在业务快速扩张的年代，vivo 内部的很多业务为了可以快速上线，给现网功能提供支撑，在 KV 类型的选型下许多场景都选用了轻量快速的 Redis 集群。但是随着业务的不断发展与稳定，当数据量级达到一定程度的时候，数据性质开始发生变化：有的历史 Redis 集群热度下沉，但是依然基于 Redis 集群作为载体进行 KV 存储。这种类型的数据不仅量大，而且访问频次不高。 业务的发展阶段变化也会对数据载体的诉求也会相应发生变化。对于大规模而热度不算高的 KV 存储场景而言，业务对降低成本的诉求日益增多。为了满足这种类型的业务诉求，vivo 基于 TiKV 自研一套 KV 系统供业务使用。为了让业务可以更加便捷的接入，我们基于计算存储分离架构进行设计，把 TiKV 作为存储层开发 Redis 协议兼容的 KV 存储组件。
作者有幸参与设计和开发了涉及数十亿量级的图片素材调度、处理和索引使用的平台-产业AI素材库，在平台的建设落地过程中，踩了许多坑，也有了一些工程落地上的实践总结，希望分享给大家。
这两年在日常工作中，接触了不少刚进腾讯的新人开发，发现了大部分新人都存在的一些共性问题。由于工作繁忙，往往很难出现一个特别合适的机会，系统地跟他们分享我的经验和观点。最近刚好有接触一些终端开发转后端开发的团队，有所触动，于是决定写下这篇文章，分享一下我对后台开发能力提升的一点思考。希望能帮到大家。
随着 B 站业务的快速发展，大数据的规模和复杂度也突飞猛进。为应对这一挑战，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。BMR 平台包含集群管理、元仓建设、智能运维等核心模块，这些功能很好的承接了业务场景的需求，显著提升了变更效率，保障了系统安全变更，优化了运维流程。本次分享将详细介绍 BMR 平台的各个模块功能及其在实际应用中取得的成效。
WebCodecs API 为 Web 平台提供了音视频编解码能力，使得在 Web 平台（网页、Electron）上实现高效、专业的视频剪辑成品成为可能。
自苹果推出AI手机以来，端侧大模型的产品发布进入加速期。 10月10日，Vivo推出蓝心端侧大模型 3B，其AI能力已覆盖60多个国家和地区，服务超5亿手机用户，大模型token输出量超过3万亿；随后，字节发布首款AI智能体耳机Ola Friend，与豆包深度集成；18日，荣耀同期发布了Magic OS 9.0 ，打造AI OS，其上的YOYO智慧助手已经打通了多款APP，可以实现一句话充值、一句话点外卖等服务。中国信通院与荣耀等企业还共同发布了《终端智能化分级研究报告》，推出了行业首个终端智能化分级体系。
文章深入探讨了软件开发中关于代码复用的哲学思考，作者通过自己的经历引入话题，结合软件设计领域的理论和观点，阐述了代码复用的本质及其在不同情境下的应用策略。
上篇 6 张图带你深入了解 kube-scheduler ，已经知道 kube-scheduler 的工作流程，以及如何实现自定义插件。koordinator 和 crane 都是基于Scheduler Framework 进行实现的 负载感知插件。本文不再赘述，感兴趣可以看上篇文章。
