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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:18

新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策

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。

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te tech.meituan.com / 2024-09-09 23:47

小程序可测性能力建设与实践

美团门票业务在小程序测试中通过全面的可测性能力建设，提升了测试效率和覆盖率。本文详细介绍了如何利用缓存管理、页面跳转、自动化测试等手段进行优化，助力复杂场景下的高效测试。如果你对小程序测试和质量保障感兴趣，不妨看看这篇实战分享！

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te tech.meituan.com / 2024-03-12 22:39

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践

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。

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te tech.meituan.com / 2023-10-24 23:48

代码变更风险可视化系统建设与实践

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更；第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设；第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况；最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。

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te tech.meituan.com / 2023-08-26 21:54

MySQL自治平台建设的内核原理及实践（下）

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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te tech.meituan.com / 2023-08-26 21:54

MySQL自治平台建设的内核原理及实践（上）

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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te tech.meituan.com / 2023-06-24 09:22

超大规模数据库集群保稳系列之三：美团数据库容灾体系建设实践

本篇是美团超大规模数据库集群保稳定系列的第三篇，重点介绍一下美团数据库的容灾体系建设实践。主要内容包括业务架构、数据库容灾平台能力建设、演练体系建设、以及这些建设取得的一些成果，最后也会分享一下容灾建设的未来思考。希望对大家能够有所帮助或者启发。

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te tech.meituan.com / 2023-06-24 09:22

超大规模数据库集群保稳系列之二：数据库攻防演练建设实践

本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列的第2篇文章。本文首先介绍了美团当前数据库运维现状、遇到的问题，以及为什么要建设数据库攻防演练平台；其次，分享当前数据库攻防演练平台的具体实践；第三部分会介绍数据库攻防演练在美团内部的落地情况；最后，会结合混沌工程的成熟度标准和成熟度等级，分享我们对未来工作的一些规划。

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li linux.cn / 2023-02-20 22:18

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。

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54 54chen.com / 2023-02-12 21:24

弹性AI团队工作流平台设计

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。

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