美团点评基于 Flink 的实时数仓平台实践 | 1月3号云栖号夜读

yq传送门 2020-01-03

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阿里专家原创好文

1.美团点评基于 Flink 的实时数仓平台实践

从整个实时计算角度来考虑,目前美团点评的实时计算平台的节点数已经达到了几千台,未来很可能会达到上万台,因此资源优化这件事情很快就会被提上日程。由于业务本身的流量存在高峰和低谷,对于一个实时任务来说,可能在高峰时需要很多资源,但是在低谷时并不需要那么多资源。外一方面,波峰本身也是会发生变化的,有可能随着业务的上涨使得原来分配的资源数量不够用。因此,资源自动调优有两个含义,一个是指能够适配作业的高峰流量上涨,自动适配 Max 值;另外一个含义是指使得作业能够在高峰过去之后自动适应流量减少,能够快速缩容。阅读更多》》

2.轻松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城应用

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念:
函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。阅读更多》》

3.瓜子二手车在 Dubbo 版本升级、多机房方案方面的思考和实践

随着瓜子业务的不断发展,系统规模在逐渐扩大,目前在瓜子的私有云上已经运行着数百个 Dubbo 应用,上千个 Dubbo 实例。瓜子各部门业务迅速发展,版本没有来得及统一,各个部门都有自己的用法。随着第二机房的建设,Dubbo 版本统一的需求变得越发迫切。几个月前,公司发生了一次与 Dubbo 相关的生产事故,成为了公司 基于社区 Dubbo 2.7.3 版本升级的诱因。接下来,我会从这次线上事故开始,讲讲我们这段时间所做的 Dubbo 版本升级的历程以及我们规划的 Dubbo 后续多机房的方案。阅读更多》》

4.小蜜团队万字长文 | 讲透对话管理模型最新研究进展

在可拓展性方面,介绍了处理变化的用户意图、对话本体、系统动作空间的常用方法,主要有语义相似匹配方法、知识蒸馏方法和序列生成方法;对于标注数据稀缺问题,介绍了机器自动标注、对话结构有效挖掘和数据高效收集策略三部分内容;而针对传统DM中RL模型训练效率低下的问题,学界有尝试引入HRL、FRL等方法对动作空间进行层次划分,也有利用model-based RL对环境进行建模提高训练效率,将human-in-the-loop引入对话系统训练框架亦是当下十分活跃的研究方向。最后对阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队目前在DM模型化的进展做了一个比较详细的汇报介绍,希望本综述能为大家的对话管理研究提供一些启发和思考。阅读更多》》

5.Knative 驾驭篇:带你 '纵横驰骋' Knative 自动扩缩容实现

一篇干货好文,值得一读!阅读更多》》

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1.【云吞铺子】性能抖动剖析(一)
《云吞铺子-故障排查案例精选》重磅上线!首期我们将聚焦系统类常见问题——性能抖动,阿里云高级技术专家江冉将分享多年故障排查心得体会与经典案例实战经验。完成学习,你就是明日技术大牛!
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2.【云吞铺子】性能抖动剖析(二)
《云吞铺子-故障排查案例精选》第2集如约而至,阿里云高级技术专家江冉将继续剖析系统性能抖动的经典案例。技术+颜值,实力强到无法FU吸,速来围观!
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3.【云吞铺子】性能抖动剖析(三)
《云吞铺子——故障排查案例精选》第3集更新啦!本期我们继续跟随阿里云高级技术专家江冉了解系统性能抖动的经典案例。也许,你和技术大牛之间只差一期云吞铺子!
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云栖号资讯小编
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