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本文将分享序列数据的因果推断在仓储管理上的应用，包括解决问题上的思路和相关技术。因果分析是一种把握和挖掘数据背后原因和结果的技术，因为它有很好的模型可解释性，所以对于可视化以及复杂商业过程会有很大的帮助。

本文提出了测试流量触发与测试结果分离的思想，并基于该思想做了两次实践，分别是在线上以更快召回代码bug为目标的线上流量巡检，在线下以提高测试效率为目标的测试流量验收。

云音乐数仓平台已经上线使用超过6年时间，目前累计用户（包括离职人员）超过700人，每日UV超过200，涉及数仓开发、数据产品、分析师、算法、业务开发、QA等几乎所有角色的开发人员。

B站游戏中心是一个游戏分发平台，它提供游戏下载、游戏评测、游戏攻略和游戏活动等相关内容，用户可以在这里找到各种优秀的游戏作品，预约测试，下载资源，以及参与游戏社区的互动。

本文将分享建设银行在隐私计算领域的一些应用实践。建行上海大数据智慧中心是2015年成立的一支专门服务于建行内部的数据分析和数据挖掘团队，职责是为全行的各业务条线、各个分行、各个子公司专门来提供数据咨询服务、大数据平台技术和数据算法的支持。

APM＝Actions Per Minute，也就是每分钟操作的次数。它统计的操作包括鼠标每次的左击，右击以及每次的键盘敲击。多见于星际争霸和魔兽争霸3游戏中，APM的高低往往象征着玩家操作的精细程度，一定程度上反映了玩家的水平。前不久，人工智能领域资深玩家，英特尔给我们展示了其扎实的APM功底，大秀了一波儿“多线操作”。

点淘，是淘宝直播官方APP，也是阿里内容战略的重要组成部分。近两年来，阿里在内容方向投入了大量精力，而点淘则是内容方向的一个重要组成部分。点淘依托直播和短视频生态，通过短直联动的方式来打造短视频种草和直播拔草的一个商业形态。

我们希望更好地利用oppo内部用户、应用以及广告等实体在多个场景的多种交互行为，得到统一的预训练表征或模型。前文中提到的方法更多的是针对单场景，或者少量场景进行建模，我们希望充分发挥图的优势，能够将更多的场景同时关联起来，同时去得到用户或者应用广告的实体的丰富多行为的通用表征。

最近B站在做的探索是基于已经标准化的埋点元数据做自动化分流。业内经常所做的数据架构链路是分成两个部分，一个是消费数据的实时流，经常使用的是Kafka；另外一个是消费离线的Hive表，去做ODS、DWD、DWS数仓分层的建设。如果已经接入了埋点的元数据，是否可以做流批一体的统一化管理，或者统一化的消费使用，做到一次的分流配置，它的实时跟离线均能够生效，而且两边的口径是对齐的。

现如今，系统设计的关键已经变成分布式、云化、微服务化、大数据化。架构的本质依然没有改变，只是由于社会的发展，我们的需求，需要处理的问题、依赖愈来愈复杂，我们需要用发展的眼光，时刻追随技术前沿，进而推进、优化、迭代系统的架构设计。

大多数的技术研发都对重构有所了解，而每个研发又都有自己的理解。从代码重构到架构重构，我参与了携程大型全链路重构项目，积累了一点经验心得，在此抛砖引玉和大家分享。

我在2021年加入货拉拉，当时技术稳定性刚刚处于起步阶段，很多工作待建。经过2年的努力，货拉拉技术稳定性体系完成了从0到1的建设，整体故障数降低了78%，同时SLA也从3个9提升到了4个9。今天的分享将结合过往在阿里本地生活技术风险体系下的经验沉淀，以及在货拉拉的实践成效，探讨技术稳定性的重要性和建设方法。

本文旨在探讨长连接技术在移动端的实践，针对百度iOS端在建设长连接过程中的技术选型和整体架构逻辑将做重点展开。同时结合IM即时通讯案例的介绍和分析，展示长连接是如何在移动应用领域为类似业务场景提供解决方案的。

本文将从元数据、Merge-On-Read等核心设计方面来剖析湖仓存储系统，对比当前流行的三种格式Delta Lake、Hudi、Iceberg的设计差异和优缺点，并分享我们在读写性能优化方面所做的思考和实际优化案例。

强健的信息技术供应链是数字经济繁荣发展的重要基础，也是推动数字化创新、赋能数字生态建设的必要条件。在复杂、不确定性加剧的当前局势下，信息技术供应链被赋予了更多内涵，供应链的完备性、核心竞争力、抗风险能力等得到了更多的关注。

eBPF是Linux内核革命性技术，能够安全高效地扩展内核能力，应用广泛，尤其是在云原生可观测性领域的应用已经成为行业热点。在滴滴云原生环境中，eBPF技术进行了业务实践和内源共建，HuaTuo eBPF 平台快速落地并取得初步收益，目前已经支持云原生关键组件，诸如服务访问关系拓扑、容器安全、宿主机安全、网络诊断、根因定位等业务，HuaTuo也是滴滴开源委员会的精品孵化项目。

从云和互联网的业务场景来看，其存储域主要采用基于服务器部署分布式存储服务的融合方式，它面临如下挑战 ：数据保存周期与服务器更新周期不匹配。大数据、人工智能等新兴业务催生出海量数据，大量数据需按照其生命周期策略（例如 8~10 年）进行保存。

本文介绍了转转C2B业务下精细化运营平台的搭建。在系统上线以来，在用户召回转化上有了一定的成效。在未来，会继续丰富系统的功能：更多的触达方式、更多的转化手段。也会持续探索系统开放性，让更多的业务可以接入使用。

根据IDC报告显示，未来5年，边缘计算服务器市场将继续保持高速增长，在中国的价值复合年增长率将达到22.5%，高于全球20.2%的水平。那么问题来了，我们如何满足市场对边缘计算应用需求的快速变化？如何提升行业用户在全球的竞争力？边缘计算如何满足多样化算力需求？戴尔科技给出了我们答案。

数据需求方A，需要获取每日up主的收入进行数据分析。首先，A需要向数据产品提取数需求，数据产品会与其沟通指标口径，如up主的范围，收入定义，还有没有其他要下钻的维度等等；口径定义清楚之后，数据产品把需求提给对应的数据分析师，分析师拿到需求和口径定义后，找数据源、手工SQL逻辑，从而拉取到对应的数据，最后提供给A。