本文是《OKR 之剑》系列之理念第 4 篇。 如果大家在理念上已经达成一致，准备开始施行OKR。可能会面临工具选择及运作形式确立的问题。为帮助大家选择合适的工具，确立适当的运作方式，本文以我们实际工作中的经验为基础，向大家介绍如何以最小的负担引入OKR并使其能循序渐进的被执行。
数据库运维面临着大规模数据库实例难以有效运维、数据库难以做好资源弹性伸缩以及个人隐私数据安全难以保障这三个方面的挑战。对此，vivo给出了自身的应对方案。 首先，vivo自研了数据库运维平台DaaS来支撑数据库运维工作。在规模覆盖、效率提升、故障告警处理等层面均衡发力，保障了数据的稳定性，以工单自助，故障自愈为核心，实现了数据库的高效运维。 其次，在数据库资源弹性管理层面，vivo重视资源成本优化。围绕资源分配、资源弹性伸缩、资源隔离分别给出了智能化解决方案，并通过套餐自动优化，进一步降低了管理成本。 最后，基于个人隐私数据，平台也提供了对业务几乎无影响的MySQL的透明加密方案，来减轻因为隐私数据加密带来的研发和运维工作量。
混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需要在上下游和业务多重限制下取得最优解，相对复杂和难以控制。本文主要从业务、模型等角度介绍了vivo广告策略团队在信息流和应用商店混排上的一些探索和思考。
去哪儿旅行APP作为我们用户流量的主要入口，其运行性能和用户体验的好坏，直接影响着用户操作的费力度，最终可能影响收益。 因此我们一直很关注 App 上的用户体验，提高 App 性能，使得用户在访问页面时，更流畅，更稳定，更便捷，从而提高业务转化率。 用户体验优化，首先要解决定义测量的问题。使用科学的衡量手段，评价 App 性能现状，以数据为导向，分析提升空间、并使用合理的技术方案进行改善。 起初，这种测量体系由多个团队各自维护，形式多样，也没有统一的评价标准，且不具有可持续性。因此，需要建立一个统一、客观、可靠、并且可持续的可视化测量平台来解决前面的问题，于是 QDD（Qunar Develop Digital）数字化平台应运而生，QDD 平台中的用户体验模型由：流畅度、稳定性、能耗等多个指标来组成，并针对去哪儿旅行 APP 内各个页面按照这些指标进行测量。（《用户体验数字化平台落地》可了解QDD的详情介绍） 基于 QDD 测量结果，我们发现与用户预订相关的核心页面在流畅度、稳定性、能耗等方面均有提升空间，于是开启了 App 的优化之路。 本文主要从核心的流畅度指标来展开，把我们的优化
作为云平台用户，我们都希望购买的服务器物尽其用，能够达到最大利用率。然而要达到理论上的节点负载目标是很难的，计算节点总是存在一些装箱碎片和低负载导致的闲置资源。下图展示了某个生产系统的 CPU 资源现状，从图中可以看出，浪费主要来自以下几个方面： 业务需求与节点可调度资源很难完全匹配，因此在每个节点上都可能剩余一些碎片资源无法被分配出去。 业务通常为了绝对稳定，会申请超出自身需求的资源，这会导致业务锁定了资源但事实上未能有效利用。 资源用量存在波峰波谷，很多在线业务都是有着规律性的服务高峰和低峰的，如通常白天负载较高，资源用量较大，而夜间在线访问降低，资源用量也会跌入低谷。
React 18 提供了一种新的 SSR 渲染模式： Streaming SSR。通过 Streaming SSR，我们可以实现以下两个功能： Streaming HTML：服务端可以分段传输 HTML 到浏览器，而不是像 React 18 以前一样，需要等待服务端渲染完成整个页面后才返回给浏览器。这样，浏览器可以更快的启动 HTML 的渲染，提高 FP、FCP 等性能指标。 Selective Hydration：在浏览器端 hydration 阶段，可以只对已经完成渲染的区域做 hydration，而不需要等待整个页面渲染完成、所有组件的 JS bundle 加载完成，才能开始 hydration。这样可以更早的对已经完成渲染的区域做事件绑定，从而让页面获得更好的可交互性。
得物技术一直以"上海最好的技术团队"为目标，打造学习型组织、形成技术知识沉淀、持续提升技术硬实力。对内我们做SmartCode技术沙龙、毒享会、技术夜校、毒家博客、得物小报、技术双月刊，持续打造学习型组织，营造良好技术氛围。对外我们持续提供得物技术沙龙、得物技术公众号、得物技术直播，主题覆盖稳定生产、技术架构、端智能、体验创新、算法架构、云原生、大数据、研发效能、项目管理等，期待与你一起交流，共同探索。 本次对内技术沙龙SmartCode邀请到阿里的资深技术专家朱国云（宗岱）老师来给我们分享《内存数据库Tair实战》，因为他有10多年的分布式存储、数据库的从业经验，并主导了Tair在阿里电商的双十一大促和单元化建设中的高效运行。本次分享，朱老师从“Tair的发展历史、Tair重要节点的技术挑战以及云原生内存数据库Tair的产品形态、Tair关键能力解读”等内容展开，得物内部的技术同学表示干货很多，也学到了很多。为此，经过朱老师的允许，我们整理了老师演讲的主要内容，供大家学习和参考。
最近，美国人工智能研究机构 Openai 发布了最新的大语言模型 ChatGPT，惊艳的性能在海外掀起了一波又一波热潮。 通过对各种领域专业知识的训练，ChatGPT 不仅可以帮助人们搜索知识，还能进行进一步的总结和分析。 目前，ChatGPT处于测试阶段，只要有 OpenAI 账户就可以免费使用。万万没想到，此超级对话模型一经开放，很多人便深陷其中，无法自拔。就连 OpenAI 背后的投资者马斯克不忘调侃一句，“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中。”
本章通过对K8s内部原理的说明来对K8s有一个基础认知，来展示一些K8s的架构特种在后面对架构的分析与说明奠定基础。 在Ops的业务中有几项： 1.环境初始化：操作系统安装、运行环境安装、存储挂载、网络划分等等。 2.配置管理：根据运维配置，进行服务的配置。包括：副本数，可靠性保证，指标等。 3.运行服务：选择运行环境进行服务配置与服务启动等。 4.监控与升级：监控服务检查是否超过阈值进行相关的扩缩容，服务的升级工作等。 K8s主要解决的就是在Ops中的业务。以不可变基础设施来解决运行环境、配置管理、运行服务的问题。以声明式API来解决运维标准化的问题。
