Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，数据持久化依赖 Apache BookKeeper 实现，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文将从以下几个方面为大家介绍 Apache Pulsar的设计原理和特性。 1、Apache Pulsar 架构 2、架构设计的优势 3、Pulsar 特性 4、总结
2022 年，从引爆 AI 作画领域的 DALL-E 2、Stable Diffusion 等 AI 模型，到以 ChatGPT 为代表的接近人类水平的对话机器人，AIGC 不断刷爆网络，其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识：AIGC 绝非昙花一现，其底层技术和产业生态已经形成了新的格局。 就内容生产而言，AIGC 作为新的生产力引擎，让我们从过去的 PGC、UGC，已经不可避免地进入 AIGC 时代。AIGC 代表着 AI 技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁，正推动人工智能迎来下一个时代。 经过了 2022 年的预热，2023 年 AIGC 领域将迎来更大发展。AIGC 生成内容的类型不断丰富、质量不断提升，也将有更多的企业积极拥抱 AIGC。在这个背景下，腾讯研究院正式发布《AIGC 发展趋势报告 2023：迎接人工智能的下一个时代》。报告从技术发展和产业生态、应用趋势、治理挑战等维度，对 AIGC 的发展趋势进行了深入思考。
ChatGPT火到大街小巷，但细看落地场景，最先唤起的是浏览器的第二春？手机用户时长被短视频占据，如何看待QQ浏览器的尴尬位置？10亿人可以直接在QQ浏览器/QQ/企业微信丝滑打开文档和PPT，背后是怎样的科技加持？本期十问请来徐羽聊一聊。
每天在世界各地都有海量用户在短视频 App 上分享充满创意的视频或是生活中的精彩故事。 由于使用者所在的环境不可控（高铁、电梯等弱网环境），若直接播放原始画质的视频，可能导致观看影片的过程中出现卡顿甚至无法播放的情形，导致观影感受不佳。为了让不同网络条件的使用者，都能顺畅地观看这些视频，每一条视频的发布，都需要经过转码的过程，生成不同档位的视频，即使用户在网络不好的环境中，也能提供适合档位的视频，让使用者有顺畅的观影体验。 针对视频转码的场景，目前业界通用的解决方案大多为原始视频上传到物件储存后，通过事件触发媒体处理过程，当中可能涉及使用工作流系统做媒体处理任务的调度或是编排，处理完成的视频存档至物件储存后再透过内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）分发给观影者。
2022 年，关于微服务发生了几件有趣的事情。其一，正式掌管 Twitter 不久的 Elon Musk 对 Twitter 的开发团队 “批判” 了一番。他表示自己为 Twitter 在许多国家的极慢运行速度感到抱歉。之所以如此慢是因为 App 需要执行 1000 多个 “糟糕” 的批处理 RPC，而这只是为了渲染主页的时间线。Musk 表示 “今天的部分工作将是关闭臃肿的"微服务" 。实际上，只有不到 20% 的微服务是 Twitter 需要的。” 其二，GitHub 前 CTO Jason Warner 在社交媒体上表示：“我确信过去十年中，最大的架构错误之一就是全面使用微服务。” “任何构建过大型分布式系统的人都知道他们并不真的那样工作，但还必须适应它。”那么，微服务架构是否是一个错误，或者微服务是否已经过时了呢？
在前文中，我们拥有了对一个矢量图形的路径描述。在本文中我们会介绍，如何将已有的路径描述 (Path) 转化为，GPU可读取的三角形的顶点数据。整体处理过程如下图所示，路径作为输入，折线化模块首先使用折线近似曲线将其转化为复杂多边形，接着将复杂多边形简单化、简单多边形单调化、单调多边形三角化，最终得到一组三角形作为输出！
图片库加载服务是为bilibili打造的移动端一站式解决方案，集图像加载、显示、处理、监控于一体，以高可用、高性能、可高度定制、数据服务、省流量五大核心优势被公司各个业务接入使用，经过长期的迭代与维护，已成熟稳定。 在如今越来越看重体验的大环境下，对图片库的要求也日益攀升。从成本的角度来看，使用AVIF格式可以节省大量的网络带宽和存储空间，减少网站加载时间，并且可以改善用户体验，进而提高网站的效率和收益，从而节约大量的费用。 AVIF格式能够带来许多优势，首先，AVIF格式具有明显的压缩率优势，可以比其他常用图片格式（如JPEG、PNG）节省更多的存储空间，减少图片加载所需时间和带宽，提高网站加载速度，提高访问者的体验；其次，AVIF格式丰富的特性支持，可以支持更多的设备和浏览器，提高图片的可用性，并可以免专利费的优势；最后，AVIF格式支持图片的质量优化，可以保证图片的质量，同时节省更多的容量。
B站内各业务产品迭代离不开各种数据决策，而依托于埋点的用户行为数据在其中起到了 关键作用。埋点也是算法推荐、渠道投放、业务决策的重要数据来源，鉴于此，如何规范埋点设计，高效采集，让业务团队快速直观分析成为了推进业务发展的重要一环。 本文主要分享B站过去在埋点规范设计、埋点分析应用的经验，我们相信数据只有流动起来，才能发挥它的价值，The data must flow！
在不久前发布的 Flomesh 服务网格 1.3.3[1] 我们引入了 eBPF 功能，用以替代流量拦截方面的实现 iptables。由于 eBPF 对较新内核的依赖，iptables 的实现仍继续提供。同时，得益于 eBPF 网络方面的能力，我们也实现了同节点网络通信的加速。
从去年火出天际的元宇宙，到今年年初的现象级应用 ChatGPT，科技圈似乎从不缺少热门的技术概念与话题。尤其是在云计算、人工智能、大数据等技术呈爆发式增长的背景下，我们愈发体会到前沿技术对于产业产生的深远影响，而这也延伸出了其他问题：前沿技术的边界在哪？如何与具体的应用场景融合？ 以上这些问题或许看起来有些抽象、复杂，但我们从阿里巴巴创新研究计划（Alibaba Innovative Research, AIR）中，似乎找到了一些解决方案。自 2017 年开始，每年有大批全球顶尖高校 / 研究机构学者与阿里巴巴集团的工程师，就前沿技术问题展开研究，一方面促进学术研究深入产业；另一方面，AIR计划提供的开放性研究基金和实际的前沿场景，也有效助力了高校青年教师、学术人才的成长和优秀研究型学生的培养。 在过去的 2022 年，共有 15 个项目从众多申报项目中脱颖而出。我们邀约了获奖项目的数十位优秀学术代表，以期深入理解学术界和产业界如何更高效地协同创新，以及对整个行业和社会未来发展的影响。（文末附阿里巴巴年度优秀学术合作项目名单）
