2020年10月14日，严选技术产品团队发布了第一篇文章，2022年，公众号几乎保持着每周一篇的频率为大家献上我们的优秀好文。感谢大家陪伴公众号又走过了一年，本期我们汇总了2022年度阅读量比较靠前的10篇文章，欢迎大家品阅。
世界杯已经结束了，梅西带领阿根廷时隔三十六年之后终于如愿捧杯。抖音直播提供的 4K 超高清超低延迟看播能力给亿万观众留下了深刻的印象，决赛的 PCU 达到 3700w+，在这样大规模并发下，如何能稳定流畅地做到更低的延迟，是一个巨大的挑战。本文主要介绍世界杯期间火山引擎视频云和相关团队在低延迟上的工作和优化，作为低延迟方向上的总结。 本文主要讨论生产和传输环节的延迟。生产环节的延迟主要受视频流供应商控制，技术团队可以实现的是，尽可能准确地测量出生产的每一个环节的实际延迟，并在发现不合理的情况时推动供应商解决。传输环节的延迟技术团队更可控，也是本次优化的重点。这部分技术能力可以作为火山引擎视频云的优势能力积累并对外提供服务。在优化的过程中，一个越来越清晰的认知是：降低延迟并不困难，难的是延迟降低之后，怎么通过优化保证播放体验不下降甚至变得更好。
随着高速网络和5G的普及，目前市面上开始有越来越多的云游戏产品。通过云游戏，玩家不需要性能强劲的设备，也不需要下载如今包体越来越大的游戏，云游戏使玩家接触游戏的门槛变得越来越低。 目前业界云游戏最大的难题是如何降低延迟和解决串流卡顿，其次市面上的云游戏解决方案几乎被几家提供商垄断，第三方解决方案在功能定制和优化上自由度低、租用成本高。 为了解决第三方解决方案的瓶颈，于是B站自研云游戏由此诞生。 B站云游戏从设计上允许全平台使用、游戏触感反馈、本地多人合作、远程多人合作甚至可以让用户私有化部署到自己的PC上。
1月11日，达摩院2023十大科技趋势发布，生成式AI、Chiplet模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术入选。达摩院认为，全球科技日趋显现出交叉融合发展的新态势，尤其在信息与通信技术（ICT）领域酝酿的新裂变，将为科技产业革新注入动力。 颠覆性的科技突破也许百年才得一遇，持续性的迭代创新则以日进一寸的累积改变着日常生活。进入2023年，达摩院预测，基于技术迭代与产业应用的融合创新，将驱动AI、云计算、芯片等领域实现阶段跃迁。 AI正在加速奔向通用人工智能。多模态预训练大模型将实现图像、文本、音频等的统一知识表示，成为人工智能基础设施；生成式AI将迎来应用大爆发，极大推动数字化内容的生产与创造。人工智能诞生数十年，人类对“通用AI”的想象从未如此具体。
什么是瞬态集群，什么是 Stateless 理念？本文从基础概念、架构体系、演进过程、实际运用场景&使用价值等多个角度全方位介绍 EMR Stateless 的创新理念以及应用。 本文为火山引擎EMR团队在超话数据直播活动实录，关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【0111】，领取本次分享PPT。
Blink提交采用进程模型（包装flink info/run命令）进行作业执行计划的生成和作业的提交，这个基本是大数据计算引擎jstorm/spark/flink的共识，采用该方式的优点在于： 简单： 用户只需在自己的jar包中进行逻辑处理 引擎client负责以方法调用形式调用用户main方法，然后编译、提交 干净 进程模型用户包用完销毁，引擎版本包通过目录隔离，不用考虑多版本问题。 但这也带来了缺点，每次都得走一遍大量class 加载、校验等jvm启动全流程。同时，大多数作业的的执行计划生成耗时是在20秒以内，也就是说此时瓶颈不在编译阶段，此时jvm启动开销就成为了瓶颈。尤其当这些操作极其高频时，带来的开销不容小视。
得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息，进行个性化的分发，是由推荐系统来决策完成的。目前得物社区多个场景接入了推荐算法，包括首页推荐双列流、沉浸式视频推荐、分类tab推荐流、直播推荐流等多个场景，为了给用户提供更好的服务和体验，我们从整个推荐系统维度为相关服务做了大量优化。现在主流的推荐系统都会有召回、粗排、精排和机制等多个模块组成，本文主要介绍我们在精排层面演进过程中做的一些工作和思考。
数据驱动理念已被各行各业所熟知，核心环节包括数据采集、埋点规划、数据建模、数据分析和指标体系构建。在用户行为数据领域，对常见的多维数据模型进行信息提炼和模型整合，可以形成一套常见的数据分析方法来发现用户行为的内在联系，能更好洞察用户的行为习惯和行为规律，帮助企业挖掘用户数据的商业价值。 行业内最早可追溯到Google Analytics埋点分析工具，国内较早开始这方面研究的是百度大数据分析平台；随着15年后国内大数据兴起，神策的用户行为分析平台、GrowthingIO的增长平台等独立数据分析平台公司相继成立；18年后一些发展较快的大厂经过几年数据积累也有了自己的分析平台，例如美团点评的Ocean行为分析平台、字节的火山引擎增长分析平台等等。 只有当数据达到一定规模才更适合用科学化的方法来提升数据分析效率，如前面所述，虽然Google和百度在这块最早探索，但后面一些互联网公司也是过几年才有自己的产品，即数据产品的发展需要与实际数据规模和业务发展相符。B站最早从19年开始关注大数据建设，到现在已经有一套较为成熟的数据产品——北极星，可以实现对用户行为数据进行埋点采集、埋点测试、埋点管理
