kubernetes调度器，通过watch机制来发现集群中新创建且未调度的pod，通过过滤node列表，打分策略，以及各个时机的插件调用机制，选择合适的node与之绑定。
本篇我们通过学习部署流行 Web 框架，如 Spring Boot，Express，Web IDE，让你掌握 Serverless 函数计算架构和技术，领略弹性并发、高可用的好处。下面我将从实践介绍，实践演示，分析详解三个大的章节来一步一步分享。
基于字节跳动分布式治理的理念，数据平台数据治理团队自研了 SLA 保障平台，目前已在字节内部得到广泛使用，并支持了绝大部分数据团队的 SLA 治理需求，每天保障的 SLA 链路数量过千，解决了数据 SLA 难对齐、难保障、难管理的问题。
字节跳动的大数据业务和底层运算能力近年来发展迅速，本文介绍了字节跳动在流式计算和批式计算方面的重大演进以及最佳实践。
计算机或手机的渲染是一个非常复杂的过程，本文介绍了渲染相关的一些基础知识，并结合 iOS 和安卓的技术框架介绍了移动端渲染原理，最后详细的解析了 iOS 中的离屏渲染以及圆角优化的一些方法。
在数据领域，有几类经典的查询场景：1.想要统计某段时间内访问某网站的 UV 数，或是统计某段时间内既访问了页面 A 又访问了页面 B 的 UV 数，亦或是统计某段时间内访问了页面 A 但未访问页面 B 的 UV 数，通常我们对这种查询叫做基数统计。2. 想要观察某些指标的数据分布，例如统计某段时间范围内访问页面 A 与页面 B 各自的浏览时长 95 分位数、50 分位数，则需要用到分位数统计。3. 想要统计某段时间内播放量最多或者点击率最高的 10 个视频或者文章（热榜列表），则需要用到 TopN 统计。
行为序列模型相对于传统机器学习的主要优势在于不依赖行为画像特征，无需强专家经验挖掘高效特征来提升模型性能，缩短了特征工程的周期，能快速响应黑产攻击。黑产通过刷接口、群控、真人众包等作弊手段在关注、点赞、评论等核心场景进行攻击。不同作弊方式在行为序列上有不同的特点。刷接口、群控作弊属于机器作弊，行为序列呈现团伙相似性、序列周期性 / 密集性。真人众包主要通过线下软件分发任务真人账号执行，行为链路具有比较固定模式以上作弊方式在行为序列上具有显著性，所以在风控业务上序列模型有很好的落地能力。
