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谈到架构,相信每个技术人员都是耳熟能详,但如果深入探讨一下,“为何要做架构设计?”或者“架构设计目的是什么?”类似的问题,大部分人可能从来没有思考过,或者即使有思考,也没有太明确可信的答案。

157 Technology lddgo Shared on 2023-05-11

本文讲述作者从不习惯读书到领悟读书益处后各个阶段的职场感悟,对各类书籍做了详细的总结分享,希望对大家有所裨益。

161 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

本文介绍了如何将 OpenTelemetry 与 Kubernetes 配合使用。OpenTelemetry 可以作为 Prometheus 的替代品,也可以将数据导出到各种后端,包括 Prometheus。OpenTelemetry Operator 负责部署和管理 OpenTelemetry Collector,该组件是收集、处理和导出遥测数据的中央组件。OpenTelemetry 日志提供了一种标准化的方式来收集、处理和分析分布式系统中的日志。此外,本文还介绍了 OpenTelemetry 的下一步计划,包括 Web 服务器的自动化仪器化、OpenTelemetry Profile 和 Open Agent Management Protocol。

42 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

本文作者是蚂蚁集团终端工程师赫仁,介绍了支付宝首页端智能化建设,在探索分发推荐和体验保障这条道路上,支付宝首页团队通过与端智能团队的深度合作,充分发挥端计算的优势,利用端侧丰富且实时的行为特征,结合端智能提供的算法平台能力,为支付宝首页业务带来效率和价值的增长点。

158 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

近日,第 17 届世界编码器大赛 MSU 2022 公布硬件编码器比赛结果,在 60 fps(帧率)的超快视频编码赛道上,火山引擎多媒体实验室自主研发的 BVE 1.1 编码器表现突出,荣获最佳 FPGA 编码器(各项指标大幅领先);并在所有硬件编码器中,技术指标获得一项第一和两项第二,技术能力达到行业领先水平。 MSU 编码器比赛是由国际机构主办和测评,是视频编码业内影响力最大的国际比赛。

128 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

字节跳动-火山引擎多媒体实验室针对图像重采样模型面向图像压缩的鲁棒性,设计了一种非对称的可逆重采样框架,提出新型图像重采样模型SAIN。

28 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

从单体架构到集群架构再到微服务架构,业务越来越庞大,也越来越复杂。每一次架构的升级,在提升了业务吞吐量的同时,必然会带来更大的复杂度。云原生时代背景下,微服务、Service Mesh、 Serverless 等新技术的出现,业务的复杂度很快就远远超越了个人的人力极限,大规模应用更是需要成千上万专业的人协作才能完成。应用稳定性链路中的因素也越来越多,一个应用相关的稳定性指标从基础设施到中间件,再到应用自身的模块、组件、中间件、基础设施等,每个环节都会有致命的因素导致应用无法正常提供服务。 依赖传统的稳定性体系,通过日志服务查看业务日志,通过各个中间件去感知中间件的运行状态, 再通过网络、存储、操作系统层面的监控来查看基础监控信息, 这些信息每一个都只能片面的代表业务链路中的某一个节点的状态,且每个状态与其他节点之间都是割裂且毫无联系的。最终只能依赖人力投入,汇总分析最终判断,再验证。 在互联网时代, 时间就是金钱这个真理从来都没有像今天这样被深刻的践行着,每一秒的不可用时间里都有可能产生大量的损失。于是,稳定性应急就越来越像是高悬头上的达摩克里斯之剑,成为让运维、研发的睡眠质量急速下降

37 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

本文通过拆解原始问题、发散思路优化等方式,记录了扫一扫从单码到多码识别的技术框架改造及多码识别率优化方案。其中涉及解码SDK的能力、码处理技术链路、码转换算法、降低漏检率策略等设计与实现。

153 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

本文主要介绍 Apache Doris 设计和开发数据湖联邦分析特性的思考和实践。 全文分为三部分,首先介绍数据湖相关技术的演进,其次介绍 Apache Doris 数据湖联邦分析的整体设计和相关特性,最后介绍 Apache Doris 在数据湖联邦分析上的未来规划。

36 Technology lddgo Shared on 2023-05-10

相关推荐模块是商详页的推荐核心模块,以帮助用户高效选择商品为目标进行算法迭代。但是在优化过程中,我们发现性价比高的商品往往会在算法推荐的排序中更有优势,更容易曝光给用户。然而这并非所有用户的需求,例如在亲友送礼有价格档位需求等场景下,过度考虑性价比会引起适得其反的效果,导致不符合用户需求、价格突兀等体验问题。 存在的问题如下图所示,主商品是两千左右的吸尘器,但是推荐商品中混入价格一百多的商品。虽然都是家用吸尘器而且推荐商品的销量都不错,但是以这次进商详页的用户行为意图推断,这款一百多的吸尘器不是目标商品。从用户的角度看,推荐商品和主商品的相关性偏弱了,影响到用户体验。对平台而言,这次商品曝光没有达到帮助用户更高效浏览的期望,没能满足用户需求。

41 Technology lddgo Shared on 2023-05-10