购吖智能零售货柜识别技术升级为“动态识别”了，“动态识别”智能零售贵的硬件成本更低，运营效率更高——而为了能够识别动态的用户购物视频，其背后运用的AI算法技术也进化地更为复杂与智能了。本文就为大家揭示“动态识别”技术背后的黑科技。

针对安全威胁响应，以实际应用场景及问题为切入点进行了剖析，并对信也天启安全运营中心进行了介绍。

对简匠作图平台的功能、工作流、技术架构进行了介绍，分享了“状态管理、快速排版、快捷键、批量打包下载”等功能的实现方案。

本文将分享信也用户流量管理方法，包括通过DNS切换将用户流量按比例接入到优选机房，以及NGINX流量控制实现机房级流量切换功能等。

本文将分享如何在小程序中复用原H5业务流程页面，如何将小程序原生路由和H5路由结合在一起，如何突破小程序路由API和WebView容器的限制。

主动在分布式系统上进行异常实验，观察系统行为，发现系统弱点，并持续优化和实验，不断提高系统容错能力，让人们建立复杂分布式系统能够抵御突发事件的信心。

信也优惠券平台目前服务于主营，KOO，印尼，菲律宾等业务线，累计发券量超过1亿张

精准测试作为传统测试的补充，在测试进行中采集测试用例与代码的关系，建立测试用例代码关系库，从而可实现测试用例到代码的双向追溯能力。

2020年3月，信也运维团队、架构团队和来访的友商容器云团队进行容器云技术交流时聊到容器云版本升级的话题。当时两家公司容器云都已上线稳定运行一段时间，对于容器云版本升级的都持观望的态度，一致认为容器云版本升级难度大、风险高。这次技术交流虽然没有马上促成我们决定进行版本升级，但促使我们开始思考这个话题。

在RTA系统（信息流广告获客流量筛选环节）中我们遇到一个这样的场景：RTA请求的入参和决策过程以及结果都需要一条一条的记录至数据库中，方便业务人员进行后续的效果分析，但我们都知道，RTA系统是个动辄超过几十万QPS的特殊业务系统，也就意味着系统每秒需要处理超过几十万条请求记录。一般在这种场景下，我们首先会想到利用内存队列进行批处理操作，以便达到降低数据库QPS的压力，否则大量的请求直接打入至数据库，集群规模和压力都是不敢想象的。但这时候如果简单利用Java内置的内存队列（如ArrayBlockingQueue、ConcurrentLinkedQueue等），通过压测后我们会发现单机处理能力上不去，因为这些内存队列会直接压榨机器的性能，导致单机处理能力达不到预期的效果。所以这时候我们就想要去找一款比Java自带内存队列具备更优性能，更强大处理能力的内存队列，用以应对此种场景，提高我们的单机处理能力。

后来通过调研，参考了Log4j等一些知名的开源项目，里面用到了一款叫Disruptor的高性能内存队列，通过对它的调研和了解，发现很适合RTA系统的这个场景，我们以disruptor为中心构建超百亿的消息处理模型。

信贷云是基于信也科技深耕网贷行业十几年的丰富经验，结合持牌金融机构的痛点，为持牌金融机构信贷业务发展而开发的信贷业务管理系统。

信也系统单点登录实现及双token体系设计介绍、架构剖析。

本文分享了信也科技平台研发在SQLServer转MySQL过程中，ElasticJob分布式调度方案如何在PDatax数据同步平台应用与实践的思路。

本文讲述了信也测试能效方面11个平台及工具实践，在测试相关不同的维度阐述了相关工具解决的问题及实现思路。

随着消费场景线下信贷业务的快速发展及审批流诉求的日益增长,目前基于企业微信的审批流已经无法满足业务期望，需要自主搭建一套适应消费场景线下信贷业务的审批流。

本文讲述了NPS诞生的业务背景、系统框架和主要功能，增加了解用户的途径。快捷、简单的创建和投放问卷让用户反馈触手可及，可视化报表指引我们更好满足用户的需求。