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SOLID是针对面向对象编程和设计的五大依赖关系管理，每个字母代表另外一个三个字母的首字母缩写，用来描述一个原则。这五项软件开发原则是构建软件时要遵循的准则，以便于系统扩展和维护。这项原则得到软件工程师Robert C. Martin的赞同。

据 IDC 发布的《数据时代 2025》白皮书预测：在 2025 年，全球数据量将达到史无前例的 163ZB。随着网络发展速度越来越快，数据的产生量正在呈指数级上升，企业面临的数据压力也在不断增加，数据可靠性差、存储的容量和性能不足等数据问题层出不穷。如何在控制成本的情况下将数据可靠性最大化？有什么工具能解决存储的容量和性能不足的问题呢？ 基于此，在 9 月 9 日，京东智联云和英特尔联合举办了

移动互联网历经高速发展的黄金10年，多样的市场需求催化了前端技术不断升级改造，真正的前端大统一时代正在来临，不管你愿不愿意相信，大前端技术的发展趋势已是定势，前进的脚步无可改变。

沙箱的英文为sandbox，也被译作沙盒，通常用来为一些来源不可信、具破坏力或无法判定其意图的程序提供一个隔离的运行环境，甚至很多专业级的沙箱，本质就是一个增强的虚拟机。沙箱通常可以严格控制沙箱中运行的程序所能访问的各种资源，包括：限制、禁止、监控对网络的访问、对真实系统的访问、对输入设备的读取等。总之，可以把沙箱理解为是虚拟化和监控手段的集合体。

近年来，随着大数据分析技术的普及和物联网产业的兴起，越来越多的企业开始重视海量数据的收集和分析处理活动，希望从庞大的数据资料中挖掘出高价值的信息和洞见。而在数据规模快速膨胀的同时，企业对数据处理平台的软硬件基础设施也提出了更高的要求，并在这一领域催生了很多高水平的前沿技术变革。

随着云上提供的存储产品种类越来越多，规格越来越丰富，如何在云硬盘、云文件服务、对象存储这些产品中，选用最适合自己的产品，以及选择什么规格最匹配，这还真不是一件容易的事儿。本篇文章就将为你提供几种办法，让你不必了解很多艰涩难懂的理论知识与参数，只要记住4句口诀，就能选到适合自己应用特点的云存储。

JCHDB是京东智联云基于ClickHouse打造的联机分析（OLAP）服务，采用分布式架构，可实现多核、多节点的并行化大型查询，其查询性能比传统开源数据库快1~2个数量级，可充分满足大型业务系统数据分析的需求。

我们每个人都拥有独特的天赋、技能和兴趣。找到能够完全发挥这些的岗位可以带给我们极大的动力以及成就感。但通常，我们会发现自己所处的岗位十分普通，这导致我们跳槽、转行以及感受到不满的恶性循环。如果您想转行（或开始新的职业），那么您会发现那里有各种各样的编程岗位，因为近年来岗位种类或“专业”急剧增加。 即便编程是一种必不可少的技能，但它已不再只是一个单纯的“构建”的角色。做好规划、计划再求职，

智能化转型是数字化转型未来十年的新方向，这场变革为个人带来全新数字化体验，为企业带来业务新增长渠道，为社会带来数字经济新驱动力。从疫情到“新基建”，智能化转型已经到了必须要进行的阶段，智能客服、智能工业检测等成为热点话题，以 AI、中台技术为核心的大量智能化应用开始在行业中落地。近日，京东智联云技术沙龙在西安举办，来自京东的 4 位技术大咖分别就企业上云、工业检测方案及实践、618 大促智能客服技

又到月底了，对于财务人员小张来说，每个月末都是他最忙的时刻。 整个集团有大大小小有数十个业务主体，每个主体都拥有上千上万名员工，小张和其他财务人员需要向各地的税务系统中填报所有员工的个人所得税。 但这次，公司 IT 给他带来了新帮手——RPA 机器人。 这个机器人可以帮助财务人员每月自动向各地税务系统中填报多个业务主体所有员工的个人所得税，大大减少了月底集中填报时数个

采访嘉宾 | 彭长平 毕业于中国科学院自动化研究所。在机器学习、推荐系统领域有十余年的前沿探索和工业实践经验，多篇论文发表在 RecSys、CIKM 等推荐系统国际学术会议上，现任京东推荐广告算法负责人。互联网发展至今，推荐系统无处不在，它也成为了许多电商平台的收益引擎。京东的个性化推荐系统也为公司带来了非常大的收益。随着推荐系统在信息分发中作用越来越重要，我们也在探究大规模机器学习、深

小到手机上的 Face ID、美颜相机，大到银行、酒店的智能服务，人脸相关应用早已走入我们生活的方方面面。随着数智化服务需求的攀升和人工智能技术的日趋成熟，我国人脸应用市场正在不断扩大，相关算法领域也已取得世界领先水平。而随着智慧城市的建设以及智慧家庭的发展，人脸识别将有着更为广阔的应用市场。 人脸关键点检测（Facial landmark detection）是人脸识别、3D 人脸重建

DDD 即领域驱动设计（Domain-Driven Design）。它来源于著名建模专家 Eric Evans 发表的非常具有影响力的书籍:《domain-driven design –tackling complexity in the heart of software》(中文：领域驱动设计—软件核心复杂性应对之道)。其最早广泛应用于传统软件架构设计中。今年4月，InfoQ 发布了软件架构与设

上周《云原生冷知识大挑战，答对一半算你赢！》发布后好多小伙伴都表示问题太难了连从事多年云原生开发的技术大佬都给跪了……从统计结果来看平均分只有 40 分！？看来云妹出的题确实很冷~~~如果你还没有挑战过可以在看答案前先去以下链接挑战一下我们的云原生知识到底有多冷呢？下面云妹就为大家一一揭晓这些冷知识背后的知识点敲黑板！快拿出你的笔记本！我们先来看一下本次试题中正确率最低的3道题，多选题果然是错误率

数字化时代，数据库对任何企业而言都是其应用的核心资源。MySQL作为当前最流行的关系型数据库，虽然是开源软件，但是其简单易懂、易于部署管理，且具有ACID特性、强大的SQL查询等特点，被各种业务系统作为关键的核心存储。 随着业务量的发展和数据量的增长，单机版本的数据库很难满足业务需要，而MySQL最常见的性能扩展方法是“读写分离”，其本质是将访问压力分散到多个MySQL节点上，但存储压力

点击阅读：《如何在Kubernetes上部署有状态的云原生应用（上）》下面我们将以最先进的开源数据库PostgreSQL为例，介绍如何在 Kubernetes 上部署运维有状态云服务（以下所有的操作都是基于Kubernetes 1.14及以上版本来完成的）。 Operator出来以前，即使有StatefulSet控制器，将PostgreSQL、MySQL等数据库部署到Kubernetes

七夕，又是一个空气甜度严重超标的日子这一天，你最可能经历的是“撒狗”or “被撒狗”准备“撒狗”的你礼物已经提前预备好了吗？如果你是“被撒狗”的那一个也没关系今年七夕我们决定给你送“对象”！ 这个“对象”有些特别：Ta 有容乃大胸怀宽广 PB级的海量存储空间可以容纳你的一切理论上可以使用无限大小的空间无需担心存储空间成为数据增长的瓶颈Ta 从不挑三拣四所有文

提起云原生，关注开发者社区的小伙伴，想必都不会陌生。在刚刚过去的《云原生在京东》专题季里，我们已经分享了多篇云原生基础知识、技术原理、实践经验的技术文章：不论你是初识云原生的小白，还是云原生领域的技术大拿，在这番云原生知识的“狂轰滥炸”下，一定都对云原生有了更深的了解。今天，我们决定来点不一样的挑战，经过云妹在知识的海洋中不断寻觅，终于整理出一份——即使是技术大拿也不一定都熟悉的“云原生冷知识”。

Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统，它大幅降低了容器化应用部署的门槛，用户通过它提供的 Deployment、ReplicaSet 控制器可以方便地部署一套高可用、可扩展的分布式无状态服务，这类应用的特点是不在本地存储数据，通过简单的负载均衡策略可实现请求分发。但是越来越多的开发人员希望把项目中依赖的数据库这类有状态服务也部署到Kubernetes里面，通过其进行

从 Kubernetes 成为容器管理领域的事实标准开始，基于云原生也就是基于 Kubernetes 原生。在云的体系下，基础硬件基本上都被抽象化、模糊化，硬故障需要人为干预的频次在逐渐降低，健康检查、失败自愈、负载均衡等功能的提供，也使得简单的、毁灭性的故障变少。而随着服务的拆分和模块的堆叠，不可描述的、模糊的、莫名其妙的故障却比以前更加的频繁。 “看到指标”只是对于数据简单的呈现，在