知鸦日报2025-01-24

B站直播用户带宽需求增加，推动了对CDN边缘节点的优化。通过分层调度设计，将节点分为多个资源池，根据不同计费方式和用户需求优化带宽利用。采用区域借调策略解决供需不均，通过成本规划和启发式资源规划提高资源利用率。资源调度层进一步细化节点资源分配，确保每个业务有足够节点支持，提升直播稳定性和资源利用效率。

本文深入解析AI需求开发流程，涵盖从需求分析到发布及后续监控和反馈收集。强调AI OPS工具的使用，降低技术门槛，提升团队协作效率。在开发中，需在性能与成本间取得平衡，选择合适的LLM模型。测试阶段采用多维度评估，确保应用效果。上线后，通过用户反馈和实时监控进行优化迭代，使AI应用更贴合业务需求，提升用户满意度。

我们在Q4将监控系统从Thanos迁移到VictoriaMetrics，经过深入测试后，VictoriaMetrics在性能、资源消耗和系统维护上展现出色表现。迁移过程包括环境搭建、功能测试、逐步切换和监控优化，解决了组件配置、指标采集和查询等问题。切换后，性能提升50%，运维成本降低30%，系统扩展性增强，为未来的业务增长做好准备。

H5开发因其跨平台兼容性而受欢迎，但随着复杂度提升，性能和质量保障成为挑战。为此，货拉拉技术团队设计了一套自动化H5性能测试方案，结合mitmproxy和Lighthouse工具，通过UI自动化收集性能数据，生成报告并进行优化。目标是提升页面加载速度，并通过防劣化测试确保性能稳定。同时，计划引入持续集成与AI识别优化方向，提高性能监控和优化的效率。

Meta的隐私感知基础设施（PAI）中的数据血缘技术是确保用户隐私的重要工具，通过跟踪数据流动路径，帮助开发者有效实施隐私控制。本文详细介绍了如何在Facebook Dating应用中追踪宗教数据，从数据收集、信号分析到隐私控制的应用。通过静态和运行时分析工具，Meta创建了全面的数据流图，方便开发者识别和管理数据流，提升隐私保护效率。未来，Meta将继续扩展数据血缘覆盖，优化用户体验，并探索新的应用领域。

近年来，直播购物逐渐成为电商行业的重要形态，但存在推荐结果单一化等问题。为此，提出“品带直播”策略，通过优化实时挂品识别和商品推荐能力，提升用户体验。改进数据处理、时间轴基准和资源分配，提高识别准确性和效率，并引入多模态对比学习，增强模型鲁棒性，实现挂品识别准确率达85%，特征时效控制在5秒以内。

本文详细描述了从MongoDB到其他数据源（如JImKV、MySQL、ES）的迁移方案。步骤包括梳理业务范围、改造DAO层、实现数据双写、进行数据迁移和同步。上线过程需确保系统具备可监控、可回滚和可灰度的能力，以实现平滑切换。关键在于选择合适的中间件和设计模式，确保不影响当前业务逻辑。通过代码异步任务和大数据抽数任务，两种方式进行存量数据迁移，并详细探讨了上线后的监控和回滚策略。