本文概述了面对公司数据报表平台遇到的查询性能挑战，数据平台组围绕数据缓存、物化视图、查询策略、SQL质量等方向所做的一系列治理工作，以提升平台的查询效率和稳定性。本文在各个小节中对各治理策略的关键原理和思路进行了阐述，希望能够为读者提供一定的参考和启发。

在亚特兰大举行的SC24大会上，NVIDIA发布了一系列AI和超级计算工具，这些工具凭借公司在变革计算领域的深厚积累，将对生物制药、气候科学等诸多行业产生深远影响。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋以及加速计算副总裁Ian Buck共同发布了这些创新成果，旨在重塑计算领域格局，引发新一轮工业革命。

B2BTC同城二期有一个Excel导入的功能，单次数据量小于一千，使用频次不高。但涉及到多个字段组成唯一约束，即每条数据操作时要根据唯一性组合字段来操作，要确保数据表中的数据不违反唯一性。

业务视角的数据治理：业务方有权停用无效看板或指标，借助平台全链路元数据追踪，一次性下线关联实体，避免遗留问题。智能运维与调度：依赖生产消费日志，实现系统级智能优化，动态调整资源分配，预防计算与存储冗余，提升整体效能。

要想销售大量硬件用以支持AI工作负载，最好的方法就是让地球上的每一个国家都坚信AI极其重要，因此必须在本国境内建立起庞大的AI基础设施。只有这样，才能预防某些政治或者经济危机导致跨国云服务商无法继续交付AI技术工具。

本文详细探讨了哔哩哔哩客服坐席调度系统的演进，特别是在线客服和工单客服的调度策略。随着客户需求的增加，尤其是在大型活动期间，客服系统面临着突发的高流量和复杂的客户问题。为了提高服务效率和客户满意度，系统引入了多种调度策略，包括均衡分配、熟客优先和虚拟排队等。

NVIDIA 于今日宣布正在与谷歌量子 AI 合作，使用 NVIDIA CUDA-Q™ 平台进行模拟，加快下一代量子计算器件的设计工作。

单体和微服务谁是毒瘤？单体、分布式、微服务、SOA到底是什么关系？我的系统该用什么架构？最近终于下定决心研究这个问题并且有所收获，欢迎一起讨论。

本文旨在帮助大家深入理解技术、架构和团队领导力的本质，从而获得持续成长的方法。欢迎在文末留言，你觉得架构师需要具备的核心能力是什么？

在服务器运维过程中，我们时常会遇到这样的情况，收到服务器磁盘空间告警，登录服务器，通过 df -Hl 查看，和告警信息一致，接着我们就是要找到导致磁盘空间满的目录或文件。

Mercury Research的2024年第三季度市场份额统计刚刚公布，我们将结果与Gartner的出货量与收入历史趋势相对比，希望帮助大家了解数据中心x86 CPU的市场发展究竟走到了哪一步。

在高并发、大流量的互联网时代，如何在大型活动期间保障系统的稳定性和用户的流畅体验，是每个技术团队都面临的挑战。本文以B站直播团队在英雄联盟2024赛季全球总决赛（S14）期间的保障实践为例，详细解析了他们如何通过创新的方法和工具，实现了高效、低成本的赛事保障。

随着货拉拉业务的快速增长，Kafka集群流量和负载也呈现出明显的增长趋势。作为货拉拉业务核心的消息中间件，Kafka架构也做了相应架构演进。本篇文章将会重点介绍过去、现在kafka架构的演进历程。

本文按照数据湖存储加速方案的不同发展阶段铺开，比较了各类方案之间的异同，并深度剖析了这类方案的技术本质。我们期望本文能够帮助读者对大数据和 AI 场景下的「数据湖存储加速」这个主题建立一个整体把握，为选出适合自己业务的方案提供参考。

一年一更的彩虹桥系列又来了，在前面两期我们分享了在稳定性和性能2个层面的一些演进&优化思路。近期我们针对彩虹桥 Proxy 负载均衡层面的架构做了一次升级，目前新架构已经部署完成，生产环境正在逐步升级中，借此机会更新一下彩虹桥架构演进之路系列的第三篇。

Sentinel是从阿里技术体系内诞生并由相关社区从微服务到云原生阶段持续孵化的流量治理组件，在服务熔断限流以及秒级/分钟级监控方面提供了开箱即用的解决方案，此外作为支持云原生的重要探索，还提供了GO语言实现。

伴随着云计算和数字化浪潮的推进，越来越多行业数据实时性的权重正在被加速提升，对企业而言，如果想要保证业务的持续发展，其底层数据库必须要能满足数据的实时性和高并发要求。

近年来，随着人工智能和大模型技术的发展，设计稿（UI视图）自动生成代码的技术也在不断进步。本文将探讨几家知名企业在这一领域的探索和实践，包括美团、京东、微软等，以及一些常见的工具和方法，最后尝试大模型生成flutter代码在项目中的实践。

随着业务发展，货拉拉资金交易规模日渐增长，日单量峰值超百万级，在线系统超过500个。这样的交易量采用传统的对账方式，很难在短时间内完成对账操作。并且在复杂的系统交互中由于微服务间数据不一致或者业务逻辑问题导致的资损问题频发。

赛事直播的自动化和智能化成为了提升B站赛事观看体验和热度的关键。其中，游戏识别技术是我们赛事智能化的核心之一，它涉及到图像处理、模式识别、深度学习等多个领域，旨在实时准确地从游戏画面中提取关键事件信息，如英雄选择、击杀、局内数据等，进而为赛事直播、数据分析和观众互动提供支持。