这篇文章是阿里云 EDAS 团队在近八年服务客户的过程中，在应用管理两大领域（容量管理和流量管理）方向往云时代迈进时所呈现出来的不同进行深入剖析与总结，以帮助大家在更好的理解云上环境的特点，在生产实践中有效避坑。
Docker 作为一种流行的容器化技术，对于每一个程序开发者而言都具有重要性和必要性。因为容器化相关技术的普及大大简化了开发环境配置、更好的隔离性和更高的安全性，对于部署项目和团队协作而言也更加方便。本文将尝试使用 Go 语言编写一个极简版的容器，以此来了解容器的基本原理。
由于常用浏览器是Safari，而Safari浏览器的插件比不上Chrome，所以就有了自己开发常用的Safari插件的想法。 打算开发当前页面生成二维码的Extension，因为网络原因，AirDrop有时候搜不到手机，所以有了这个需求，而且这个也比较简单，所以从这个开始。
近期淘天集团秋季2024届校园招聘正式启动，预计将发放2000多个offer，其中技术类岗位占比超过50%。为了方便大家更真实地了解淘天技术的布局和现状，我们策划了「我在淘天做技术」系列，首次全面分享淘天技术进展和创新应用。这是该系列的第2篇文章。 每年的双11都会吸引亿级消费者、百万商家参与，会场、红包、优惠券，各类玩法目不暇接。作为大促的主阵地，淘天营销技术经过多年大促的历练沉淀，沉淀了丰富的业务能力，支撑了大促、营销频道等各种营销业务场景。本文将为大家介绍下营销技术体系。
构建支持无限时间序列的Prometheus高性能远程存储方案 | Build a High Performance Remote Storage for Prometheus with Unlimited Time Series - Yang Xiang, Yunshan Networks, Inc. 云原生开发人员希望将高维度、高基数的标签注入到指标中，但这对Prometheus来说是一个严峻的挑战。社区中有大量的TSDB提供远程存储解决方案，但所有这些解决方案都存在高基数问题。还有基于列式数据库的解决方案，但它们的性能无法与TSDB相媲美。我们发现Prometheus中的指标标签可以分为两种类型：由prometheus-server注入的目标标签和开发人员在应用代码中注入的应用标签。我们首先将所有目标标签编码到一列中，然后使用ClickHouse的列式存储能力将所有应用标签展平为独立的列。我们实现了与VictoriaMetrics相当的性能，甚至在查询大型时间序列时提升了近10倍。最重要的是，它支持无限数量的时间线 - 实际上不再有时间序列的概念。
携程火车票包含1000+的业务指标，人工监测指标的异常情况耗时费力，而由于业务差异，基于规则和简单统计学的检测方案只能覆盖到单个指标或者单类指标，并且不能随着新业务上线或者功能变动灵活动态的调整相应的规则，并不适用于大量不同业务线的指标。我们希望使用AI算法来代替人工，对指标进行全自动的监控，旨在发现指标的异常和导致异常的潜在原因。 具体来说，对于异常检测，使用六种无监督检测算法计算异常得分，根据时间序列特性和指标的业务特点计算异常阈值，集成多种算法的异常结果进行硬投票，得到异常结果。对于根因定位，集成了Adtributor、Hotspot等四个算法做硬投票系统，按投票次数降序输出根因结果。此外根据指标的重要程度，设置不同的投票规则，来权衡精召率。
