AGEIPort 是数字供应链孵化并在阿里巴巴集团内广泛使用的一套性能卓越、稳定可靠、功能丰富、易于扩展、生态完整的数据导入导出方案，致力于帮助开发者在toB复杂业务场景下能够快速交付高性能、体验优、易维护的数据导入导出功能，如用户页面上的Excel/CSV数据文件上传和下载。 目前在阿里巴巴集团内部已有盒马、菜鸟、本地生活、阿里健康、钉钉、淘系等部门有较多使用，并成为多个技术组件的基础底座，经历多次618和双11大促考验，稳定导入导出数据300~400亿条/月。
上周OpenAI发布了对话语言模型 ChatGPT，相关讨论引爆全网。你是否也迫不及待体验一番？本文特邀作者腾讯云开发者社区作者戴传友从开发环境准备、开发过程、服务器接口、腾讯API网关接入到部署，详细教你如何动手开发一个chatGPT微信小程序。
什么是数据倾斜？ 单台机器的硬件配置有上限制约，一般我们会采用分布式架构将多台机器组成一个集群，下图的集群就是由三台Redis单机组成。客户端通过一定的路由策略，将读写请求转发到具体的实例上。 由于业务数据特殊性，按照指定的分片规则，可能导致不同的实例上数据分布不均匀，大量的数据集中到了一台或者几台机器节点上计算，从而导致这些节点负载多大，而其他节点处于空闲等待中，导致最终整体效率低下。
今年6月，腾讯宣布内部海量自研业务实现全面上云，成为国内最大规模的云原生实践，累计节省IT成本超过30亿元，充分显示腾讯云的产品、技术和综合服务能力。 云原生技术在云计算 PaaS 的应用已经迈入深水区，腾讯云微服务和中间件产品基于客户业务落地实践，在产品能力、可用性和可运维性等多个方面进行了深入的优化和落地。本次大会设立了微服务与中间件专场，本专场从产品研发、运维等最佳落地实践出发，详细阐述云原生时代，企业在开发微服务和构建云原生中间件过程中应该怎样少走弯路，聚焦业务需求，助力企业发展创新。本篇为微服务与中间件专场第一个演讲议题的干货集锦，欢迎大家收看！
RocksDB是业界知名的可嵌入的、持久化的KV数据库，它使用一套日志结构的存储引擎，为快速而又低延迟的存储设备做了特殊优化处理。RocksDB使用C++编写，2013年开源，其代码风格成熟稳定，测试覆盖率高，项目中还附带了丰富的性能测试工具。可以说，研究RocksDB原理，并学习其工程实践，是每个做存储和底层系统优化的工程师都绕不开的话题。 RocksDB本身是多线程模型，支持并发读写。众所周知，协程相比较于线程，在IO繁重或者并发量大时，有着更轻量且更高效的特性。据测试，在系统负载较高时，一次线程切换的时间最高可达30μs；而使用协程，最低仅需十几个ns，相差了几个数量级。 PhotonLibOS(以下简称Photon)是阿里云存储DADI团队开源的一款高性能协程库和IO引擎，我们曾经拿自己用协程实现的IO程序与fio比较过，以及用协程实现的网络程序与Nginx比较过，都取得了更好的性能。恰逢存储内部的某个业务团队正在使用RocksDB，且网络+存储的整体方案遇到了一些性能瓶颈，于是，我们便开始调研用协程改造RocksDB，这是Photon第一次在大规模的成熟软件上进行嫁接尝试。
移动客户端发展到如今，已经不仅仅是传统意义上的客户端，而是向着大前端的方向逐渐延伸技术边界。客户端的容器方案，也在不断地拓展迭代中更优为业务和研发赋能。在上篇《网易严选APP端上H5容器化建设》一文中，我们从多个维度演示了容器化在H5容器方面的建设过程。本文将重点放在容器化通信的角度，来介绍严选APP在多容器下通信层架构设计的整体解决方案。
本文主要包括三个部分：第一部分会介绍移动端视觉算法在支付宝里的应用场景，以及业务表现情况。第二部分会比较大篇幅地介绍支付宝端视觉算法的一些技术框架，以及我们的一些研发方案。第三部分会简单介绍下我们当前正在做的一些工作，以及面向未来的一些工作。
大数据架构向云原生演进是行业的重要趋势，火山引擎协助关键金融客户在大数据云原生方向进行了深度实践，形成了整体解决方案，本文将分享火山引擎云原生大数据在金融行业的实践。
AGEIPort 是数字供应链孵化并在阿里巴巴集团内广泛使用的一套性能卓越、稳定可靠、功能丰富、易于扩展、生态完整的数据导入导出方案，致力于帮助开发者在toB复杂业务场景下能够快速交付高性能、体验优、易维护的数据导入导出功能，如用户页面上的Excel/CSV数据文件上传和下载。 目前在阿里巴巴集团内部已有盒马、菜鸟、本地生活、阿里健康、钉钉、淘系等部门有较多使用，并成为多个技术组件的基础底座，经历多次618和双11大促考验，稳定导入导出数据300~400亿条/月。
