阿里云POLARDB如何助力轻松筹打造5亿用户信赖的大病筹款平台?
轻松筹首创了“大病救助”模式,帮助了众多病患在第一时间解決了医疗资金等问题,为了从源头解决了医疗资金问题。而在轻松筹这样全球5.5亿用户信赖的大病筹款平台的背后,是日益增长的各种数据。面对这样数据量所造成的巨大挑战,阿里云POLARDB是如何帮助轻松筹践行“善DNA”的呢?本文就为大家分享。
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本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证,在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据,并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中,自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现,并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法,以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
在这篇文章中,我们将在Kubernetes中使用Grafana、Prometheus、Loki、Tempo、OpenTelemetry来搭建可观测性平台。其中Grafana作为操作面板,Prometheus、Loki、Tempo作为数据源,分别用来获取指标、日志以及跟踪数据。同时,我们还将使用Exemplars将trace_id与Java指标相关联,使用OpenTelemetry对应用进行检测。
本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》,系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈,补充了很多技术细节,跟演讲(视频)相比,内容更加丰富。文章分成上、下两篇,上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容,下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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本文写就于2022年,是本人在CMDB领域的钻研探索实践之后的一些经验分享,全文约计1.7w字,凝聚了我全部的心血,从平台架构的设计,到项目周期的管理,甚至项目完成之后的推广,都有所涉猎,如果你也在折腾CMDB,那么本文是你不可错过的入门必读之作。
外卖场景下,用户“复购”属性强、下单频次高,既想下单老商家,也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验,外卖推荐团队从2022年起开始持续投入,构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。截止目前,外卖首页用户曝光新颖性累计提升19%+,新颖好评率累计提升7%+,用户新颖体验Case率累计降低18%+。本文将详细介绍外卖首页Feed用户新颖体验优化过程中面临的挑战、解决思路以及业务思考。
平台即服务能够快速、轻松地创建网络应用,而无需购买和维护其下的软件和基础设施。本文解释了它为什么有用。
平台即服务PaaS(以下简称 PaaS)指的是云计算服务,它为客户提供了开发、运行和管理应用程序的平台,而免去了建立和维护与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂工作。这是云原生应用和支持系统所依托的核心平台。
PaaS 通常包括不同的应用基础功能,包括应用平台、集成平台、业务分析平台、事件流服务和移动后端服务。此外,它还包括一套与监控、管理、部署相关的功能。
AI行业的发展越来越规范,一套有效的CI/CD平台,可以让一个AI团队的工作效率大幅提升。但当前市场上五花八门的云平台让人难以决择,究竟如何做才是正确的,本文以MLflow,Jenkins和AWS SageMaker为基础,兼顾不同时期的团队的替换可能性,为基础架构提供技术选型。