一些流量突增事件如考研、国考准考证打印高峰期等，会导致酒店业务量骤增，如果超出应用承载上限，会引起服务性能严重下降，限流或崩溃等风险，对生产带来损害。 另外五一十一等出游高峰, 虽然有HPA（Horizontal Pod Autoscaler）, 但在做稳定性保障时，需要手动去计算各系统扩容机器数并手动进行扩容和缩容, 计算精度不足且效率低下。 所以如果能提前评估事件影响，预估所需容量，对受影响的服务提前自动扩容，对保障线上服务的稳定性的同时提升运维效率是非常有价值的。
在用户在线浏览酒店时，旅行平台需要解决一个重要问题：如何更好地为用户挑选适合的酒店，并降低用户选择的费力度。而为用户挑选符合需求的酒店，需要千人千面的模型排序。在去哪儿（Qunar）APP中，触发个性化排序的场景主要是欢迎度排序
在大数据处理和存储中，"小文件" 通常是指文件大小远小于HDFS（分布式文件系统）中块（block）大小的文件。一般公司集群的block大小在128MB/256MB这二者的居多，因此，公司对小文件的大小没有一个统一的定义，通常小的不足1MB，大的甚至达到32MB或更大。
一图胜千言，图片是信息传递的重要载体。当用户进行社交媒体分享时，图片是比文字更加直观的展示方式。在一些分享的场景可能天然就有图片，比如分享一个商品，商品的图片就是最直观的展示方式。但是在一些场景下，可能没有天然的图片，比如分享一个从北京到上海的火车线路，这时候就需要我们自己生成图片。
归因，作为一种分析方法，旨在通过数据和逻辑推理，确定某个结果（如业务量、转化率、满意度等）是由哪些因素（如产品、价格、市场等）导致的，以及具体如何影响的，其在心理学、投资学、广告投放等多领域均有相关理论研究。例如，在互联网广告投放中，可以通过归因分析来评估不同的营销渠道对用户转化率的作用，并优化具体投放策略；在教育心理学领域，归因分析可以帮助教育工作者了解学生的学习态度和行为，并采取相应的教育策略来激发学生的学习动机。运用归因分析的方法，我们可以更好地厘清事物之间的因果关系，识别哪些因素是需要改进或调整的，进而有针对性地优化工作流程，避免陷入低效忙碌和迷茫的状态，减少盲目决策的风险。
DNS是Kubernetes集群中非常重要的基础服务，在客户端设置不合理、集群规模较大等情况下比较容易出现解析超时、解析失败等现象，严重时可能会对业务造成相关影响。 尤其在节点异常宕机，或集群整体负载、coredns所分布在的节点负载较大时，该情况会非常常见，我们不定期会收到相关解析异常报警和业务线同学反馈，虽然每次持续时间较短，但在高峰期频繁出现也非常折磨。经过多种方案对比考量，我们最终决定对原生DNS架构做下改动： 将原架构集中请求pod→kube-dns svc→coredns pod的方式改造为：各node节点上的pod首选请求所在node本地的dns服务（后续称为q-dnsmasq），在q-dnsmasq服务不可用时再去请求kube-svc； 并将q-dnsmasq启用all-servers模式，让其识别请求域名是K8S内部（如cluster.local）还是外部，内部则同时转发多个Coredns并取最快响应结果； 如为K8S外部域名则在转发请求至公司dns-server时，也通过并发的方式同时请求3台公司dns-server（后续称为localdns），取最快响应结果；
