数据一致性检测的应用场景与最佳实践 (yq.aliyun.com)

【简介】

随着业务规模的扩张,企业系统变得越来越复杂,在这种复杂的分布式系统架构下,难免会出现远程调用失败,消息发送失败,并发 bug 等等问题,这些问题最终会导致系统间的数据不一致,导致用户体验受损,用户利益受损,对平台来说就是产生资损。因此如何持续保障系统的业务稳定性对于企业来说是一个很重要的课题,本文旨在介绍一些常见业务应用场景下的业务数据一致性保障最佳实践。

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@可耐芊小仙女 2019-11-19 15:56 / 0个评论
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百亿大规模图在广告场景的应用 (tech.meituan.com)
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本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》,分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战;第二部分介绍了为应对这些困难和挑战,技术团队在链路各环节上做的实践优化,包括内容消费和搜索满意度的优化等等;第三部分是总结和对未来的展望。
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异常检测是什么? (ixyzero.com)
简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解,方便后面有需要的时候参考。

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异常检测的准确性高度依赖于数据的质量,包括数据的完整性、一致性和准确性。

对于某些领域,需要深入了解数据的业务背景和特点,以便更好地识别异常。
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本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)
本篇文章,我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用,以及使用超长上下文的 200K 模型,完成懒人式的电子书翻译。
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KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。
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再者,大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战,为了不必要的资源浪费,对视频内容进行去重是非常有必要的。
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