知鸦日报2025-05-15

360集团通过Volcano调度引擎优化GPU集群，提升资源利用率和训练性能。Volcano支持多种资源类型和调度算法，适应复杂场景。360AI平台自研插件增强调度能力，实现网络拓扑感知和延迟调度。租户隔离机制从单队列演进为层级队列，资源池化和闲时共享策略显著提升资源利用率。未来将持续优化调度能力，推进云原生化改造。

爱奇艺大数据计算团队通过引入公有云AMD、ARM高性价比机型，优化离在线混部、弹性调度和资源治理，大幅降低计算成本。团队制定了统一的机型选型标准，通过性能测试和线上负载评估，选择了性价比最优的机型。ARM架构的引入需要适配大数据组件和业务代码，团队通过YARN节点属性调度实现异构计算，提升CPU利用率和单机性价比，并逐步扩大ARM、AMD资源比例，构建混合云分级计算资源池。

高并发系统因内存索引切换时GC压力大导致不稳定，通过优化JVM参数，如调整晋升年龄阈值、加速索引复制、升级GC等，系统成功率从95%提升至99.995%。最终采用分批断流发布和Eden区预热策略，彻底实现索引无感切换，保障系统高可用。

Android开发中，矢量图的应用至关重要。Android原生仅支持Vector格式，但实际项目中常需处理SVG文件。通过AndroidSVG库，开发者可解析并渲染SVG静态图，支持大部分SVG标签。Glide则简化了网络SVG的加载流程。此外，Android-PathView库为SVG提供了简单的路径动画效果。iconfont将SVG转换为字体库，便于图标使用。综合来看，选择合适方案需权衡项目需求与性能。

vivo互联网研发效能平台通过“1-2-3”框架提升研发效率，涵盖需求标准化、研发标准化和三条研发管线。关键场景技术包括需求自动化、标准流水线和测试自动化，实现全链路需求交付和测试环境更新。项目实践中，应用商店通过需求分层管理和自动化驱动，显著缩短交付周期，提升测试效率和发布成功率。未来规划聚焦工具自动化、信息拉通和场景化优化，持续提升研发效能。

代码影响面分析是评估代码变更对系统影响的关键工具，尤其在复杂业务场景下尤为重要。通过自动化收集模块级代码影响面分析，能够提升研发自测能力、优化测试覆盖率，并全面评估系统复杂度。技术方案包括依赖关系图构建、代码变更分析和影响范围标记，结合平台数据聚合和可视化展示，帮助团队提前预警和监控重点模块，提升系统稳定性。

阿里妈妈风控团队通过引入“深度研究”范式，结合领域图约束，构建了基于大模型的智能风险分析系统。该系统在广告流量中精准识别风险，解决了传统风控依赖专家、效率低下的问题。通过多跳探索和自我批评机制，模型在稀疏流量中实现高效推理，确保分析结果可解释且负责任，为广告主提供更安全的投放环境。

团队通过统一代码规范和框架设计，提升代码可读性和可维护性，降低协作成本。规范包括入口服务、业务流程、领域服务等分层结构，确保代码风格一致。通过IDE插件和代码可视化工具，进一步优化开发效率。经过2.5年实践，12个应用、600+入口服务、400+流程、180+领域、1k+领域服务，显著提升了代码质量和团队协作效率。

频繁刷新验证码会导致其在短时间内重新生成，通常只需等待2秒即可自动刷新。建议在操作时避免过于急躁，耐心等待系统自动处理，以免影响使用体验。