Kindling-OriginX 通过其先进的技术，如 eBPF 和 TraceProfiling，不仅能够解决系统级故障，如网络或存储问题，还能有效地处理应用层面的故障。我们来具体看看它在不同层面上的故障定位能力： 系统级故障：Kindling-OriginX利用eBPF技术，可以访问和分析内核级指标。这对于诊断网络或存储等系统级问题至关重要，这些问题通常无法通过传统监控系统捕获。通过提供对内核行为的深入洞察，Kindling-OriginX非常适合识别和解决这类故障。 应用层面故障：Kindling-OriginX中的TraceProfiling技术特别适用于应用层的故障排查。它能精确捕获应用中的每次调用，通过将线程执行与追踪系统连接起来，完整地还原用户请求的执行过程。这一功能对于诊断应用层问题，例如特定请求的问题、性能瓶颈或代码执行错误，至关重要。通过将线程执行细节与应用行为相关联，Kindling-OriginX能够有效地定位应用层面的问题。 指标和日志的整合：Kindling-OriginX将各种来源的数据（包括指标和日志）进行聚合和分析，增强了其解决应用层面故障的能力。
9 月 26-28 日，由 Linux 基金会、CNCF 主办的 KubeCon + CloudNativeCon + Open Source Summit China 2023 在上海举办。作为社区积极贡献者和最终用户，字节跳动和火山引擎团队在此次大会上进行了 7 个分享，本系列内容根据此次会议分享整理而成，欢迎关注！ 在 KubeCon CN 2023 的「 Open AI + 数据 | Open AI + Data」专题中，火山引擎软件工程师胡元哲分享了《使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载｜Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes》议题。以下是本次演讲的文字稿。 本文将从 Ray 为何得到 AI 研究者们的青睐，在字节如何使用 KubeRay 来托管 Ray 应用，Kueue 如何管理和调度 RayJob 三个方面进行介绍。
为了应对用户规模的增加和交易活动的激增，淘宝购物车近年来进行了一系列技术升级，其中主要集中在扩容与性能优化上。本文将简要介绍这些改进措施，以及它们如何提升购物车的响应速度和用户体验，以实现“又快！又丝滑！”的购物体验。主要包括： 淘宝购物车扩容分析与解决方案 网络包大小与服务端并行化分析与方案
本文简单介绍了百度搜索Push个性化的发展过程，揭示了面临的困境和挑战：如何筛选优质物料、如何对用户精准推荐等。我们实施了一系列策略方法进行突破，提出核心的解决思路和切实可行的落地方案。提升了搜索DAU和点击率，希望本文的内容能为相关从业者带来启发和借鉴价值。
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在AIGC、低代码等新技术、新基建的技术驱动下，结合vivo互联网多年沉淀，悟空团队打造了一个以拖拉拽为主体、AI能力加持的智能活动中台。
在这个数字化迅速发展的时代，技术的每一次飞跃都不仅仅意味着一个产品的升级，更是对未来世界的一次大胆想象。从PC到iPhone，从Model 3到ChatGPT，都引领了全新的一个行业。对于正处在求学阶段的你们，选择一个充满活力、技术领先、并且可以提供巨大成长空间的团队，无疑是迈向成功职业生涯的关键第一步。现在，就让我们一同揭开淘天终端技术团队的神秘面纱，一步步为你揭晓为何我们在终端技术领域独树一帜。
