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。
在数字化时代背景下，电商平台不断拓展其触达用户的边界，而“每日必抢小程序”正是这一趋势下的产物。本文深度剖析了这款小程序如何在支付宝、夸克等非淘宝App端为用户提供近似淘宝App的购物体验，通过整合营销、搜索、交易等核心电商能力，实现在多平台的无缝衔接。
SOLID 原则是我很早就学习到的软件设计概念，但是直到今天，它们仍然在我的职业生涯中发挥作用。如果不是因为它们，也许我永远不会关注我的代码质量和项目结构。尽管它们适用于面向对象开发，但无论我使用何种环境和模式，我总是将它们牢记在心。其中有一个 SOLID 原则是我在任何地方都能成功应用的，那就是接口隔离原则（ISP）。
“用户在浏览器地址输入 URL 之后发生了什么？” 这个问题对于我们前端开发者来说简直是典中典了，是前端基础，也是工作面试八股，更是性能优化依据。但本文想分享的重点不是之后发生了什么，而是之前发生了什么，即我们平时码出来的代码经历了哪些步骤处理，成为互联网用户能打开浏览的页面的？我们又是如何合理的更新网页的？ 前一个问题涉及开发与部署，后一个问题涉及发布。下面我将会从网页入口、开发、部署与发布这4方面逐步展开分享。
X-Stor 是腾讯内部根据目前 NoSQL 领域不同业务有不同的数据模型、成本、性能的需求而研发的多模存储系统，目前支持 KV、时序、特征存储等多种模态的存储。X-Stor 的目标是基于同一个存储底座为不同协议和存储引擎提供相同的底层能力，一致性上，支持强一致/最终一致/有界一致性等多种一致性协议；存储介质上，支持数据分层、支持内存、SSD，COS 等不同介质满足用户不同需求；在容灾上，支持多 AZ、异地分布、流水备份、秒级回档等能力。 目前 X-Stor 在腾讯内部承载了包括 QQ/Qzone、微信 C2C、微信支付、广告特征、监控系统等大量关键基础业务。对外承载了多家头部车企的传感器数据监控业务。 下文主要介绍这篇论文以及 X-Stor 的多模型架构和对多租户的支持。
在与 Kubernetes 用户的对话中，经常会听到这样一句话：“我只想让我的所有流量在 Kubernetes 中实现 mTLS 加密。” 有时，这种要求还会加上一些附加条件，比如 “…… 但不要涉及服务网格的复杂性。” 这是一个合理的需求，市面上有很多解决方案，各自有不同的取舍。在本文中，我将介绍几种选择，并提供一些建议。
