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滴滴出行,曾用名滴滴打车、嘀嘀打车,是一款基于分享经济而能在手机上预约未来某一时点使用或共乘交通工具的手机应用程序,由北京小桔科技有限公司所设计开发。起初只能预约出租车,后来发展到可以预约快车、礼橙专车、顺风车(后曾下架)、代驾、试驾、甚至还可以拼车出行。其与多个第三方支付提供商合作,用户可以方便的在手机上实现打车并付款。截至2021年,滴滴出行用户达5.8亿人,是世界上最大的出行服务平台。

聊聊宿主机管理

弹性云的发展过程中,宿主机的生命周期管理是一个重要的问题。

既要稳也要省,容器资源该怎么分配?

弹性云新分级体系支持容器高效稳定的运行,确保了弹性云整体的稳定性,也一定程度降低了物理机运营成本。

滴滴弹性云基于 K8S 的调度实践

弹性云是滴滴内部提供给网约车等核心服务的容器平台,其基于 k8s 实现了对海量 node 的管理和 pod 的调度,本文重点介绍弹性云的调度能力。

万字详解滴滴弹性云混部的落地历程

万字长文详解滴滴弹性云混部的前世今生。

线上问题排查实例分析|关于网络超时

生产环境出现了两起奇怪的超时问题,一个是调用redis导致程序夯住300s左右,另一个是上游请求频繁超时,两个问题都发生在同一个服务上(golang程序),并且比较典型,在这里分享给大家,希望对大家有借鉴意义。

可观测平台如何存储时序曲线?滴滴实践全历程分享

可观测数据最终存在了哪里,是选择了行存还是列存,是选用已有方案还是自研,又是如何解决海量的数据问题的,本篇将讲述可观测数据存储在滴滴的故事。

滴滴可观测平台 Metrics 指标实时计算如何实现了又准又省?

有了各种观测采集手段,收集了大量的观测数据。这些数据是直接事无巨细地交付给用户,还是按指定维度聚合后展示,聚合使用什么样的计算引擎,spark 还是 flink?本篇文章将呈现滴滴的可观测团队是如何实现数据计算的。

滴滴 OrangeFS 数据湖存储关键技术揭秘!

滴滴为什么要开发数据湖存储?解决方案思路是什么?有哪些核心技术?

服务拓扑串联难?eBPF为滴滴可观测带来解题新思路

本文介绍了滴滴可观测使用eBPF在服务接口拓扑观测这一场景上的使用,阐述了这一方案的主要思路及采用 uprobe 的优缺点。

可观测平台:滴滴可观测性的实现

可观测性(Observability)是近年来备受关注的话题。那么什么是可观测性?在滴滴可观测性又是如何实现的?本文将一一呈现。

微服务井喷时代,我们如何规模化运维?

原来的巨型单体服务不断被拆解成一个个微服务,在方便功能复用及高效迭代的同时,也给运维带来了不少挑战。

复杂业务逻辑下的智能告警与故障定位该怎么做?

随着滴滴业务的不断发展,业务的熵增以及系统的架构复杂度也越来越高,多系统交叉影响的可能性越来越大,如何快速发现故障、定位、止损,以及避免类似的故障再次发生都成为了新的挑战与难题。

我们是如何做数据稳定性保障的?

本文分享了客服这种强运营类业务数据稳定性建设的流程、步骤、方法论。

滴滴线下仿真环境实践:从方案设计到持续运营

本文介绍了滴滴的测试环境选型,及在此基础上我们如何实现快速、低成本的建设“无限套”测试环境。

程序员必备的30条防御式编程思想原则

本文汇编我在需求评审、编码、项目上线几个阶段总结的原则,这些原则虽然不能直接解决问题,但是可以尽可能得优化每一步行为,从防御式编程思维方式、行为习惯层面尽量避免错误的发生。

压多少抗多少,滴滴全链路压测仿真度量体系建设

通过构建一套压测仿真度量体系,科学评估压测覆盖和真实系统的差异性。

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