在大规模微服务架构中，雪崩故障是极具破坏力却又难以预防的系统性威胁。本文基于百度搜索架构与运维团队的实战经验，深入解析雪崩从“非稳态”到“自强化崩溃”的微观演化机制，揭示重试风暴、容量退化等正反馈回路的形成过程。文章提出系统化的治理思路，并详细介绍百度落地的多项核心实践，包括重试预算、队列限流、全局TTL控制等自愈机制，以及秒级流量调度与降级预案。通过真实案例与生产数据，为行业提供了一套可借鉴的雪崩预防与治理框架。
面对传统数据接入流程人力高、周期长、质量难控的痛点，本文提出了“数据平台智能化入库”的整体解决方案。方案以大型语言模型（LLM）为核心，结合代码生成流与执行流构建“智能代码闭环”，实现从数据Schema识别、结构化映射、质量规则抽取到入库包构建的全流程自动化。通过“生成-执行-反馈”闭环机制，系统能持续自我优化、沉淀知识与代码资产，大幅缩短接入周期（从3个月降至3天内）、降低人工成本（从4人月降至零人工干预），并显著提升系统可控性与扩展性，为企业级数据治理与智能化运营奠定了坚实技术基础。
面对百度APP日均数千亿PV、超百PB数据规模带来的巨大挑战，我们完成了数据仓库的系统性升级。本文详细阐述了通过"两步走"策略解决资源压力、处理延迟和架构瓶颈的全过程：第一阶段聚焦日志清洗环节的稳定性与成本优化，第二阶段实现实时离线链路解耦、核心数据隔离及计算框架容错能力提升。此次升级显著提升了数据处理时效性、系统稳定性和成本效益，为业务发展提供了更坚实的数据支撑。
随着人工智能技术的迅猛发展，AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）正逐步重塑内容创作行业的格局。尤其在视频内容领域，传统制作流程周期长、成本高、依赖人工创作，已难以满足日益增长的内容消费需求。AIGC技术的引入，为视频创作带来了前所未有的效率与可能性。AIGC工具在短视频应用率从22 年不足5%跃升到25年35%。电商场景下，越来越多的平台帮助商家进行AIGC商品视频的创作，帮助其提高商品转化率。基于上述两点，电商搜索在今年开始探索AIGC视频自动化生产方案，尝试基于视频自动化混剪，来满足搜索场景下日益增长的内容需求。
本文主要介绍基于流批一体建设的Feed实时数仓在业务高速发展和降本增效的大环境下，所面临的问题和挑战，以及对应的解决方案。文章分为四个部分，首先介绍下旧的Feed实时数仓的整体架构设计；然后介绍随着业务的不断发展，旧的架构所面临的问题；第三部分是文章的重点，着重介绍重构升级后的Feed实时数仓架构设计，以及在重构升级过程中所遇到的关键性问题和解决方案；第四部分是总结和规划，Feed实时数仓重构升级后，带来了什么样的收益和业务效果，以及对实时数仓未来发展的一个思路探讨。
你有没有这样的体验？导航说30分钟能到，结果真的一分不差？有时候导航告诉你要绕行5分钟的路，其实省下了20分钟的堵车。这些神奇的“预知能力”，就是我们常听到的 ETA（Estimated Time of Arrival，预计到达时间），别看它们只是一个个数字，其实背后藏着一整套复杂又高效的技术体系。
你有没有过这样的体验？在高速上对着导航喊“小度小度”，它就神奇地回应道“来了”；在地下车库问“最近的充电桩”，屏幕立刻跳出相关的充电桩指引；甚至对车载语音助手说“有点冷”，空调的温度就会悄悄调高。这些看似“读心术”的交互背后，藏着一个能听懂人话、能感知环境、能精准应答的“数字领航员”。当你说“查找故宫附近的粤菜馆”时，系统不仅要从3亿多条 POI 数据中精准定位，还要理解“附近”是500米还是3公里；当你追问“有包厢吗”，它甚至能调用餐厅实时预订系统。这些看似简单的对话，需要跨越语音识别、语义理解、内容获取、答案生成等多重技术关卡。
2023 年被称为大模型元年，但真正让人记住的模型并不多。到了 2024 年，技术与应用的双重驱动，让大模型进入前所未有的“快车道”。2025 年初，DeepSeek 的爆火更是点燃了全球的热情，每周都有数个乃至十余个新模型问世，文本、语音、图像、视频全线开花。可是在这琳琅满目的发布与宣传中，谁才是真正的 SOTA？通用榜单、技术报告的数据真的可靠么？面对眼花缭乱的分数、榜单与宣传语，企业和开发者又该如何选型？这篇文章带你穿梭大模型“井喷之年”的浪潮，揭开榜单背后的真相，并分享一套面向业务实践的评测方法论。读完之后，你也许会发现：选模型，不只是追逐最新的名字，而是一次关乎判断力与洞察力的考验
在数据规模持续扩张、业务复杂度不断提升的背景下，传统大数据平台在开发规范、数据质量与运维效率方面暴露出诸多不足。 百度MEG TDS（Turing Data Studio）平台围绕“流程标准化、质量可控化、运维智能化”三大方向，提出并实践了一套系统化的数据治理方案。 从开发阶段的环境隔离、自动化配置与强制评审，到数据生产中的实时质量校验与SLA风险监控，再到运维阶段的智能日志分析与基于血缘的快速溯源与回溯，TDS逐步构建出全链路的治理闭环。 该体系不仅有效降低了误操作与数据污染风险，还大幅提升了问题定位与修复效率，为数据资产的健康与可信提供了坚实保障。 本文将深入解析TDS在数据治理实践中的核心理念、技术落地与治理成效，为业界提供可借鉴的经验与参考。
本文介绍了百度网盘如何通过Flink构建实时计算引擎，以解决Spark Streaming存在的问题，提供高性能、低延迟、稳定的实时计算能力，并介绍了实时计算引擎的演进历程、选择Flink的原因以及未来展望。
