Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。
技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是垂直和领域智能体。
在电商行业高速发展的当下，高并发场景的快速交付需求与传统劳动密集型研发模式之间的矛盾日益突出。尤其在大促节点，突发性业务洪峰与资源调度能力不足的结构性矛盾尤为显著——这如同双十一期间传统物流体系因缺乏智能分拣系统导致订单积压，直接暴露出传统架构在系统弹性扩展能力与自动化处理效率方面的显著短板。 研发环节中，测试团队常陷入“打地鼠”式的低效循环：一面需反复手动验证功能上线，一面又需加速构建自动化测试与运维工具，如同杂技演员在多重压力中艰难平衡，随时面临失控风险。
在上一篇文章如何设计一个支付系统丨架构师系列文集中，我们主要讲解了支付系统的设计全貌，为了帮助大家进一步深入理解支付系统的设计细节，腾讯云开发者社区联合原作者产出系列深度文章。本文将主要介绍支付系统在电商系统中的重要性，包括其作为连接消费者、商家和金融机构的桥梁作用，以及在支付处理、安全性保障、支付方式管理、订单管理与结算、交易记录和报告、退款与售后支持等方面的关键作用。同时指出支付系统的发展阶段，从封闭的独立应用系统到开放的服务系统，强调了其对电商企业运营和用户体验的重要性。
在云原生架构高速迭代的背景下，基础设施的性能瓶颈与安全隐患成为技术演进的关键挑战。本文系统记录了团队基于Rust语言改造Nginx组件的完整技术路径：从接触Cloudflare的quiche库，引发对Rust安全特性的探索，到通过FFI实现核心逻辑的跨语言调用；从突破传统C模块开发范式自研 ngx_http_rust_module SDK ，到全面采用Pingora框架构建新一代DLB 2.0流量调度平台。 实践表明，Rust的内存安全机制与异步高并发能力可显著提升负载均衡组件的性能边界与可靠性，为超大规模流量调度场景提供全新解决方案。本技术演进过程将详述架构设计、核心模块实现及性能优化策略，为同类基础设施升级提供可复用的工程经验。
本文是《vivo Pulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。 Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件，它实现了Kafka的协议，可以让使用Kafka API的应用直接迁移至Pulsar，这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换，用户可以使用Kafka API操作Pulsar集群，保留了Kafka的广泛用户基础和丰富生态系统。它使得Pulsar可以更好地与Kafka进行整合，提供更好的消息传输性能、更强的兼容性及可扩展性。vivo在使用Pulsar KoP的过程中遇到过一些问题，本篇主要分享一个分区消费指标缺失的问题。
本文系统性地介绍了GPU的工作原理及其在AI基础设施中的核心作用。文章从GPU的历史演进切入，阐述其从图形处理器到通用计算（GPGPU）的转型过程，重点解析CUDA编程模型、CPU/GPU异构架构协作机制，并通过10亿级数组加法的性能对比实验直观展示GPU的并行优势。算是个人的一个学习总结，由于非算法背景，可能会有很多地方说的不正确，有任何问题都欢迎指正。
