随着技术架构的发展，微服务系统的复杂性不断增加，对运维提出了更高的要求。为了应对这一挑战，一种AI驱动的微服务治理方案被提出。该方案采用多智能体架构，将运维专家经验整合，并通过自然语言交互和智能推理，简化了灰度发布和配置限流熔断等操作。利用大型语言模型（LLM）的推理能力，方案能够进行深入的故障诊断和处理，实现运维经验的自动化。每个智能体都能承担特定角色，高效完成复杂任务，并通过持续的数据训练和SOP提炼，不断优化功能，满足用户需求。在数字时代，AI为微服务治理开辟了新的可能性。
得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。
总结了目前我们遇到的痛点问题并通过 OceanBase 的技术方案解决了这些痛点问题，完整的描述了 OceanBase 的实施落地，通过迁移到 OceanBase 实践案例中遇到的问题与解决方案让大家能更好的了解 OceanBase 功能与特性，最后总结了 OceanBase 优缺点与展望。
在页面加载过程中，进度条的存在可以很好的缓解用户的等待焦虑。 但是你可能不知道，90%以上的进度条只是模拟的，是假的进度条。没办法，大部分情况下都无法真实的算出资源的加载情况。既然无法避免，那我们就需要尽可能真实地模拟加载情况，给人一种页面很轻快的感觉。
在B站Web投稿页中，封面、分区、标签的推荐功能都需要使用到视频截帧能力。历史上我们通过WebAssembly + FFmpeg来实现视频截帧。从去年开始，开始引入WebCodecs进行高性能截帧，截帧性能有显著提升，从而给用户带来更快速的推荐体验。
API Gateway 已经存在多年，是管理网络流量、路由 API 调用以及处理基础安全任务的重要工具。它们非常适合典型的 Web 应用和微服务架构。 然而，AI 系统带来了全新的挑战，例如管理高负载的推理任务、路由流量到 GPU 集群，以及应对 AI 特有的合规要求。这正是 AI Gateway 的用武之地——它是专为机器学习工作负载设计的。 随着 AI 应用的兴起，传统 API Gateway 的能力已无法高效满足需求。尽管 API 和 AI Gateway 都在管理流量方面有所助力，但 AI Gateway 针对大型语言模型 (LLM) 应用提供了独特功能，这是标准 API Gateway 无法实现的。
2022 年，Stable Diffusion 和 ChatGPT 先后点燃了 AI 图像生成和大语言模型的燎原火星，两个领域也一同组成了此次生成式 AI 浪潮的最大两块版图。与之相对的是，AI 视频生成虽受关注，却因技术进展缓慢鲜见波澜。直至 2024 年 2 月，OpenAI 以世界模拟器的名号发布了视频生成模型 Sora，可以生成长达一分钟的逼真视频。这个领域自此变天了。
