在软件架构中，限流是一种控制资源使用和保护系统安全的重要机制。它通过限制在一定时间内可以处理的请求数量，来防止系统过载。
PC直播姬中的直播素材之一——投屏源可与安卓或iOS移动端应用（直播姬、粉版）配合使用，将移动端画面投射到PC直播姬中。投屏源最初仅支持无线投屏，即通过局域网 WiFi传输，但这样的链路会受到网络质量影响，而且如果Windows计算机和移动设备不在同一网段或者配置了局域网隔离，那么就无法投屏成功。 无线投屏的这些缺点，使用USB有线投屏即可克服。本文基于Windows平台，介绍计算机与安卓/iOS通过USB交换数据的实现方式。
在字节跳动，每天有数百万的大数据作业在其全球的数十个数据中心运行。由于作业计算和存储资源的不匹配，存在将跨机房带宽用尽的风险，这会影响其他业务的运作，还会造成不同机房的资源负载不均衡。而且跨机房带宽存在成本高、延迟高、稳定性差等问题，会大幅增加作业的运行时长。为兼顾作业完成时间（Job Completion Time, JCT），并均衡不同机房之间资源的负载，字节跳动基础架构计算团队、存储团队、应用研究中心，和系统部网络团队协作，共同研发了多机房计算、存储、网络一体化资源管理系统 ResLake。ResLake 具备资源的全局视角，通过作业调度、数据调度、网络管控等手段，能够显著优化计算和存储的布局，有效降低业务运营成本。ResLake 上线后，作业平均 JCT（最小化用户作业完成时间） 时间降低了 20%，机房间资源利用率均衡性提升了 53%，跨机房流量降低了 50%，存储成本降低了 46%。
研发数据中台负责MEG所有研发数据的管理、接入、传输、应用等各个环节。中台的主要构建3个能力：构建端研发数据实时感知能力、线上问题/数据的便捷分析能力、线上问题的快速止损召回能力。随着业务的不断变化和发展，越来越多的业务同学对中台的问题分析定位效率有更高的要求。随着ChatGPT和文心一言大模型相继发布，公司内外都在探索使用大模型提升线上问题分析的效率，也使我们看到了提升线上问题数据分析效率的可能性。本文主要介绍中台利用大模型在数据分析、线上问题快速定位等方向所做的一些努力(Agent建设)，核心点是利用大模型强大的推理判断以及泛化能力对效率低的工作方式以及流程进行重构，最终提升业务的工作效率。
本系列前面两篇文章已经分别在图片库和网络库的角度介绍了诸多白屏问题的定位和解决方案，但都是相对独立的问题，并且像OSCP，CDN节点异常之类的第三方问题无法彻底根治，因此为了长治白屏并发掘更多问题，就需要一套相对完善的白屏检测+问题归因体系。 本文将介绍从用户视角出发的白屏检测方案以及线上白屏问题的大致归因思路。
