本文概述了在业务高速发展和降本增效的背景下百度MEG（移动生态事业群组）大数据成本治理实践方案，主要包含当前业务面临的主要问题、计算数据成本治理优化方案、存储数据成本治理优化方案、数据成本治理成果以及未来治理方向的一个思路探讨，为业界提供可参考的治理经验。
传统内核网络协议栈诞生于以通用性、兼容性与内核资源隔离为首要目标的时代：它通过在内核空间实现协议栈，并向用户空间暴露如 BSD Sockets 这类统一 API，为各种异构应用和硬件平台提供标准化、兼容性的接口；同时，采用系统调用与内存空间隔离等机制，确保应用之间、应用与内核之间的资源隔离。这些设计极大地增强了协议栈的通用性和兼容性，提升了多应用环境下的安全性和稳定性。然而，时过境迁，如今云数据中心的规模早已不可同日而语，在其所面临的高并发、高带宽、低时延场景下，上述内核设计带来了显著的性能瓶颈：频繁的系统调用与上下文切换、多次数据拷贝、锁竞争与缓存失效共同放大了数据处理时延；协议栈的高度通用性和兼容性设计，也使其难以针对高性能计算、分布式存储、分布式数据库等特定应用场景进行深度优化。
本文聚焦百度电商风控场景，针对传统机审多模态识别弱、语义模糊难区分、审核体验差等痛点，推进原有机审流程向AI化流程改造，基于业界MultiAgent范式在审核场景落地应用，提出 “多模态大模型 + 规则 + 知识库” 协同的机审 Agent 方案。通过：1. 审核标准体系化、大模型化；2. 多模态大模型在领域典型问题上的抽象技术方案；3. 针对场景化问题精准优化。产出标杆式业务落地效果，为电商风控大模型落地提供可迁移能力强的技术方案。
在大规模微服务架构中，雪崩故障是极具破坏力却又难以预防的系统性威胁。本文基于百度搜索架构与运维团队的实战经验，深入解析雪崩从“非稳态”到“自强化崩溃”的微观演化机制，揭示重试风暴、容量退化等正反馈回路的形成过程。文章提出系统化的治理思路，并详细介绍百度落地的多项核心实践，包括重试预算、队列限流、全局TTL控制等自愈机制，以及秒级流量调度与降级预案。通过真实案例与生产数据，为行业提供了一套可借鉴的雪崩预防与治理框架。
面对传统数据接入流程人力高、周期长、质量难控的痛点，本文提出了“数据平台智能化入库”的整体解决方案。方案以大型语言模型（LLM）为核心，结合代码生成流与执行流构建“智能代码闭环”，实现从数据Schema识别、结构化映射、质量规则抽取到入库包构建的全流程自动化。通过“生成-执行-反馈”闭环机制，系统能持续自我优化、沉淀知识与代码资产，大幅缩短接入周期（从3个月降至3天内）、降低人工成本（从4人月降至零人工干预），并显著提升系统可控性与扩展性，为企业级数据治理与智能化运营奠定了坚实技术基础。
面对百度APP日均数千亿PV、超百PB数据规模带来的巨大挑战，我们完成了数据仓库的系统性升级。本文详细阐述了通过"两步走"策略解决资源压力、处理延迟和架构瓶颈的全过程：第一阶段聚焦日志清洗环节的稳定性与成本优化，第二阶段实现实时离线链路解耦、核心数据隔离及计算框架容错能力提升。此次升级显著提升了数据处理时效性、系统稳定性和成本效益，为业务发展提供了更坚实的数据支撑。
随着人工智能技术的迅猛发展，AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）正逐步重塑内容创作行业的格局。尤其在视频内容领域，传统制作流程周期长、成本高、依赖人工创作，已难以满足日益增长的内容消费需求。AIGC技术的引入，为视频创作带来了前所未有的效率与可能性。AIGC工具在短视频应用率从22 年不足5%跃升到25年35%。电商场景下，越来越多的平台帮助商家进行AIGC商品视频的创作，帮助其提高商品转化率。基于上述两点，电商搜索在今年开始探索AIGC视频自动化生产方案，尝试基于视频自动化混剪，来满足搜索场景下日益增长的内容需求。
本文主要介绍基于流批一体建设的Feed实时数仓在业务高速发展和降本增效的大环境下，所面临的问题和挑战，以及对应的解决方案。文章分为四个部分，首先介绍下旧的Feed实时数仓的整体架构设计；然后介绍随着业务的不断发展，旧的架构所面临的问题；第三部分是文章的重点，着重介绍重构升级后的Feed实时数仓架构设计，以及在重构升级过程中所遇到的关键性问题和解决方案；第四部分是总结和规划，Feed实时数仓重构升级后，带来了什么样的收益和业务效果，以及对实时数仓未来发展的一个思路探讨。
你有没有这样的体验？导航说30分钟能到，结果真的一分不差？有时候导航告诉你要绕行5分钟的路，其实省下了20分钟的堵车。这些神奇的“预知能力”，就是我们常听到的 ETA（Estimated Time of Arrival，预计到达时间），别看它们只是一个个数字，其实背后藏着一整套复杂又高效的技术体系。
你有没有过这样的体验？在高速上对着导航喊“小度小度”，它就神奇地回应道“来了”；在地下车库问“最近的充电桩”，屏幕立刻跳出相关的充电桩指引；甚至对车载语音助手说“有点冷”，空调的温度就会悄悄调高。这些看似“读心术”的交互背后，藏着一个能听懂人话、能感知环境、能精准应答的“数字领航员”。当你说“查找故宫附近的粤菜馆”时，系统不仅要从3亿多条 POI 数据中精准定位，还要理解“附近”是500米还是3公里；当你追问“有包厢吗”，它甚至能调用餐厅实时预订系统。这些看似简单的对话，需要跨越语音识别、语义理解、内容获取、答案生成等多重技术关卡。
