在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
随着LLM模型越来越大，单GPU已经无法加载一个模型。以Qwen-14B-Chat模型为例，模型权重大概28GB，但是单个NVIDIA A10仅有24GB显存。如果想要在A10上部署Qwen-14B-Chat模型，我们需要将模型切分后部署到2个A10机器上，每个A10卡加载一半的模型，这种方式称之为分布式推理。 社区涌现了很多支持分布式推理的框架如vllm、deepspeed-mii，rtp-llm等。本文选取了vllm框架，从源码角度分析vllm + Ray 如何实现LLM模型的分布式推理。
曾看过很多并发模型相关的文章，但是这些文章大部分只讲了并发模型的实现原理，并没有给出具体的示例代码，看完总觉得对并发模型这个知识点是一知半解，不得要领。为了掌握高并发模型，我这里抛砖引玉，实现了20种常见的并发模型，并对每种并发模型进行了性能压测和分析。由于本人水平有限，文章中难免有一些不准确或者纰漏的地方，欢迎大家批评指正。
本文将从以下三个方向展开： 首先，我们将进行价值分析，探讨为什么需要智能预警系统，以及搭建去哪儿机票智能预警系统-雷达系统（之后简称雷达系统）所面临的挑战。 其次，我们将详细介绍去哪儿机票雷达系统的架构，包括其核心组成部分和运作机制。 最后，在大模型时代的背景下，我们将讨论雷达系统的未来规划和发展方向，以应对日益复杂的数据分析和监控需求。
随着电商业务不断发展和成熟，对数据稳定性、数据质量、数据成本的要求越来越高。为了能可持续地提供质量更高、产出更快、表现力更强的数据资产，数据治理成为数仓日常工作的重要一环。本文将从现状解读、发展阶段、解决方案以及思考与展望四大部分，分享电商数仓治理的发展历程和实践总结！
即便“低空经济”呼声很高，但“打飞的”这件事情，可能依旧是属于富豪的游戏。 被视为低空经济主体的eVTOL，并不会成为普适性的交通工具，它们的宿命可能是成为富人直升机的“平替”，只不过是将动力方式从“燃油”换成了“电动”。 众所周知，私人飞机几乎是全球富豪们的必需品，比尔·盖茨拥有包括庞巴迪全球快车在内的数驾私人飞机、杰夫·贝佐斯拥有至少一架湾流G650ER。4月底，马斯克访华乘坐的便是湾流G550，据称马斯克2023年在飞机上度过了1161个小时，相当于一年有48天都在天上飞。
本文介绍了打点治理的概念和其对于数据质量保障的重要性，分享了日志中台在打点治理方面的解决方案与实践经验。文章从用户痛点和打点治理的难点出发，介绍了日志中台如何通过质量标准的制定、在线化流程的建设和相应的配套工具来解决这些问题。
开发中我们经常会用到异步方法调用，具体到代码层面，异步方法调用的实现方式有很多种，比如最原始的通过实现Runnable接口或者继承Thread类创建异步线程，然后启动异步线程；再如，可以直接用java.util.concurrent包提供的线程池相关API实现异步方法调用。 如果说可以用一行代码快速实现异步方法调用，那是不是比上面方法香很多。 Spring提供了Async注解，就可以帮助我们一行代码搞定异步方法调用。Async注解用起来是很爽，但是如果不对其底层实现做深入研究，难免有时候也会心生疑虑，甚至会因使用不当，遇见一些让人摸不着头脑的问题。 本文首先将对Async注解做简单介绍，然后和大家分享一个我们项目中因Async注解使用不当的线上问题，接着再深扒Spring源码，对Async注解底层异步线程池的实现原理一探究竟。
