爱奇艺基础数据平台主要是为了统一公司内部的基础数据交换规范，解决不同团队之间ID不统一问题（各团队都有自己独立的ID）、数据定义不统一、数据更新不及时等问题。

通常来说，负载均衡的职责是将网络请求或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上，避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况，让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。

负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡，其中软件负载均衡比较常见，比如Nginx，它会对接受请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大而导致的部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。

在分布式的微服务系统中，多台服务器同时提供一个服务，并统一到服务配置中心，消费者通过查询服务配置中心，获取服务到地址列表，需要选取其中一台来发起RPC远程调用。如何选择则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景选择不尽相同。负载均衡算法的种类有很多种，常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法、Latency-Aware等，需根据具体的应用场景选取对应的算法。

本文将围绕爱奇艺内容理解业务对TFServing服务调用的几个问题，以及应对这些问题的解决思路和方案进行介绍。

无人值守系统是爱奇艺内容中台的一个重要智能化组件。

本文将介绍爱奇艺iOS云录制回放平台的系统架构以及实现细节。

推荐系统通常由多个阶段组成，比如，有的推荐系统分为Recall、PreRanking、Ranking、ReRanking等四个阶段。在爱奇艺，我们的推荐系统在非常多的场景中都有应用，推荐的内容也不尽相同(如长视频、短视频、主题、影人等)。但是万变不离其宗，在这些场景中，推荐系统的核心工作方式有一定的共性。为节约开发成本，同时也要保障不同场景下推荐系统的稳定性，我们将不同推荐场景排序模型中相似的部分成体系地提炼出来，并加以标准化、组件化，进而针对推荐场景排序问题提供了通用化的解决方案。这也是我们提出爱奇艺通用排序框架的初衷。目前这一框架已经在爱奇艺多端多个场景落地——长视频推荐：主APP首页猜你喜欢、TV端首页猜你想看，短视频推荐：主APP短视频播放器，长短视频混合推荐：主APP频道页瀑布流、TV端首页Feed等。正所谓，推荐的复杂性如黑夜迷雾，希望能破晓见黎明。

国际站后端业务不断扩展，支撑的服务实例规模也越来越大。并且在此过程中，支持了双云及多地部署。

基于需求粒度的精细化代码测试覆盖率的探索实践。

希望借本文跟大家分享爱奇艺移动实验室在【iOS稳定性测试】实践和优化过程中的心得和体会。

从埋点的定义、规范以及数据质量要求开始，介绍爱奇艺在治理埋点数据、提高埋点数据质量工作中的一些实践经验。

如何平衡？SourceMap正是解决这个矛盾的利器。

面对不同原因的数据异常，从监控角度我们怎么去管控呢？

本文分享了爱奇艺深度学习平台在实践中发现的两个TensorFlow Serving内存泄漏问题，并修复和提交了 PR 到社区，这里将详细介绍问题的背景以及解决的过程，希望能够有所帮助。

最终实现了分钟级自动调度，且链路可用率从99.524%提升到99.9999%。

针对现有Cloud KMS进行二次封装，将数据加密和密钥管理与业务运行相结合，有效提升了会员数据的安全性。

本文将详细讲解爱奇艺TV后台分布式实时本地Cache实践方案，给大家解决高并发问题提供一个参考。

本文将介绍爱奇艺移动端后台如何通过灰度环境优化解决以上的问题。