随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足，已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲，传统大数据架构主要存在以下几方面的问题： 传统大数据组件繁多，安装运维复杂，在生产使用中需要大量的人力支持； 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池，使得资源流转困难，利用率低，成本上升； 传统大数据架构没有 CICD 机制，缺少测试和质量控制流程； 传统大数据缺少开箱即用的高可用、多租户、日志、监控、告警、认识、授权、审计、计费等能力。
Claude 是 Anthropic[1] 新推出的一款类似于 ChatGPT[2] 的 AI 助手，后者是从 OpenAI 出走的前员工们集体创建的 AI 初创公司。虽然目前尚未开放公测，但从曝光的内测对比结果来看，Claude 已经可以和 ChatGPT 掰掰手腕：在逻辑和计算方面，Claude 表现出了旗鼓相当的实力，尽管在代码生成和推理问题上存在差距，但在无害性方面表现突出，具体表现为能够更清晰的拒绝不恰当的请求，当面对超出能力范围的问题，能够主动坦白，而不是像 ChatGPT 那样逃避回答[3][4][5]。 同时 Anthropic 也发布出了 Claude 对应的论文《Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback》[6]。论文作者列表中包含较多的 OpenAI 工作背景的核心成员。在所有现有公开材料中，这篇 22 年 12 月 15 日发布的论文，成为从技术背景和时鲜性两方面最贴近 ChatGPT 的文章。
重新理解云计算，这个「重新」重点是对我自己而言的。 有这样的感受是来源于几个触点： 第一个触点是阅读了两篇非常有见解的文章，分别是道哥的《我对计算的理解》和吴军的《中国算力的危与机》； 第二个触点是最近阅读了王坚院士的《在线》这本书； 第三个触点是阿里云内部的AEPC考试，对阿里云产品体系有了一个更加全面完整的了解。 这三个触点学习下来，发现自己对云计算的理解还是很浅薄。借助本篇文章，以「输出倒逼输入」串联一下这三个触点的学习和思考内容，作为总结。 云计算，云是一种形态，其关键在于计算。计算离不开算力。但算力和计算是两个东西。因此理解云计算需要先清楚两个东西，一个是算力，一个是计算。云计算实际上也是一个关于算力的产业。 阿里云成立之初就有一个信念：计算作为一种公共服务。基于这个信念确定了最初的愿景：让整个数据中心等于一台计算机，这也是阿里云一直做的事情，提供更强大的算力的基础设施。因此，如果以算力产业的角度透视阿里云，阿里云过去一直做的事情是：不断建设和提升算力基础设施的规模、优化算力管理效率、提供足够多的算力产品和应用来解决计算便捷性问题。
GaiaX 跨端模板引擎，是在阿里文娱内广泛使用的 Native 动态化方案，其核心优势是性能、稳定和易用。本系列文章《GaiaX 开源解读》，带大家看看过去三年 GaiaX 的发展过程。
DataTester是由火山引擎推出的A/B测试平台，覆盖推荐、广告、搜索、UI、产品功能等业务应用场景，提供从A/B实验设计、实验创建、指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。DataTester经过了字节跳动业务的多年打磨，在字节内部已累计完成150万次A/B实验，在外部也应用到了多个行业领域。 指标查询的产品高性能是DataTester的一大优势。作为产品最复杂的功能模块之一，DataTester的指标查询能够在有限资源的前提下，发挥出最极致的A/B实验数据查询体验，而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。 本文将分享DataTester在查询性能提升过程中的5个优化思路。
我们在进行软件开发时要想实现可维护、可扩展，就需要尽量复用代码，并且降低代码的耦合度。设计模式就是一种可以提高代码可复用性、可维护性、可扩展性以及可读性的解决方案。大家熟知的23种设计模式，可以分为创建型模式、结构型模式和行为型模式三大类。本专题着眼于实际开发过程中常用的几种设计模式，从理论和实战两个角度进行讨论和分享，力求逻辑清晰、表述简洁，帮助大家在项目中合理运用设计模式，保障代码的可靠性。
