MaxCompute优化是一个多样而又重要的过程，优化过程需要能够深入理解ODPS的工作原理和内部机制，本文总结了以下几个日常优化案例，最终优化手段可能非常简单，但其中的分析过程较为重要，希望对大家有所启发。
策略是为目的/目标服务的，且策略是自带背景/特定情况的，一定要识别到背景形势的发展和变化，然后才能制定针对性的谋略、计策。 测试策略有两层背景叠加：业务大背景和项目小背景。下文提到的测试策略有时指代业务级测试策略，有时指代项目级测试策略，如果无特指强调，则是在探讨两类测试策略的共同特点。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
2023 年，我们把数字人带进福气乐园，打造了支付宝首个亿级用户参与的 3D 多人实时在线互动空间；2024 年，随着支付宝五福从“集五福”升级为“五福节”，福气乐园也整体升级为“福气之城”。 福气之城作为五福会场的主链路之一，除了承担「耗卡」这条主线任务，也是各业务场流量转化的中心阵地。今年为卷入更多的用户，福气之城尝试启用平面分层空间，通过三大街区（年俗、好礼、快乐）串联耗卡场景，提供更多商业化的能力。用户在城内不仅可以体验前沿 AI 科技，还能感受到开放互动带来的无限乐趣。“烟花摊”作为全新玩法，提供了氛围最强、年味最浓的互动能力。
本文将从前后端的视角整体看下我们在云上稳定性治理的一些路径和经验。首先从平台的系统架构模型出发，站在全局视角看下整个平台的风险。
当今大模型如此火热，作为一名数据同学，持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的，也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品，比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、 Kyligence Copilot AI数智助理、ThoughtSpot等，通过接入人工智能大模型，提升数据处理和查询分析的效率。智能数据分析助手，采用对话式分析技术，每个普通人都可以与数据进行随时随地的实时交互，根据用户的使用反馈，不断学习，自我迭代找到答案，并在团队内分享对数据的见解。 简单分析一下数据分析的发展阶段：第一阶段，以静态报表为主，传统BI和静态报表基本上都是面向开发部门的，业务部门提出需求之后，由开发根据报表工具开发出固定的报表，然后业务部门查看报表结果。第二阶段，敏捷BI自助式分析，在业务部门提出需求之后，数据分析可以基于敏捷BI的工具帮助业务部门快速获取所需的数据，帮助他们获得所需要的结果。第三阶段，不管是基于大模型的AskBI还是增强分析，都是直接面向业务的，其理念是业务部门直接使用对话式BI工具能够解决问题，获得所需的数据结果。这一过程无需像之前那样依赖开发部门开发报表，或者数据分析师基于敏捷BI
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