在当今的云原生世界中，管理权限和访问控制已经成为许多组织面临的重要挑战。随着应用程序和微服务变得更加分布式，必须确保只有合适的人和系统可以访问合适的资源。 然而，管理这种复杂性可能很困难，特别是随着团队和组织的增长。这就是为什么来自亚马逊网络服务（AWS）的新开源项目 Cedar 是身份和资源管理（IAM）领域的一次地震性变革，这表明应用程序权限问题已经变得太大而无法忽略。 传统上，组织依赖于访问控制列表（ACL）和基于角色的访问控制（RBAC）来管理权限。然而，随着资源和用户数量的增加，管理和扩展这些策略变得困难。这就是策略即代码出现的原因。它使开发人员能够编写像任何其他代码一样可以进行版本控制、测试和部署的代码策略。这种方法比传统方法更具可扩展性、灵活性和可审计性。
Apache Airflow 与 ByteHouse 相结合，为管理和执行数据流程提供了强大而高效的解决方案。本文突出了使用 Apache Airflow 与 ByteHouse 的主要优势和特点，展示如何简化数据工作流程并推动业务成功。
本专题共10篇内容，包含淘宝APP基础链路过去一年在用户体验数据科学领域（包括商详、物流、性能、消息、客服、旅程等）一些探索和实践经验，本文为该专题第一篇。 在商详页基于用户动线和VOC挖掘用户决策因子带来浏览体验提升；在物流侧洞察用户求助时间与实际物流停滞时长的关系制订表达策略带来物流产品满意度提升；在性能优化域构建主客观关联模型找到启动时长与负向反馈指标的魔法数字以明确优化目标；构建多源VOC标签体系综合运用用户行为和用户VOC洞察、落地体验优化策略，并总结出一套用户体验分析方法论。
本专题共10篇内容，包含淘宝APP基础链路过去一年在用户体验数据科学领域（包括商详、物流、性能、消息、客服、旅程等）一些探索和实践经验，本文为该专题第二篇。 在商详页基于用户动线和VOC挖掘用户决策因子带来浏览体验提升；在物流侧洞察用户求助时间与实际物流停滞时长的关系制订表达策略带来物流产品满意度提升；在性能优化域构建主客观关联模型找到启动时长与负向反馈指标的魔法数字以明确优化目标；构建多源VOC标签体系综合运用用户行为和用户VOC洞察、落地体验优化策略，并总结出一套用户体验分析方法论。
随着阿里云Flink实例的迁移下云以及新增需求接入，自建Flink平台规模逐渐壮大，当前总计已超4万核运行在自建的K8S集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，每次Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用，峰值流量超过100Gb/s，早期使用阿里云OSS作为Checkpoint数据存储，单个Bucket 每 1P数据量只有免费带宽10Gb/s，超出部分单独计费，当前规模每月需要增加1x w+/月。 为了控制这部分成本，得物开展了自建HDFS在Flink Checkpoint场景下的落地工作，实现年度成本节省xxx万元。 此次分享自建HDFS在实时计算checkpoint场景的实践经验，希望能为读者提供一些参考。
作为后台开发 Coder，你可能会对以下场景感到似曾相识：历史上处理过的 BUG 反复横跳；版本兼容逻辑多，修复一个 BUG 触发了更多 BUG；上线时系统监控毫无异常，过段时间用户投诉某个页面无数据；改动祖传代码时如履薄冰，心智负担极重。为此本文提出一个自动化测试系统，它能够低成本实现100%的测试用例覆盖率，极大减轻管理自动化测试用例的工作量并提高测试效率，保障后台服务平稳变更。欢迎阅读~
本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。
在2010年，Google发表了一篇非常重要的论文：Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers[1]，提出了一种持续性能剖析的基础设施， 能够针对大规模的服务、集群进行海量的数据采集、分析。这种新的性能剖析手段能够提供精确可靠的性能分析结果，同时又能保持较低的性能开销。 自此以后就涌现出大量商业或者开源的持续性能剖析实现，比较典型的有Google Cloud profiler[2], Pyroscope[3]等。目前，性能剖析已然成为可观测性的又一大支柱。
去哪儿发布的数据显示，在过去一年中，其发布故障率始终保持在4‰ 以下并不断降低。作为一家出行旅游服务平台，去哪儿网如何在复杂的业务场景下，仍能保持如此低的故障率？其中功能测试左移功不可没。 本文介绍了去哪儿网通过自动化测试、智能推荐、本地化等平台的建设，在低成本、低故障率、高效率方面的显著成效，并详细介绍了各阶段的实践重难点。
