公司：OPPO
OPPO广东移动通信有限公司，品牌名称的标识是小写的oppo，是中国大陆电子设备及智能终端制造公司，总部位于广东省东莞市，成立初期以生产MP3、MP4、DVD等影音播放设备为主，后进军手机市场，推出以快速充电及影像处理为主要卖点的拍照智能手机。现名列中国大陆四大一线手机制造商（华为、OPPO、vivo、小米）。
基于ark框架实现推荐策略jar包热更新
在推荐领域，算法迭代效率是核心竞争力之一。为满足算法策略的快速迭代需求，基于ark动态部署的方案应运而生。本文讲述OPPO推荐业务的ark框架应用和定制化开发方案，包括ark两大核心功能，及ark框架在推荐工程结合过程痛点问题的解决方案。
OPPO在FaaS领域的探索与思考
ESA Stack(Elastic Service Architecture) 是 OPPO 云计算中心孵化的技术品牌，致力于微服务相关技术栈，帮助用户快速构建高性能，高可用的云原生微服务。产品包含高性能 Web 服务框架、RPC 框架、服务治理框架、注册中心、配置中心、调用链追踪系统，Service Mesh、Serverless 等各类产品及研究方向。
Shuttle + Alluxio 加速内存Shuffle起飞
Shuttle是OPPO自研的Remote Shuffle Service，本文介绍如何优化Alluxio在Shuffle场景的性能，Shutte如何结合Alluxio利用分布式内存加速Shuffle计算。
Shuttle：高可用 高性能 Spark Remote Shuffle Service
Shuttle：一个高可用 高性能的Spark Remote Shuffle Service。支持AQE功能，为Spark引擎提供更稳定，更高效的计算保障。
OPPO自研云原生分布式任务调度平台
CloudJob是由OPPO公司的中间件团队自主研发的分布式任务调度平台，具有高性能(百万级TPS)，低延迟(毫秒级)等特点，本文主要从系统架构方面介绍了CloudJob的工作原理，然后介绍了它的服务部署及实施流程。
OPPO云数据库访问服务技术揭秘
CDAS（Cloud Database Access Service） 云数据库访问服务，具备读写分离、水平扩容、HTAP混合负载、兼容 MySQL 等重要特性，专注解决超高并发、海量数据、大表瓶颈等数据库难题，助力业务实现可靠的应用服务。
全链路异步Rest客户端 ESA RestClient
ESA Stack(Elastic Service Architecture) 是OPPO云计算中心ESA Stack(Elastic Service Architecture) 是OPPO云计算中心孵化的技术品牌，致力于微服务相关技术栈。
MySQL 分布式事务的“路”与“坑”
什么是分布式事务？MySQL分布式事务应当如用使用？是否有什么坑需要注意？它的读写一致性是如何保证的？点我，听我一一道来！
5分钟了解ScyllaDB
号称世界上最快的 NoSQL 宽表数据库 Scylla 从发布到现在已经过去 5 年多了，现在都有哪些功能呢？我们又该如何把 Scylla 引入我们的项目中呢？
ORTC与SIP融合通信服务架构
OPPO实时音视频是我们推出一套低延时、高品质、跨平台的音视频互通解决方案，通过OPPO云服务器向开发者开放，提供多人音视频通话、实时监控、应急指挥调度、互通直播、IoT万物互融、云游戏等能力输出。
大数据SQL优化之数据倾斜解决案例全集
大数据任务领域里最困难的问题莫过于数据倾斜，除了一些常规的参数优化外，还有一些非常困难以致于必须通过SQL改写才能避免倾斜的情况。本文介绍了如何解决关联结果膨胀，如何巧妙的避免全局排序以及如何解决写倾斜等情形。
由IDC余热回收的创新技术实践与跨界合作探讨
本文从OPPO云智能计算中心的余热回收技术实践切入，探讨余热回收的经济技术优势，进而深入到双碳政策大背景下数据中心行业的自救之路与跨界合作探讨。
OPPO云VPC网络实践
采用基于智能网卡的VPC网络架构，提高了网络的安全性、系统业务承载能力和运维效率，赋能AI和大数据平台。
QCon-OPPO数据平台Cloud Lake 降本增效实践
OPPO数据平台每年有大概30%的业务规模增长。 如此的规模增长下， 系统SLA三个9， 任务100%准点，是我们必须要保障的。同时，公司希望通过技术升级、云数融合，平台能够把过往快速增长的成本降下来。
QCon-OPPO大规模CV预训模型技术及实践
cv预练模型是在海量数据上训练好的模型，可以给出主干网络合适的初始化参数代替从头开始训练模型。我们尽可能的探索最优的网络架构，提供鲁棒的cv预训练代替网上的开源模型，助力oppo相关业务提升算法效果。
QCon-oCPX多目标多场景联合建模在OPPO的实践
自从2012年产品化oCPX 以来，业内oCPX 产品和能力的发展已经非常的成熟。OPPO数智工程系统算法平台部商业化算法也在oCPX 能力建设上积累了一些实践经验。oCPX广告的转化率预估面临的挑战很多。