ice.js 3 已经正式发布，期待更多的业务来使用、验证，一起建设更好的用户体验。 ice.js 3 地址：https://v3.ice.work/ 本文将简单介绍 ice.js 3 中已经落地和正在进行的一些体验优化策略，以供探讨。
ice.js 框架在之前的版本中，主要服务于中后台 / PC 的项目研发，而随着无线端以及多端能力的拓展，ice.js 3 将成为一套面向大淘宝技术的终端应用框架。因此在 ice.js 3 的版本中除了「开发者体验」之外，还围绕「用户体验」探索了大量技术方案。 ice.js 3 地址：https://v3.ice.work/
本次大会设立了微服务与中间件专场，本专场从产品研发、运维等最佳落地实践出发，详细阐述云原生时代，企业在开发微服务和构建云原生中间件过程中应该怎样少走弯路，聚焦业务需求，助力企业发展创新。 随着大数据时代的到来，企业在生产和经营活动中产生的各类数据正以前所未有的速度增长，通过对实时及历史数据的融合分析，及时挖掘业务洞察和辅助决策，已成为企业的普遍行动。在云原生的浪潮下，企业需要聚焦业务，迫切需要简单易行，零代码地配置搭建起自己的可以达到将本增效效果的数据链路系统。 本篇文章将从以下几个方面对围绕着消息队列如何快速搭建数据链路的落地实践进行分享。 数据链路构建的挑战 技术架构体系的建设 客户实践和落地案例
供应链仓储域子域繁多，例如库存域，lpn域等，平时开发的过程中涉及很多分布式事务的场景，例如收货加库存，发货扣库存，拣货入箱，发货出箱等一些分布式事务场景，所以迫切需要出一套分布式事务处理方案，在调研了市场上的分布式事务解决方案，结合wms自身业务域不是强一致性的特色，选择了最终一致性，且使用本地消息表去实现它。 本地消息表这个方案最初是ebay提出的，核心就是将需要分布式处理的任务通过本地消息日志存储的方式来异步执行。该方案可以存到本地文本，数据库或消息队列，再通过异步线程或者自动job发起重试。
现今有越来越多的企业开始采纳云原生理念进行应用架构转型。而 K8s 和微服务是云原生的两大支柱，随着云原生浪潮而被广泛应用。 对多数应用而言，提供对外服务的使命并不会改变，相比于原来的单体应用，微服务架构下的应用的服务出口更多，管理更繁琐，微服务网关也应运而生；而 K8s 也提供了多种方式来暴露应用的服务，各种 Ingress 实现百花齐放。面对众多技术方案，我们如何做出合理的选择，规避潜在风险，本文将给出一些选型建议，供大家参考。
世界杯即将闭幕，你是否还未过瘾？近期体育竞技类游戏层出叠见，本文特邀架构师以一款简单有趣的点球射门游戏为例，通过代码实现游戏主体界面的绘制实现基础的游戏场景，而后阐述各类常见逻辑的实现方法。想了解游戏场景内各种复杂操作逻辑怎么实现？游戏开发中是否所有场景都只能通过加载素材资源实现？读完本文，你能独立开发出下图游戏，并掌握一定游戏开发实操方法。
最近可谓是足球的一场狂欢盛宴，大家不知道是走上了天台，还是足球反买，别墅靠海。其中也有几场比赛引起了全球范围的讨论，例如阿根廷爆冷输给沙特的比赛，其中对于阿根廷几次越位的判罚引起了很大争议。而日本队上演了一出电影都不敢这么拍的剧情，在小组赛中依次战胜德国和西班牙并以小组第一的身份成功在死亡之组突围，并在对阵西班牙时一例界外球的判断引发了网络热议。另一场葡萄牙2比0战胜乌拉圭的比赛中，C罗到底有没有顶到球也引发了网友的讨论。 虽然人工智能技术已经渗透到了生活的方方面面，但提到足球与AI的时候，大部分人的第一反应仍然是这两者有什么关系吗，AI是怎么应用到足球中的呢？但其实在足球场景中科技前沿一直致力于对运动员行为的智能分析与自主判定，AI与足球已经进行了深度结合，最近比赛中出现的半自动越位技术的使用，足球内嵌传感器等等。在国外用AI进行足球智能分析或者辅助球队训练的训练已经非常成熟，甚至达到了商用级别。例如Pixellot，是一家基于AI技术提供体育完整解决方案的公司，其与巴塞罗那足球俱乐部达成了合作协议，在训练场内布置四台相机矩阵来捕获场地全景，并自动追踪足球和球员的动作
