腾讯新闻经过这几年的重构、服务下线、服务合并等处理后，目前遗留了大量的历史接口。腾讯新闻对端的接口没有完善的规范，文档分散在 iwiki、腾讯文档、yapi，没有使用统一的平台进行自动化的管理。客户端、前端开发环境迫切需要 Mock 能力，只能通过本地工具进行 Mock，没有办法在远程接口进行 Mock。这些问题降低了研发效率，存在大量人工沟通成本，因此针对我们业务当中遇到的这些问题进行了治理，取得不错的成果，另外也比较深入思考了如何使用 AI 来治理技术债务，借此机会分享给大家，也希望大家的业务通过我们的经验给大家带来一些帮助和思考。
智能加速引擎是58大数据平台自主研发的复杂计算系统组件，在支撑集团业务发展和平台稳定性建设方面，发挥了巨大作用。随着大数据技术的日益成熟和AIGC技术的迅猛发展，我们期望能够通过对智能加速引擎的技术迭代与架构升级，实现在降本增效方面的显著提升与突破。
最近有道题在厂内热度很高，这是一位来自10年的鹅厂程序员从工作中抽象出来的算法题，来考考大家： 题目是这样的：给定多个已经排序好的数组（从小到大），在每个数组中挑选一个数字，计算这些数字的方差。请找出方差最小的数字组合（可能有多个），并输出方差。举例：[1，3，4，6，7，100 ][28，50，70，102 ][14，76，98 ] 选择的数字组合应该是100，102，98。 方差是2.67，要求性能尽可能的高，避免暴力穷举。 来看看鹅厂工程师们都怎么解这道题吧！
自"三驾马车"伊始, 大数据处理技术已经发展了二十年。在前十年中, Hive+Spark 这套离线处理技术就已经基本完善; 近十年来, Flink的快速发展又有效地解决了实时处理的问题。然而, 低成本的近实时处理依然面临挑战。近来, 随着业界对近实时处理及流批一体架构的需求愈发强烈, 增量计算开始重新被关注。Flink在1.20中推出了 Materialized Table(MT) 来统一流批两种模式的处理, 配合Paimon已有的Changelog存储能力, 开源低成本增量计算的曙光已至。 本文首先介绍增量计算相关的概念, 随后结合 Flink 和 Paimon 两个引擎通过具体案例来介绍当前开源引擎增量计算的能力。从中我们可以得出当前的增量计算还有哪些不足, 亦可窥视其未来发展方向。
从 2008 年开始，作者陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。本文按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，也会以今天的视角再次审视这些问题，同样的问题经过十几年的发展，解决方案上会有哪些不同。
本文探讨了图谱Embedding在业务安全与反作弊等关键业务场景中的应用，特别是在异常检测方面。传统的统计方法在面对复杂多变的攻击场景时显得力不从心，因此本文介绍了一种基于One-Hot编码的图谱Embedding算法GEE，通过标签传播实现结点特征的表达。作者还通过两篇论文的代码验证，发现稀疏矩阵改进版算法在测试数据集上性能不佳，并进一步优化了算法，使其在计算效率上有所提升。本文对于利用图谱数据进行异常检测的研究和实践具有一定的指导意义。
数据库DBMS是当前互联网开发者最熟悉的基础设施之一，很多后端开发者的入门项目就是一个简单的基于MySQL的数据管理系统。笔者一直想自己编写一个简单的SQL数据库，正好最近正在学习RocksDB和Zig语言的内容，就想利用这个机会作为学习成果的检验，于是就有了这个小项目。
这38件事儿，有的是从书上看到的，有的是跟其他同事学到的，有的是自己瞎寻思的。可能有啰嗦，也可能有不对，如果觉得不合时宜，也权当逗您一乐了～ 为什么是38件呢？因为稀稀散散写了一个多月，实在编不出来第39件了。
