本文是vivo互联网大数据团队《BI数据可视化平台建设》系列文章第1篇 - 交叉表组件。 交叉表在数据分析里应用广泛，通过本文，你将了解到： 交叉表的基本概念，以及BI可视化平台常见术语。 我们的表格类组件的演化过程，以及如何通过技术调研和优化实现大数据量下渲染性能，一步一步从原先的~10s降低到3~4s。 交叉表的一些特定场景，提供了一些技术实现简易描述，对这些场景有一些宏观认识。 Worker，虚拟滚动，微应用等关键技术的实现细节。
本文主要介绍在vivo内部针对Dubbo路由模块及负载均衡的一些优化手段，主要是异步化+缓存，可减少在RPC调用过程中路由及负载均衡的CPU消耗，极大提升调用效率。
随着互联网业务的快速发展，网络攻击的频率和威胁性也在不断增加，端口是应用通信中的门户，它是数据进出应用的必经之路，因此端口安全也逐渐成为了企业内网的重要防线之一，然而网络端口因其数量庞大、端口开放和关闭的影响评估难度大，业务影响程度高、以及异常识别技术复杂度高等特点给网络端口安全治理带来了一定挑战，如何对端口风险进行有效治理几乎是每个企业安全团队在攻击面管理工作中持续探索的重点项。
本文介绍了vivo在大数据元数据服务横向扩展道路上的探索历程，由实际面临的问题出发，对当前主流的横向扩展方案进行了调研及对比测试，通过多方面对比数据择优选择TiDB方案。其次分享了整个扩展方案流程、实施遇到的问题及解决方案，对于在大数据元数据性能上面临同样困境的开发者本篇文章具有非常高的参考借鉴价值。
服务器内存问题是影响应用程序性能和稳定性的重要因素之一，需要及时排查和优化。本文介绍了某核心服务内存问题排查与解决过程。首先在JVM与大对象优化上进行了有效的实践，其次在故障转移与大对象监控上提出了可靠的落地方案。最后，总结了内存优化需要考虑的其他问题。
随着计算力、算法和数据量的巨大发展，人工智能迎来第3次发展高潮，开始了各行业的落地探索。然而，在“大数据”兴起的同时，更多行业应用领域中是“小数据”或者质量很差的数据。“数据孤岛”现象广泛存在，例如在信息安全领域的应用中，虽然多家企业推出了基于人工智能技术的内容安全审核、入侵检测等安全服务，但出于用户隐私和商业机密的考虑，企业之间很难进行原始数据的交换，各个企业之间服务是独立的，整体协作和技术水平很难在短时间内实现突破式发展。如何在保护各机构数据隐私的前提下促成更大范围的合作，能否通过技术手段破解数据隐私保护难题，联邦学习是解决这一问题、实现跨企业协同治理的有效方式。
