为什么这个题目叫《不谈虚的，给传统企业一份代码级的中台落地实践》，其实在春节前有一波讨论中台的高潮，大家有的说虚，有的说有用，有的说割韭菜……以及各种公众号的文章，来来去去的特别多。

当时我就在想，中台只是现在起的一个名字，其实是中台落地，中台我们称之为一个可复用的能力。这种可复用能力的机制，它想落地的时候，其实每一步都是非常实实在在的，上一些组件或者上一些工具，以及上一些流程来做这个事情。

数据产品的数据来源是严选的业务链路，产出的数据也是要反哺业务链路，最终实现推动业务发展。本文从数据测试能力分层、数仓造数能力展开严选数据质量保障建设之路的介绍。

做数仓最重要的是什么？一是模型易用性，二是数据质量。模型易用性我们可以通过建模规范、指标管理等方式去实现。而对于数据质量呢？本篇将以严选数仓为例，从建设目标、保障措施、效果评价等几方面探讨数仓质量建设。

选择 Curve 上线生产环境已近三年，目前 Curve 作为云盘底座运行良好，性能和稳定性均超出核心业务需求预期。

商品中心随着自身业务的发展，系统复杂度逐渐变高。在业务治理过程中，我们尝试引入了DDD来辅助进行现有业务的模型重建，并在此基础上完成了中台服务能力的沉淀和对外提供。通过将核心业务逻辑下沉内聚，降低调用方的业务复杂度，防范逻辑腐化。

目前网易云信的 IM SDK 支持全平台，IM SDK 每次发版除了要针对新功能进行测试外，回归测试也占了很大比重，只单纯依靠人工测试，会出现许多问题。网易云信的“自动化测试平台”解放了大量的人力，本文将基于此，分享 C++ 静态反射在云信 SDK 中的应用实践。

面对海量曲库，推荐系统能帮助用户快速触达喜欢的音乐。为了提供更好的用户体验和精准的推荐效果，推荐系统一般会使用更多特征和更复杂的模型，这就对推荐系统中的预估系统提出了更高的要求。本文会详细介绍云音乐高性能预估系统的设计思考和实践经验。

APP的每个业务场景都有其既定的运行模式，若被人为破坏就可认为是不安全的。比如秒杀场景、用户拉新场景。APP端上安全要做的就是甄别并防范这种异常场景的发生，简而言之它就是：一种确保官方APP在既定业务模型中运行的能力。

随着公司游戏业务的高速发展，越来越多的分析需求涌现，例如：各类游戏用户行为分析、商业智能分析、数仓报表等。这些场景的数据体量都较大，对数据分析平台提出了很高的要求。为了解决实时分析的时效性，同时又能保证数据快速写入和查询，需要一个合适的数据查询引擎来补充我们原有的架构体系。

网易云信新晋的 IM 顶流产品「圈组」的关系系统设计。

如何将做好的业务模块代码更加灵活的组装是一个比较有趣的问题，面对这样的问题，笔者的团队开发了一个命名为「信鸽」的系统，那么本篇将重点介绍直播信鸽系统的整体设计思路和应用场景。

本文讲述了 systrace 的原理以及如何摆脱 PC 在端上开启 systrace 进行方法耗时统计的实现。

精准测试领域经过一年多来在各个BU的探索和实践，也逐渐发现了在实际业务落地时遇到的各种问题和一些瓶颈。本文主要介绍下我们面向集团内开源共建的精准测试平台的一些能力，以及在严选内结合实际业务线落地实践所做出的一些效果和突破。

AARRR 模型是一套适用于移动 App 的分析框架，又称海盗指标，是“增长黑客”中驱动用户增长的核心模型。

网易云音乐「Fin字高修复神器」正式开源上线 | 小而美的「插件」，彻底解决了困扰业界由于“字高因素“导致视觉还原不一致的问题。

你肯定听到过“我的服务一个季度能做到99.99%的可用率”、“我能做到3个9”、“我能做到5个9”之类的话，其背后的SLA/SLO到底是一套什么样的理论？本文将给大家分享一下严选的SLA/SLO建设旅程，以及落地后给严选带来了哪些价值。