编码 是软件工程全生命周期中最最关键的环节，不幸的是，这同时也是最复杂最容易出问题的环节。编码是一种非常复杂抽象的脑力活动，开发者之间受技能、熟练度、经验、习惯、偏好等影响往往会呈现出较大的效率差异，这是普遍存在的客观事实，但站在工程化管理视角，我们需要设法尽可能克服这些差异，使得团队每一个个体都有较为稳定的编码产出；需要保证不同个体产出的代码集成后，系统各部件依然能如预期地正常运行；同时，需要确保不同个体尽可能克服各自的偏好而编写出风格相对一致的代码，以维持长期可读与可维护性。 显然，原生的 Web 核心语言 —— JS、CSS、HTML 等都难以满足上述诉求的，现代的前端工程通常会在原生语言基础上叠加一些工具、框架，组合出更具约束力、表现力的开发环境，进而保证多人协作时的工程效率、一致性、健壮、可维护性等。
大数据服务是数据平台建设的基座，随着B站业务的快速发展，其大数据的规模和复杂度也突飞猛进，技术的追求也同样不会有止境。 B站一站式大数据集群管理平台（BMR），在千呼万唤中孕育而生。本文简单介绍BMR的由来、面临的主要矛盾以及如何在变化中求得生存与发展。
在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能——故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故障。今天主要针对故障发现环节中的异常检测介绍AI异常检测算法在指标检测上的应用。
在过去一年多的实践工作中，我们团队围绕大模型在专业领域的应用做了一些尝试和探索。在此也把这两年的一些技术经验分享出来，希望跟大家一起交流和探讨。
线程池是一种用于管理和重用线程的机制，它允许开发人员有效地执行并发任务。通过使用线程池，可以带来了许多好处： 资源管理： 线程池能够有效地管理系统资源，通过限制并发任务的数量和重用线程，减少了线程创建和销毁的开销，提高了系统资源利用率。 性能提升： 通过合理地配置线程池大小和任务队列，可以优化任务执行流程，降低了线程的上下文切换成本，提高了任务的执行效率和系统的吞吐量。 避免资源耗尽： 线程池可以控制并发任务的数量，防止系统因创建过多线程而导致资源耗尽，从而提高了系统的稳定性和可靠性。 任务排队： 线程池通过任务队列来暂存尚未执行的任务，保证了任务的顺序执行，并且能够灵活地处理突发任务量，避免了系统的过载。简化并发编程： 使用线程池可以简化并发编程的复杂性，开发人员无需手动管理线程的生命周期和任务的调度，只需将任务提交给线程池即可，从而降低了编程的复杂度和出错的可能性。
