得物经过10年发展，计算任务已超10万+，数据已经超200+PB，为了降低成本，计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台，计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark集群、存储从ODPS迁移到OSS。 在迁移时，最关键的一点是需要保证迁移前后数据的一致性，同时为了更加高效地完成迁移工作（目前计算任务已超10万+，手动比数已是不可能），因此比数平台便应运而生。
在现代软件工程架构实践中，工程师普遍面临一个挑战：如何在海量的请求中精确捕捉异常链路，同时避免数据成本的快速增长。本文将探讨分布式链路追踪（Distributed Tracing）中的采样（Sampling）技术，并介绍火山引擎 APMPlus 团队在尾采样（Tail-based Sampling）方面的技术实践，以期为解决上述挑战提供一种思路。
本文介绍了一套基于 AI 的无障碍自动适配方案，通过在开发阶段嵌入 AI 代码评审（CR）与智能修复能力，聚焦文本朗读、焦点管理和交互识别等高频问题，实现“写代码即修无障碍”。方案覆盖前端（Weex/H5）和 DX 模板，结合知识库、自动检测与补全工具，在自测和生产环境中均达到 95% 以上的优良修复率，显著降低人工成本，并计划扩展至 Native 和 D2C 场景，构建端到端的无障碍工程闭环。
本文介绍了支配树（Dominator Tree）算法在鸿蒙系统 ArkTS 内存分析工具中的应用。为应对淘宝 App 鸿蒙版因内存溢出导致的 Crash 问题，作者构建了一套从客户端采集内存快照、服务端自动分析的工具链。文中对比了多种支配树构建算法（如朴素算法、Lengauer-Tarjan 算法和迭代算法），并说明选用优化后的迭代算法的原因：实现简单、便于验证、且适合存在大量循环引用的内存图结构。
Assistant Agent 是一个基于 Spring AI Alibaba 构建的企业级智能助手框架，采用代码即行动（Code-as-Action）范式，通过生成和执行代码来编排工具、完成任务。它是一个能理解、能行动、能学习的智能助手解决方案，可帮助企业快速构建智能答疑客服、系统诊断、运维助手、业务助理、AIOps 等智能体。
架构，是对系统的描述。 维基百科的定义是：软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。 系统的三大特征表现在架构上就是：横向可并列，纵向可推导，整体可演进。 物理学的熵增定律表明孤立系统总是趋向于熵增的方向发展。在软件系统里同样适用，只不过是以复杂度的增加表现的。 互联网软件系统总是朝着复杂度增加的方向发展。所以架构的第一目的是控制复杂，使系统朝着可控的方向发展。
在Java技术栈场景，vivo主要基于 Apache Dubbo 框架来作为微服务之间的通信桥梁，在内部业务的大规模实践过程中，我们碰到了质量、性能和容量等方面的挑战，通过一系列的扩展与优化，较好的解决了相关问题，助力业务更好保障质量，节省算力成本，提升研发效率。
