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作为电商公司的风控部门，承担着维护平台内容安全的职责。因为政策的调整，或者一些突发情况，我们需要回溯线上历史的商品图片、用户头像信息等，确保平台的图片内容的合规性。 在以前我们会让算法同学离线将平台数据用相关的模型跑一遍，但是这会用到大量的计算资源，并且会花费几天甚至更长的时间。

阿里商旅作为飞猪旅行旗下面向企业客户的数字化差旅解决方案产品，依托飞猪旅行机票、酒店供应链为企业客户提供一站式的机票、酒店、火车票、用车等预订管控及结算票据服务。阿里商旅不仅是集团欢行的供应商，而且近几年在商业化差旅市场上崭露头角，服务了2万+中大型客户，43万+小微企业。

本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点；第二部分引入模式的概念；第三部分讨论新基建下的新尝试；第四部分分享三个典型的实践案例。

首先，指标体系需要分两个方面来讲：一方面是指标，指标是对业务单元进行细分后的度量值，用于对业务进行描述、度量和拆解，是对业务量化的过程，以评价业务的好与坏；另一方面是体系，由不同的维度组成。光有指标是不够的，还需要通过不同角度（维度）去思考业务，不同的维度最终构成了一个体系。

用户D：一晚上抢修都无果，早上依然bug很多，打没打到车也看不到 连车牌号都看不到，上车了司机选不了已上车走不了，一早上七八个司机来接我，我都到达目的地了，还有滴滴师傅给我打电话说已经到了我的打车地儿接我去了。

液冷技术，作为一种高效、环保的冷却解决方案，在数据中心领域逐渐受到关注。尽管液冷技术在个人电脑中已有十多年的应用历史，但近期它在数据中心领域变得炙手可热。本文将带您盘一盘液冷技术在服务器和数据中心领域的发展现状及液冷服务器的定义、特点、部署方式和未来发展。

随着小红书业务的高速发展，各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时，我们观察到：部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点

基于第二季度在商家地址专项上探索实践了精准测试并取得了一定的收益；第三季度扩大规模化实践，因此根据商家核心业务需要，选择了核心的 4 个应用，并沉淀了持续几个迭代的过程和结果数据。以下是几个迭代下来使用精准测试平台的一些实践数据和心得。

将流程标准化后，再通过我们线上系统的能力去承载这些流程，让这些流程商当中的关键节点变成我们平台上的一个能力，或者平台上的某一个关键节点，让整个研发过程的数据能够标准化且沉淀下来，最后则基于这个数据去做度量，做词语改进。

Alluxio 可以作为开源的数据编排系统的首选方案，旨在解决现代分布式场景下数据访问效率低下的问题。在存算分离的架构下，Alluxio 通过把数据缓存在靠近计算的地方，减少数据移动和复制所带来的开销，加速数据计算。Alluxio 不仅适用于传统 Hadoop 环境，还可与现代大数据生态系统、云原生应用程序的存储和计算资源无缝集成。

最初，数据中心使用的是自然通风、无空调的方式来冷却服务器，而随着功率密度的提高和散热需求的增加，空气冷却开始失效。此时，液冷技术开始应用，并逐渐发展成为一种更加高效、可靠的服务器冷却方式。现在，液冷技术已经应用于大型数据中心，成为了主流的服务器冷却方式。本文将重点为您介绍服务器冷却系统的发展史。

当选择无服务器和Lambda来搭建云架构时，你需要了解固有的限制，以便在应用程序和代码的规模以及复杂性开始增长时进行扩展。在构建应用程序代码时，无服务器是快速升级的一个好选择，但有一个常见的误解，即无服务器意味着DevOpsLess或NoOps，而事实并非如此。

近日，XSKY星辰天合在首钢园举办了XSKY星海全闪架构暨星飞存储发布会。XSKY星辰天合CEO胥昕表示，随着AI、大数据等各种应用的全面爆发，业界对能够支持高性能、大容量的全闪存储系统的需求日益强烈，但是全闪存储的价格依然相对高昂，无法被普遍使用。

在云原生的架构下，微服务的数量呈现爆炸式增长，服务间的调用关系错综复杂，对系统可靠性也提出了更高的要求。在这样的背景之下，混沌工程的关注度也不断提升。事实上，混沌工程早就不是什么新鲜的概念，早在2008年开始，混沌工程的思想就已经始萌芽，彼时，网飞公司由于数据库发生故障，导致了三天时间的停机。

元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据，广义的来看，除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据，所有其它用来维持整个系统运转所需的信息／数据都可以叫作元数据。比如数据表格的Schema信息，任务的血缘关系，用户和脚本／任务的权限映射关系信息等等。

在这篇分析中，我们将分享关于采用大语言模型的最新数据和想法，并讨论市场发展时需要考虑的因素。与往常一样，我们将分享最新的ETR数据，以揭示客户在平衡风险与时间之间面临的关键问题。

在互联网行业里，业务迭代很快，系统变更频繁，尤其长青业务随着时间会积累越来越多历史包袱。阿拉丁作为百度搜索垂直化的产品，业务历经多年更迭，历史包袱很多，在应对大事件比如高考、东京奥运会、北京冬奥会的大流量时业务集群面临很大挑战。

服务稳定性和高可用性在现代业务中扮演着至关重要的角色。服务稳定性指的是系统能够持续地提供可靠、无故障的服务，而高可用性则强调系统在遇到故障或异常情况时依然能够保持正常运作。这两个方面的重要性在于它们直接影响到用户体验、业务连续性和企业声誉。

初期的方案是这样设计的：严格按照的微服务划分原则将商品相关的职责存放在商品系统中。因此，在查询订单与采购单时，如果查询字段包含商品字段，需要按照如下顺序进行查询。

在数字化建设不断推进的今天，随着技术的不断发展，从统计学、机器学习、深度学习，再到因果学习以及最新的热门大模型方向，九章云极 DataCanvas 始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向，不断进行着面向决策和面向智能的探索。本文将分享大模型时代下的因果推断。