自上世纪50年代，以“计算机”作为代表性象征的信息革命开始，社会对于先进生产力的认知便开始逐步更迭——从信息化（通常认为是把企业中的信息资源与信息技术有机结合，从而提高企业的管理水平和效率）到数字化（普遍认为是以数据分析为核心，利用各种业务数据去反哺和优化业务过程）转变。 企业希望通过数字化来突破业务瓶颈，实现转型升级。而这期间，数据作为新的生产要素，其重要性毋庸置疑。 9月19日，2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型（Large Language Models）应用：DataLeap-找数助手、DataLeap-开发助手和DataWind-分析助手，为企业提供从数据资产的检索、到数据开发，再到数据应用的全链路AI能力。 上述能力的发布，其目的就是让企业能更便捷地生产数据、应用数据，实现更普惠的数据消费，为数字化提供现实基础。 DataLeap是火山引擎数智平台（VeDI）推出的大数据研发治理套件，核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。
React Server Component (简称 "RSC") 是 React 18 版本中引入的新特性。无论是废弃 mixins、使用 ES6 Class 声明组件、Suspense 还是极具革命性的 hooks，React 之前版本中的进化还是局限在客户端范畴，这次 RSC 革命性地把 React 的运行时扩展到了服务端，尤其令人惊艳的是在「可组合性」上没有妥协，RSC 与 React Client Component 可以几乎完美地互操作，秉承了 React 的一贯哲学。不少社区的 KOL 认为这将引发下一轮的范式转移。 社区也不是只有一种声音，不少人开始质疑 RSC。比如 RSC 无法简单地使用，官方推荐的最佳实践是与元框架集成在一起使用。当前 (2023 年 8 月) 生产环境 RSC 可用的只有 Vercel 的 Next.js，加之 React 核心成员 Sebastian Markbåge 和 Andrew Clark 都相继加入了 Vercel，社区愈发担心不在 Vercel 上氪金就享受不到正宗味道的 React。此外，RSC 本身也不是没有理解成本的。
近年来，移动应用程序的数量呈现爆炸性增长，随之而来的是用户对应用程序质量的高要求。确保应用程序的质量对于维护用户忠诚度和业务成功至关重要。然而传统的人工测试方法存在一些挑战，包括耗费大量时间和资源、可扩展性和可维护性的限制等，因此移动应用的自动化测试工具应运而生。随着人工智能时代的到来，软件测试领域不断向智能化发展，其中自动测试生成的能力一直是学术和工业界共同关注的研究热点，依靠自动生成测试能较大程度减少测试脚本的编写与维护工作量。 在实际应用中，工业级应用程序经常需要进行更新以适应不断变化的用户需求，例如，工业厂商一般每周都会发布一个新的核心应用版本，然而采用现有的自动化测试工具在这种情况下效果一般，它们仅仅是简单地在移动应用上重新运行一次测试，缺乏对人类经验和知识的运用。Fastbot正是一款结合了强化学习和基于模型决策算法的自动化安卓测试工具，它由字节跳动软件工程实验室（https://se-research.bytedance.com/）团队提出，旨在利用强化学习的技术，通过学习和推理从之前的测试运行中获得知识，从而达到更快更高效的测试效果。
垃圾回收对于Javaer来说是一个绕不开的话题，工作中涉及到的调优工作也经常围绕垃圾回收器展开。面对不同的业务场景没有一个统一的垃圾回收器能保证可GC性能。因此对程序员来说不仅要会编写业务代码，同时也要卷一下JVM底层原理和调优知识。这种局面可能因为ZGC的出现而发生改变，新一代回收器ZGC几乎不需要调优的情况下GC停顿时间可以降低到亚秒级。 Oracle从JDK11开始正式引入ZGC，ZGC设计三大目标： 支持TB级内存 (8M~4TB) 。 停顿时间控制在10ms之内 (生产环境实际观测在微秒级) ，停顿不会随着堆的大小，或者活跃对象的大小而增加。 对程序吞吐量影响小于15%。 ZGC是如何设计怎么达到这个目标的呢？本文将从ZGC算法的关键特性入手，通过分析ZGC周期处理过程来理解这些特性，探索ZGC设计思想。
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，文心一言、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等生成式AI工具已崭露头角。它们正在默默地改变着我们的生活和思维方式，同时也影响了运营活动类设计方法。通过输入指令、图片和相关信息，这些工具能快速生成满足活动需求的创意内容，显著提升工作效率和设计多样性，同时缩短了活动制作周期，为设计师提供更多的创新时间。
会控为整个会议最为核心的业务，由于海量请求的高性能要求，后台存储全部为 Redis。在业务飞速发展期，各模块边界不够清晰，大家对存储的使用处于失控状态，随着 PCU 的不断上涨，逐步暴露出存储和架构的诸多问题，同时也对系统容灾能力有了更高的要求。会控业务历史包袱重，存储改造伤筋动骨，要做到平滑迁移需要考虑的细节较多。有幸作为 owner 负责(2022.12-2023.08)了会控存储的优化改造，本文主要从业务、个人和企业数据分库、异地容灾和多活（下一步目标）层面总结了会控存储治理的成功实践，目的是形成一套方法论，沉淀下来一套可以复用的工具，以供大家后续工作中参考。
本文讨论了在 Kubernetes 故障排除中的两种路径：一种是增强操作员的分析工作，通过自动化和简化对故障排除知识的访问来提供帮助；另一种是将操作员从故障排除中排除，通过使用 AI/ML 模型和可观察性数据来自动化故障修复。同时强调了数据的重要性，以及继续共享故障排除经验和建立对可观察性的一致认识的必要性。
系统环境：是指服务器上运行的某个系统版本的系统配置集合，具体的配置项包括内核模块和内核参数配置、网络设置、系统软件或工具、系统服务、安全配置等等。 基线：指的是服务器系统环境配置集合的一个基准。 系统环境基线管理：对一套系统环境配置集合基准的管理。 下文中我们说基线管理，系统环境配置集合管理，简称系统环境管理，是同一个意思。
2023腾讯全球数字生态大会已于9月7-8日完美落幕，40+专场活动展示了腾讯最新的前沿技术、核心产品、解决方案。 微服务与消息队列专场，我们邀请到了小鹅通的基础架构组负责人黄徐震为我们带来了《小鹅通基于 TSE 云原生网关的落地实践》的精彩演讲。 本篇文章针对这场演讲做了详细的解读。主要介绍小鹅通在 TSE 云原生 API 网关上的一些建设和经验，以及在这个过程中遇到了哪些问题和挑战，基于 TSE 的解决方案又是如何在小鹅通进行落地的，以及如何利用云原生网关实现降本增效的经验分享。
