ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库，在满足数仓用户对资源弹性扩缩容，读写分离，资源隔离，数据强一致性等多种需求的同时，提供优异的查询，写入性能。
在互联网业务中经常会使用实验系统去做策略实验，以帮助决策。例如，测试不同的产品 UI 对用户的影响，进而决定使用哪种 UI。在广告业务中通过实验寻找最佳的投放策略以期获得最大收益。诸如此类，实验系统都会客观地给出决策依据，仿佛它是一个高度智能的系统。但实际上，传统的实验系统建立在 19 世纪的科学上，在那个年代没有互联网，没有推荐算法，没有网购平台，传统的实验系统不可能完全解决现今互联网业务中遇到的种种问题。
Kitex 是字节跳动基础架构服务框架团队推出的 Go 微服务 RPC 框架，支持 Thrift、Kitex Protobuf、gRPC 等消息协议，具有高性能、强可扩展的特点。于 2021 年 9 月正式开源后，已在多家外部企业成功落地，为他们带来了真实的成本、性能和稳定性收益。 很多企业用户在使用 Kitex 改造服务的过程中，需要 Kitex 能与现有的 Dubbo 框架实现的服务进行通信，这与 CloudWeGo 社区积极拓展生态的目标不谋而合，因此 Dubbo 互通项目 codec-dubbo 应运而生。 在社区同学的热情帮助下，目前 codec-dubbo 能做到 Kitex 与 Dubbo-Java，Kitex 与 Dubbo-Go 互通，支持 Dubbo 用户向 Kitex 迁移。
很高兴跟大家分享我们最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning，它实现了前所未有的速度和质量，并且已经向社区开放。
火山引擎边缘云融合CDN团队负责人孙益星在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕融合CDN团队持续建设多云CDN平台的演进过程，结合建设过程中面临的难点和挑战，介绍了融合CDN团队接下来的主要投入方向，分享了火山引擎在多云应用架构下的CDN运维管理解决方案。 孙益星及他所在的融合CDN团队在大规模流量突发的挑战下，经过几年的不断迭代与打磨，使字节多云CDN平台完成了多个模块的整合，形成了一个统一的管理平台。
随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元，通过提供与问题及历史答案相关联的内容，协助 LLM 返回更准确的答案。 不仅仅是LLM，向量检索也早已在OLAP引擎中应用，用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库，近期推出高性能向量检索能力，本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察，详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力，并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具，在 cohere 1M 标准测试数据集上，recall 98 的情况下，QPS性能已可以超过专用向量数据库。
本文旨在探讨字节跳动数据平台在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案，并展示这些解决方案带来的实际收益。主要内容包括：探讨面临的痛点和挑战、提供自动化的解决方案、分析实践效果和收益、提出结论和未来展望。
回望 2023 年，ChatGPT 的突然爆火，让 AI 无疑成为最为值得注目的新兴领域之一，我们也一起见证了生成式 AI 的寒武纪大爆发。这一年来，国内外的生成式 AI 、大模型和相关产品以令人眼花缭乱的速度更新迭代，新的创业浪潮风起云涌。在这 AI 浪潮下，也让我们有了新的开发思考，探索着在各个环节中“前端 & AI”的应用场景。勇于探索的前端开发者们已经开始挥舞着 AI 的“魔法棒”，譬如代码生成、辅助 CR、低代码、测试、业务提效等各类开发环节都被赋予了新的活力和可能性。
本文作者为火山引擎A/B测试团队资深研发工程师，内容主要介绍A/B实验在推荐系统中的应用，并介绍了在实践中总结的几点经验，希望对做信息流推荐、电商推荐、广告推荐等方向的同学有所启发。
在我们的工程上线 Monorepo 全源码后，Kotlin 编译成了整个编译中最耗时的步骤，全源码过程中大量的 BuildCache Miss 导致我们的编译数据落后原来多仓二进制时代很多，且业界没有相关的解决方案。本篇文章我们来具体阐述下 BuildInfra 团队自研的解决方案 - Kotlin 云端差分方案的原理和技术实现。
