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本文将介绍抖音集团管理数据、应对数据质量与效率挑战的策略，重点聚焦于如何通过指标服务提升数据产品的稳定性和可复用性。

本文将围绕字节跳动当前的模式——同城容灾+异地多活，介绍团队在异地单元化架构落地上的一些思考和实践。

历时18个月，跨越长三角多个地区，搬迁数万台服务器和交换机设备……B站数据中心圆满完成搬迁项目，新机房拥有更先进的基础设施和更全面的技术支持，将进一步优化上层业务布局，支撑业务整体的异地多活，有效提升资源利用率和运营稳定性，为广大B站用户带来更好的访问服务体验。

爱奇艺大数据团队构建了多 AZ 统一调度架构，支持不同 AZ、不同集群间数据读写路由、计算调度路由，使得业务可以无感访问不同集群上的数据，在不同集群间无感迁移数据、按需调度计算，大幅降低存储计算成本，提升数据开发与分析效率。

在项目研发过程中，由于时间、能力等因素往往会出现设计方案没有做到最好或最优、编码质量不够好等问题，技术债的出现是不可避免的，并且随着时间的推移，技术债对系统的影响会越来越大，同时使得对代码和架构设计的更改越来越困难，想要进一步提升效能必须要对技术债进行管理，本文通过在活动中台系统的技术债实践经验，介绍技术债的含义、分类和管理。

随着抖音集团公司业务的持续拓展，渐趋复杂化、多元化的场景为抖音集团实验平台提出了新的挑战。在此背景下，沿用传统的假设检验框架，则已无法解决难题。本篇聚焦实验平台主要面临的边际收益、干涉效应、自动实验配置与随机实验盲区四项挑战，详解实验平台应对挑战、拓展边界的研究进展与现阶段实践。

目前质量团队正在积极建设和完善应用监控能力，旨在能及时发现并解决问题，为线上服务稳定性保驾护航。随着可观测性概念的逐渐普及，监控的建设也有了新的挑战和使命。本文将探讨在可观测性背景下，作为一个测试人员在质量保障中的一些思路和个人思考，以及为什么要区别于研发维度的可观测性，测试团队维度的可观测性建设又能为业务带来哪些价值。

异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，当业务系统走到需要考虑异地多活这一步，其体量和复杂度都会达到很高的水准。接入层、逻辑层、数据层的三层架构，基本上是每个业务都会拥有的基础架构形态，而三层架构的关键在于数据层，本文将从数据层切入探讨异地多活对于基础架构设计的影响。

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优化、AI开发平台建设、以及训练和推理加速的实现。

本文介绍了一种基于 sentinel 进行二次开发的动态限流解决方案，包括什么是动态限流、为什么需要引入动态限流、以及动态限流的实现原理。

随着生成式AI出现突破性进展，数据中心行业目前正在经历飞速的跨越式发展，在未来经济增长和国家安全中有着举足轻重的地位。AI需求的驱动促使数据中心设计向适应高功率密度转变。例如，Meta拆除了一整栋在建建筑，因为这是他们多年来一直使用的低功率密度的旧数据中心设计。相反，他们用全新的 AI-Ready 设计取而代之。

本文深入探讨百度视觉搜索在快速发展的业务及技术背景下，如何通过持续的技术创新和架构升级强化自身的竞争力和适应性，支撑业务健康高效迭代。本文介绍了我们如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设，来实现全链路架构的演进。

在司用服务体验的提升过程中，客服始终扮演着至关重要的角色。客服不仅是公司对外的形象，也是最主要倾听用户和司机声音的窗口。在解决问题的同时，客服更是用户体验的守护者和改善者。通过自动化和系统化的客服系统，大部分简单问题可以实现快速自助解决，而复杂问题则能通过人工高效处理，从而尽可能维持和增强用户的整体体验。

随着数据库分布式化和信创化两大趋势的发展，各行各业都面临着下一代数据库架构选型和改造。在这一变化中，面对数据库发展的纷繁复杂，如何选择高性能、高扩展性、绿色普惠、易管理的存储方案？近日，笔者有幸采访到了XSKY星辰天合产品总监朱荣泽，让我带您一探究竟。

本文将分享喜马拉雅基于大模型 ChatBI 的实践探索，文中将重点介绍关于准确性和大模型幻觉等问题的解决方案。对于业务来说，使用数据的门槛高，需求响应的时效性差，看板、产品不灵活，难以满足使用需求。运营人员通过自助取数产品查看数据，再用表格里的透视图进行分析，整个流程非常低效。

AIOps通过结合机器学习算法和运维数据，旨在解决传统运维工具难以应对的复杂问题，实现运维工作的智能化。基于小红书已有的DevOps基础，通过打通基础数据能力、算法能力和应用场景，与IaaS/PaaS层的合作，逐步推进公司在稳定性保障、成本管理和效率提升三个核心方向的发展。

本文将分享文心大模型在构建商业智能助手中的探索与实践，重点讲述其在爱企查中提升商业收益和用户体验的应用。文中将介绍利用大模型代码生成能力，和知识图谱，优化数据库查询效率，并通过加入表结构和样例数据提升代码生成准确率，还将介绍如何利用图形可视化进一步提升数据分析效率。

随着AI浪潮的兴起，我们迎来Data 2.0时代，数据价值正发生深刻变革。由存力、算力变现转向数据本身的价值变现成为趋势；同时，大模型AI的兴起不仅重塑了我们的生产生活方式，也对数据安全与数字生态构建提出了更高要求，进而带来城市与企业的业务变革和技术变革。为应对这一变革，超聚变城企数智事业部正式成立，并在大会期间承办了“城市与企业数智化转型论坛”，探索数智化发展新路径。

携程酒店前端存在大量监控，但对于监控问题的排查成本，随着量级的增加而变得不可控。因此引入了智能预警归因系统，以数据池统一数据结构及标准；以预警规则池保证预警的准确性、低噪音；以算法模型进行根因分析，直接给出归因结果，从而提高整体排障效率。

随着B站业务迅速发展，平台规模及影响力较大，黑产、菠菜、冲塔用户、搬运号等问题逐步凸显出来，严重影响社区生态，对平台管控能力提出了挑战。在审核&机审团队不断迭代审核能力的同时，我们发现由于稿件生产过程中，多个环节间存在并发场景，引发"条件竞争"问题，导致漏审风险。