知鸦日报2024-06-01

Capturing even more beautiful signatures on Android.

随着得物业务的快速发展，积累了大量的时序数据，这些数据对精细化运营，提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，欢迎阅读和交流。

随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？以及如何设计能够有效集成LLM、RAG和其他AI技术的智能体？

Pinterest通过监控和调查实时指标来检测和解决Pinner等待时间和核心Web Vital指标的退化问题。他们发现了2023年一些回归问题的根本原因，即对服务器渲染过程进行更改。为了更好地理解网络请求的开始和结束时间，他们引入了网络拥塞时间。这些实时指标帮助他们分析了不同流式传输处理方式对性能的影响，并发现了一些回归问题的关键原因，例如LCP图像的预加载请求延迟、脚本请求开始时间早于LCP预加载请求完成时间等。通过更新日志标记实验和实验处理，他们可以比较实时子指标，进一步提高调查的效率和成功率。这些实时监控图表对于捕捉在生产环境中发布的回归问题非常有帮助。

Booking.com使用自家的事件(Event)系统来满足其大部分的可观测性需求，处理每秒数千万的事件。事件是一个键值结构，包含有关特定工作单元的大量信息，如HTTP请求的性能信息、数据库查询等。事件可以生成度量指标、日志和跟踪，并用于运行分析查询。通过事件，Booking.com可以获取跨多个软件组件的信息，帮助发现和解决问题。尽管事件系统表现出色，但Booking.com计划将其可观测性生态系统从自定义事件转向开源的OpenTelemetry框架，以消除自定义代码维护的需要，并提供更大的灵活性和扩展性。

Uber计划将其批量数据分析和机器学习训练堆栈迁移到Google Cloud Platform（GCP）。他们将使用HiveSync和Hudi库来实现在两个区域之间保持数据湖同步，并将本地数据湖的数据复制到云端数据湖和对应的Hive Metastore。迁移后，他们将在GCP上为YARN和Presto集群提供新的IaaS，并通过现有的数据访问代理将流量路由到云端堆栈。迁移过程中可能会面临性能、成本管理、非分析/机器学习应用使用HDFS和未知挑战等问题，但他们计划通过改进开源连接器、利用云的弹性、迁移其他文件存储用例以及积极解决问题来解决这些挑战。

随着脚本语言的普及和性能需求的提升，解释执行和即时编译（JIT）成为了两种常见的代码执行方式。本文探讨了这两种技术，通过详细的实例和深入的分析，揭示了它们的工作原理、性能差异以及各自的优缺点。