一位读者诉苦，有次面试，好不容易（今年行情大家都懂的）熬到到技术终面，谁知道面试官突然放个大招问他：一台服务器最大能支持多少条 TCP 连接，把他直接给问懵了……（请自行脑补那尴尬的场面与气氛）。所以，今天就来讨论一下这个问题。

软件系统中全链路指的是从用户请求发起，到最终返回响应的整个过程中所涉及到的所有环节和组件。在微服务软件架构风格盛行的今天，因为微服务独立部署、松耦合等特性，往往一个业务系统由数目较多的服务组成，较多的服务往往带来一系列操作上的复杂性。

本文主要介绍多任务学习在转转搜索意图理解的类目预测中的实践。首先介绍多任务学习的基本概念；其次介绍业界类目预测的方法；最后展示多任务学习在转转意图理解类目预测场景下的探索。

出口网关（Egress Gateway）是一种部署在云或企业网络中的网络组件，它控制着从内部网络（如企业内网、内部微服务网络）流出到外部网络（如公共互联网或其他外部服务）的流量。一般来说，出口网关是内部服务与外界交互的一个流量出口，实现对外请求的协议转换、流控、监控等通用功能。

得物 Redis 管理平台目前管理着几百个集群、数万个 Redis-server 节点、几千台 server 宿主机，而且通过精细化运维管理，目前 Redis-server 宿主机平均内存使用率和内存分配率均达到一个合理且较高的水位，资源管理处于业内第一梯队，使用最低的成本做到最大的支撑业务缓存需求。

移动互联网时代，随着社交媒体、移动支付、线上购物等行业的快速发展，对即时通讯功能的需求不断增加。对于各APP而言，接入IM SDK（即时通讯软件开发工具包）能够大大降低开发成本、提高开发效率，快速构建自己的IM系统。本文主要介绍了百度APP Android IM SDK的建设背景、IM SDK主要结构和工作流程以及建设过程遇到的问题和解决方案。

随着纵深防御体系建设的越来越完善，通用漏洞的攻击一般都被被WAF 等拦截，而逻辑类漏洞的利用却无法被拦截，一旦被利用，可能泄露大量的敏感信息。

大模型对搜推技术产生了深远的影响，极大地推动了搜推技术的演进趋势，使得搜推更加的智能化和个性化，然而在搜推中引入大模型时同样面临一系列的挑战，例如商品知识的幻觉，复杂查询的理解，个性化商品推荐，隐私和安全等问题。本文基于这个问题背景介绍下我们的技术实践，完整文章分为上下两篇介绍：

随着广告业务的发展，流量、订单、模型复杂度快速增长，算力消耗也愈加严重。同时我们也注意到，流量质量参差不齐，投入更多的计算资源呈现了边际效益递减的效应。如何平衡流量收益和计算资源成本成为了广告业务发展无法规避的挑战。

本文概述了携程酒店前端BFF层在架构迁移及效能提升过程中面临的挑战和应对方案。第一部分描述了BFF实践过程中遇到的问题，分析了两种BFF模式的对比并提出了一码多端的BFF研发方案；第二部分通过介绍携程云函数平台能力来阐述其如何帮助提升BFF研发的效能；第三部分简单介绍了前端动态化能力的未来规划。

通过阅读这篇文章，你会学到：微服务架构、微服务架构的优势、微服务架构的劣势、何时使用微服务架构，最重要的微服务架构设计模式，包括其优缺点、用例、上下文、技术栈示例及可用资源。请注意，本清单中的大部分设计模式常出现在多种语境中，并且可以在非微服务架构中使用。而我将在微服务这个特定语境中介绍它们。

随着k8s成为用云新界面，容器成为众多用户“弹性”的利器，因此容器的创建天生具备高并发特性。高并发、大数据量下，为了提供更好的容器弹性体验，笔者通过二级缓存的设计，成功优化了系统性能、资源消耗、系统容量。

今天，我将与大家分享字节跳动的容灾实践。大家对字节跳动的业务形态应该有所了解，在业务规模持续扩大和多样化部署模式下，字节跳动基础架构团队面临的容灾挑战是巨大的。因此今天的分享将分为三个主要部分：首先是基础演进路径，然后结合演进介绍容灾实践，最后我会简要说明容灾实施情况。

数据湖计算部分，Spark 作为 ETL Batch 任务的主要批处理引擎，Flink 作为准实时计算的流处理引擎，StarRocks 和 Presto 作为即席查询的 OLAP 引擎。数据湖管理层以 Iceberg 为核心，同时开放了一些简单的 API，支持用户通过 SDK 的方式去调用。

直播业务具有实时性强，复杂度高，排查链路长，影响面大等特征，线上问题如果不能立刻排查处理，分分秒秒都在影响用户的观看体验、主播的收入。

携程数据基础平台主要组件包括：HDFS 分布式存储集群，YARN 计算集群，Spark、Hive 计算引擎。数据基础平台 1.0 版本的架构从 2017 年开始逐步成型，2018 年至 2021 年数据基础团队基于 1.0 的架构做了性能优化和各类 Bug 修复，支撑集群数据和计算任务高速增长。

本文聚焦 ByteHouse 在实时数仓、企业级中台OLAP 以及广告投放三个领域优秀实践，拆解高并发点查、OLAP 引擎技术、以及圈选投放等能力在实际业务场景中的实现逻辑和效果，分享新一代云数仓的三大优秀实践。

本文阐述了阿里云表格存储（Tablestore）如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求，尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。