本文是vivo互联网大数据团队《用户行为分析模型实践》系列文章第4篇 -留存分析模型。 本文详细介绍了留存分析模型的概念及基本原理，并阐述了其在产品中具体实现。针对在实际使用过程问题，探索了基于ClickHouse留存分析模型实践方案。
本文将探讨如何通过使用Intel QuickAssist Technology（QAT）来优化VUA的HTTPS转发性能。我们将介绍如何使用QAT通过硬件加速来提高HTTPS转发的性能，并探讨QAT在不同应用场景中的表现。最后，我们将讨论如何根据实际情况进行优化，以获得最佳转发性能。
Sharding-JDBC是在JDBC层提供服务的数据库中间件，在分库分表场景具有广泛应用。本文对Sharding-JDBC的解析、路由、改写、执行、归并五大核心引擎进行了源码解析，并结合业务实践经验，总结了使用Sharding-JDBC的一些痛点问题并分享了对应的定制开发与改造方案。
我们希望这是一份动态文件，旨在建立 OSPO 模型的分类标准并确定有助于不同组织学习和实施的关键组件（模式）。 社区可以对五阶段 OSPO 成熟度模型进行颠覆式贡献，以更好地满足特定垂直行业和/或地区的需求。
在线点播场景，播放体验提升与成本优化是同等重要的两件事，并在部分场景体验优化与成本优化存在一定的互斥关系。vivo短视频深入分析播放链路的每个环节、并结合大数据统计，探索出了多种的体验优化策略；同时针对成本优化，上线了转码、PCDN、共享闲时带宽等多种策略用于降低带宽成本。基于技术优化和业务发展的要求，vivo短视频还上线了系统性的监控体系，对播放体验、带宽成本进行了多维度的监控。
本文介绍了vivo在万亿级数据增长驱动下，基础数据架构建设的演进过程，在实时和离线计算过程中，如何基于业务发展，数据质量，计算成本等方面的挑战，构建稳定，可靠，低成本、高性能的双活计算架构。
在AIGC、低代码等新技术、新基建的技术驱动下，结合vivo互联网多年沉淀，悟空团队打造了一个以拖拉拽为主体、AI能力加持的智能活动中台。
