现代科技网络日益发达，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。随着互联网和移动设备的普及，视频内容在传播和分享方面发挥着越来越重要的作用。从社交媒体到在线教育，从数字广告到远程工作，视频已经成为人们获取信息、娱乐和交流的主要方式之一。在这样一个视频日益普及的超视频时代，开发一套跨语言、跨设备、跨系统的多媒体处理框架显得尤为重要，这样的框架可以为开发人员提供统一的解决方案，帮助他们在不同的平台上快速、高效地处理多媒体内容，从而提供一致的用户体验和功能，是迎接未来的必然趋势。 在当今数字化的世界中，Windows 平台的重要性和关键性无可置疑。作为普通用户的首要选择，Windows 提供了广泛的硬件和软件支持，为用户提供了丰富多彩的体验。特别是在多媒体处理领域，Windows 平台凭借其强大的生态系统和稳定的性能，基本是普通用户的首选。Windows 平台拥有庞大而完善的 DirectX 能力体系，这使得在Windows 环境下可以很方便地实现通过 GPU 加速图像视频处理的性能，这种强大的图形处理能力可以更高效地处理和渲染视频、音频等多媒体内容。
作为火山引擎数智平台VeDI旗下的核心产品，DataTester源于字节跳动长期的技术和业务沉淀，目前已经服务了数百家企业，助力企业在业务增长、用户转化、产品迭代、策略优化以及运营提效等环节科学决策。 在大模型时代，当A/B测试应用在AI场景中，“让每一个决策更加正确”的显性效果也会被指数级放大。
许多国内企业正积极开拓国际市场，如Shopee、阿里的Lazada、字节的TikTok、拼多多海外版Temu、以及服装快消领域的Shein等。当国内市场存量业务达到峰值预期时，海外业务成为各公司未来收入增长的主要动力，因此，国际化已成为越来越重要的职业发展方向。 国内IT企业收入天花板: 「10亿X2元X365天=7300亿元」，也就是10亿人口，企业每天赚取用户2元，保持365天，就是单业务增长的营收天花板(大部分业务赚不到2元，用户量也没到10亿)。比如视频如果60元一个月那会员营收天花板就可以这么预估. 甚至比这个还低, 毕竟用户会流失, 拉新也要成本, 运营成本是在递增的。 国际化不仅仅是多语言文案适配这么简单，而是一全套的工程化解决方案。笔者觉得更重要的是「从业人员需要具备全球视野，对多元文化有包容心和敬畏心理，同时知识面要求也较高」。比如，了解SEA、US、UK等常见地区的简写，尊重伊斯兰教的斋月节等习俗。对于服务全球用户的产品来说，对应产品的要求更加复杂，多样性体现在不同的文化习俗差异上，其实即便在庞大的中国内部也存在南北差异。了解的越多越发现这个世界的“多样性”。
字节跳动内部有着非常浓厚的数据文化和实验文化，数据中台已经成为研发流程中的新基建，A/B测试也基本上是整个研发链路上的必经一环。那么如何将数据驱动有效应用在研发体系中呢？ 本文基于字节的多年实践从“研发流程中无处不在的数据驱动”、“如何建立可持续的数据驱动文化”、“数据驱动的ROI”三个方面，剖析构建数据驱动的新型研发体系，充分展现A/B测试如何“嵌入”技术研发的流程及其效果。
不知道喜欢 vue3 的小伙伴和我是不是一样，刚上手vue3 的时候对自定义hooks 一脸懵逼，在一些视频网站学习的时候老师讲解到自定义 hooks 最喜欢用加减乘除来描述自定义 hooks 是咋用的，可能是我理解能力比较差吧，我看了这个加减乘除的自定义 hooks 之后感觉跟没看一样，还是一脸懵逼，所以个人觉得这种知识还是结合项目或者业务来说才是比较能让人理解的。 但是平时开发的过程中却好像也不怎么需要自定义 hooks，那我们到底需不需要自定义 hooks，又该如何学习自定义 hooks 呢，首先先在这跟你说结论：自定义 hooks 不是必须的，他只是为我们提供一种逻辑复用的方式，但是他有利于你复用逻辑代码更简洁，那如何学？学习别人的思想啊！然后自己融汇贯通即可。
本次分享的主题是火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台 DataTester 实验管理架构升级与DDD实践。这里说明的一点是，代码的第一目标肯定是满足产品需求，能够满足产品需求的代码都是好代码。而本文中对代码的好坏的评价完全是从架构的视角，结合代码的可读性、可维护性与可扩展性去分析的。
1 Typescript 模板字符串类型 2 实现字符串 Schema 类型解析 3 写一个用于安全访问对象的轮子 4 尾声
DataWind 是火山引擎数智平台VeDI旗下的一站式数据分析与协作平台，本篇主要介绍DataWind三部分内容：第一，数据探索与分析；第二，数据协作与集成；第三， AI 能力融合。 目前，DataWind在字节内部支持500+业务，覆盖绝大多数员工使用需求，每天有超过80%的业务用户活跃使用，数据模型数220k+，支持海量数据处理需求，千亿级数据可以实现秒级查询。
在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》，白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果，并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 作为一款OLAP引擎，伴随字节跳动各业务的发展，ByteHouse已经过数百个应用场景和数万用户锤炼，在2022年3月，部署规模已超过1万8000台，最大的集群规模在 2400 余个节点，管理总数据量超过700PB，并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用，性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。
随着 Kubernetes 在企业中大规模使用和落地，逐渐形成了 "业务 - 中台 - 基础设施" 的分层技术体系；这种分层能够屏蔽平台和基础设施层的复杂概念，让应用专注于业务层的研发，但同时也会导致上层应用的稳定性强依赖底层基础设施的支持，从而对基础设施在大规模集群下的稳定性提出极大的挑战： 由于集群规模庞大，任何单一不起眼的小问题都可能被无限放大，带来系统性风险； 场景的复杂性和多样性，也使得运维操作出现不符合预期的行为难以彻底避免。 这就要求我们对于 Kubernetes 所管理的资源和对象进行更有效的极端风险防护，尽可能缓解由于误操作、组件版本与配置的错误、或者管控代码 bug 对业务造成不可挽回的影响。 尽管 Kubernetes 原生提供了一系列的防护机制，例如严格的 RBAC 校验机制、使用 PodDisruptionBudget（PDB）对 Eviction API 执行校验、较为丰富的 Admission Plugins 等，但是在实际生产实践中，我们仍然发现有很多无法覆盖的场景。
