当我们在面对一些用户反馈的运行问题时，如白屏，页面加载时间过长，页面卡顿等等，如果能够知道客户端的哪些行为导致了问题的出现，那么在定位解决问题上一定会变得事半功倍。 如客户端白屏可能是某个静态资源挂了，页面加载时间过长可能是静态资源的cdn托管服务不稳定，页面卡顿可能是长耗时的js调用导致阻塞了主线程，为了帮助开发快速收集问题出现时客户端所发生的上下文信息
Monorepo 和 Bazel 给我们带了很多优势，比如快速、正确、易扩展、易协作等。虽然 Bazel 早期版本对于 iOS 开发并不太友好，甚至让一些团队产生了放弃使用 Bazel 的想法；但 Bazel 本身极其优秀的扩展性，使得社区对其一直抱有极高的热情，开发出了许多优秀的 Rules，促使社区和 Bazel 本身一直向前进化，如今的 Bazel 已不同往日，一些早期令人诟病的问题也被一一解决。目前我们正在使用 Bazel 6.1.2 版本，且即将紧跟官方的脚步更新到 6.3.0 版本。今天我们就来聊聊我们哔哩哔哩近一年（主要是Bazel 5.0.0 版本以后）所应用的一些新特性、新 rules 以及在自建 rules 方面的探索。
根据2022年第四季度的财报数据显示，B站在跨年晚会期间的直播人气峰值达到了3.3亿。直播业务对于B站来说是一个重要的增长点，而道具投喂（赠送礼物，后面统称为道具投喂，礼物统称为道具）在直播业务中扮演着重要的角色。在本文中，我们将介绍如何确保直播道具相关系统的高可用性，以实现99.99%的稳定性目标。文章将分为三个部分，分别是道具面板，道具投喂和多活。
公司在经过多年的发展，部门架构的演进，产生了大量的管理后台，包括运营平台、技术后台等。有持续迭代的，有年久失修的，也存在大量无人认领和维护的。 从技术层面看，大量的后台都存在基础能力缺失，或者重复建设，同时技术架构也各不相同。 在我们团队维护的后台里，很容易总结出如下共性问题，“技术栈不统一、规范不统一、重复建设”
本文对B站访问最频繁的视频详情页的实现技术与fanout read持续增长带来的问题进行深入分析，提出了构建业务关联索引的方案有效降低90%以上服务负载。同时针对更多的聚合展示场景提出并实现了一套通用数据聚合网关(DAGW)的解决方案。
作为一个拥有庞大年轻用户群体和多元化内容资源的视频平台，B站为广告主提供了丰富的投放场景。为了实现更精准的广告投放，B站商业化技术团队深入挖掘用户、物料、场景等多方面的数据特征，并构建精细化的目标受众画像。这些数据在经过特征计算后会成为模型训练所需的训练样本，通过模型训练得到能够对广告创意进行点击率、转化率预估的深度模型。当用户进行访问时，作为广告检索引擎的一部分，在线CTR预估服务会使用深度模型，对候选集内的广告创意逐个进行点击率、转化率预估，这些数值会在精选阶段用来挑选出价值最高的广告创意返回给用户。模型预估的准确性直接决定了广告检索引擎的效果，为了确保模型训练和模型推理阶段所使用的样本数据的一致性，提供一个全面、稳定、高效的广告特征平台显得尤为重要。
今天，B站就要满14岁啦！我们哔哩哔哩技术从注册账号发表第一篇文章到现在也有一年有余的时间，感谢大家一直以来的支持。在这一年多里，我们一共发表了145篇原创技术分享文章。 为庆祝哔哩哔哩14周年，我们特别整合了2022-2023年度的文章，将其分类做成内容合集，涵盖了后端、前端、运维与安全、大数据、AI、测试、业务线和音视频图像多个技术领域，沉淀了B站在UGC、OGV、直播、会员购、游戏等多个业务的技术讲解和输出。 我们真诚地希望这份知识沉淀能为诸位小伙伴们带来帮助，强烈建议一键收藏！
基于ClickHouse的Billions2.0日志方案上线后（B站基于Clickhouse的下一代日志体系建设实践），虽然能够降低60%的存储成本，但仍然存在几个比较明显的问题，需要进一步的优化和解决。
在哔哩哔哩海外市场，视频上传是创作者最重要的功能之一，也是创作者对平台忠诚度和满意度的重要影响因素之一。然而，2022年Q3，产品负责人在海外对创作者进行线下访谈的过程中，发现超过50%的创作者对上传体验不满意，主要反馈有两个方面：上传速度慢、上传进度长时间卡住。这些问题严重影响了创作者的上传效率和体验，甚至导致了部分创作者放弃上传或者转投其他平台。 为了优化上传体验，提升视频上传成功率，我们于2022年Q4季度针对海外创作端上传链路进行了专项治理。但在实施之前，我们分析了面临的几方面问题和挑战： 缺少技术数据来分析具体问题，导致我们无法准确定位问题点和优化方向 东南亚相对于国内较弱的网络环境和机型环境，导致了上传链路上存在很多不稳定因素 如何在有限的人力资源下，平衡业务需求和技术需求，让产出最大化。 为了解决这些问题和挑战，我们从数据、产品、技术三个维度组织了一系列的工作
AI算法复杂度逐年上升，需要高效的方式支持AI模型的推理和部署。 随着应用规模的扩大，算力资源消耗也在快速增长，对线上资源产生极大的压力。 B站AI涉及计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、语音等多个场景，服务于内容安全审核、内容理解和创作的上百个应用场景。
