自1965年戈登·摩尔提出摩尔定律以来，半导体行业持续推动芯片技术的革新，IDC（互联网数据中心）为平衡成本效益和多样化需求，逐渐形成了包含Intel、AMD、ARM等多种架构的混合部署模式。早期IDC往往通过小集群分别管理，这种方式虽然简单，但随着硬件代际和架构的增多，资源隔离问题日益凸显，不同集群间的计算资源无法共享，导致资源利用困难、运营成本上升。为解决这一问题，业界开始采用资源合池技术。该技术通过虚拟化、容器化和智能调度系统，将不同架构、不同代次的硬件资源抽象成统一的资源池，打破物理集群的界限，实现计算、存储和网络资源的全局共享。这种方式不仅提高了资源利用率，还降低了管理复杂度，使IDC能够更灵活地应对动态负载，支持弹性扩展，最大化数据中心的整体计算能力。
最近在哔哩哔哩，我们开发了一种改进的 BBR 拥塞控制算法，需要在真实环境中进行测试。该算法本身以内核模块的形式存在，因此将其安装到服务器上不是问题。然而，在快节奏的迭代过程中，我们遇到了一系列问题，最终发现了一个内核错误。本文将带您了解我们解决问题的整个过程，从拥塞控制算法热交换到内核错误修复。下方列出了本文所处的实验环境，可以帮助您复现实验。
本篇为KMP技术的技术及实践系列文章的第三篇。在这篇文章中我们以一个实际业务视角，总结我们在使用 KMP 的 Share Logic 和 Share UI 两种模式在三端落地的经验与 infra 工程建设的互补。
随着B站业务的快速发展，用户规模和内容生态不断扩展，平台的技术架构也在不断演进。伴随着这一增长，服务器数量呈现出爆发式增长，支撑起了海量用户请求和复杂的业务场景。然而，随着机器规模的持续扩大，服务器故障管理面临的挑战也愈发严峻。人工处理效率低：传统的人工故障排查和修复方式难以应对如此庞大的服务器规模。工具链分散：由于硬件故障的多样性，不同硬件需要不同的工具，导致运维团队需要频繁切换工具，增加了排查的复杂性和时间成本。在这样的背景下，如何高效地进行服务器故障管理，成为保障平台稳定性和提升用户体验的关键课题。本文将详细介绍我们在服务器故障管理中的实践与探索。
随着直播行业蓬勃发展，行业规模持续扩大，平台正在积极构建更加规范、健康的直播环境。在这一进程中，通过完善内容审核机制、提升主播职业素养、完善直播规范等举措，不断净化网络空间，推动行业向更高品质方向前进，助力长期可持续的健康发展。
随着 AI 技术快速发展，业务对 AI 能力的渴求日益增长。当 AI 服务面对处理大规模请求和高并发流量时，AI 网关从中扮演着至关重要的角色。AI 服务通常涉及大量的计算任务和设备资源占用，此时需要一个 AI 网关负责协调这些请求来确保系统的稳定性与高效性。因此，与传统微服务架构类似，我们将相关 API 管理的功能（如流量控制、用户鉴权、配额计费、负载均衡、API 路由等）集中放置在 AI 网关层，可以降低系统整体复杂度并提升可维护性。
