为什么企业要做大规模敏捷？
软件工程里一个重要的指标就是“可用的软件”，所以如何在提高代码质量，最大程度地减少软件中的Bug同时，平衡软件迭代速度与交付效率是我今天想跟大家讨论的问题。
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2024-08-06 08:18
2024年CrowdStrike导致的Windows系统大规模蓝屏事件整理
本文整理了2024年7月19日因CrowdStrike导致的大规模Windows系统蓝屏事件。由于CrowdStrike更新其Falcon安全产品的配置文件，许多Windows系统出现蓝屏崩溃，影响全球多国的重要业务系统。此事件引发了对安全软件稳定性和供应链风险的反思。作者分析了事件的时间轴、技术原因及对安全产品设计的启示。
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2024-03-31 21:17
百亿大规模图在广告场景的应用
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
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2024-03-21 22:53
美团大规模KV存储挑战与架构实践
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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2024-01-28 23:48
美团RASP大规模研发部署实践总结
RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。
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2024-01-17 23:18
大规模裁员：如何做好准备
目前的经济形势下，许多公司都在进行裁员。大部分情况下，作为雇员对于公司是否进行裁员所能做的影响极为有限，因此有必要提前对可能发生的裁员进行准备，以免仓促之下做出错误决策，或是在大规模裁员导致的踩踏事故面前束手无策。
本文主要是针对在美国境内工作的普通雇员，家里没矿，也暂时还没攒够足够退休的钱。内容主要来自近期的阅读和想到的一些东西，算是给自己留下一些笔记。
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2024-01-17 23:15
美团RASP大规模研发部署实践总结
RASP是Runtime Application Self-Protection（运行时应用自我保护）的缩写，是一种应用程序安全技术。RASP 技术能够在应用程序运行时检测并阻止应用级别的攻击。随着云计算和大数据的发展，应用程序安全越来越受到重视。RASP 技术作为一种新型的安全防护手段，正在逐渐被业界接受并广泛应用。其中Java RASP 是一种针对 Java 应用程序的 RASP 技术。通过在 Java 虚拟机（JVM）级别进行监控和防护，能够有效防止对 Java 应用程序的攻击。
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2023-07-04 23:32
聊一聊：FaaS 在大规模网络爬虫的实践
使用 FaaS 模型是通过无服务器架构来构建应用的方法之一，但随着无服务器模式的日渐普及，开发人员正在寻找支持构建无服务器微服务和无状态容器的解决方案。
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2023-01-04 23:42
论文分享｜基于被动DNS流量分析的大规模IoT设备识别系统
如何通过被动流量识别IoT设备？如何检测分配了IPv6地址、NAT后的IoT设备？本文介绍了IoTFinder系统有效解决上述问题。
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2022-12-24 23:31
大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用
美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。
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2022-08-31 23:08
外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。
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