本篇为系列第2篇，分享在支付宝支付数据链路改造升级过程中，针对数据倾斜的优化实践新方法，在解决数据倾斜问题的同时，还能兼顾更优的计算性能！
Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask的消息系统--Swift，它是一个设计用于处理大规模的数据流和实时消息传递的高性能、可靠的消息系统。
最新越发觉得AI的发展，对未来是一场革命，LangChain已经在工程设计上有了最佳实践，类似于AI时代的编程模型或编程框架，有点Spring框架的意思。之前在LangChain上也有些最佳实践，所以在这里分享记录下。
基于上述原因，在 iLogtail 诞生 10 周年之际，日志服务启动对 iLogtail 的升级改造，寄希望于让 iLogtail 的易用性更佳，性能更优，可扩展性更强，从而更好地服务广大用户。 目前，经过半年多的重构与优化，iLogtail 2.0 已经呼之欲出。接下来，就让我们来抢先了解一下 iLogtail 2.0 的新特性吧！
时间步入了2024年，新的技术趋势，如大模型/AIGC/多模态等技术，已经开始与实际业务相结合，并开始生产落地。这些新的技术趋势不仅提高了算力的需求，也给底层基础设施带来了更大的挑战。 在计算方面，以GPU和FPGA等异构硬件为例，他们通过短周期的迭代和演进来适应不断变化的需求。阿里集团通过统一调度、统一资源池以及全面弹性等调度手段满足了复杂的计算需求。 在存储方面，经典的微服务应用通过云原生化的方式，兼顾了性能和效率。但对于计算量增量最大的分布式AI训练、大数据等计算密集型应用，data locality直接影响了计算作业的运行效率与吞吐，网络I/O的消耗还间接拉高了带宽成本，且在可预见的场景中，数据集规模的还会以较高的速率保持增长，如何通过合理的数据缓存亲和性技术加速数据访问，将是提升计算任务运行效率的同时降成本的关键。 大模型训练/多媒体等场景的数据集以图片和音频文件为主，天然适合将数据托管在OSS对象存储上，也是目前线上大多数计算作业的存储选型，以训练场景为例，具有以下读数据的特征：1）数据集顺序的随机化处理造成传统的单机缓存策略失效；2) 多个epoch会对
