rust 如何与 starwift 打交道。

本文以 2022 年一个实际项目为基础，来演示在京东云上构建高可用业务的整个过程。公有云及私有云客户可通过使用京东云的弹性 IAAS、PAAS 服务，创建高可用、高弹性、高可扩展、高安全的云上业务环境，提升业务 SLA, 提升运维自动化水平，降低资源成本及运维成本。有业务迁移上云需求，希望构建云上高可用业务架构的客户或对云上高可用架构规划有兴趣的读者可以一看。

客户业务为典型的 web 应用，在京东云上创建一个通过公网 IP/ 域名访问的高可用的 web 网站，包含通用应用的标准框架，包括访问接入层、APP 层、缓存层、数据库层。整体业务架构设计提供可用区 (AZ) 级别的高可用等级。

面对目前互联网产品快速迭代的现状，如何快速敏捷的提供调研支持成为用户研究日常工作中经常遇到的工作场景。本文将就什么是敏捷调研以及如何组织一次敏捷调研展开讨论。

Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎，作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它可以快速存储、搜索和分析大量数据。

本文将通过程序化设计里一个 2.5D 背景模型生成图片的一些例子，介绍使用 Skia 绘制 2D 图形的方法和过程。

本文的主题是供应链超级自动化探索与应用，超级自动化指的是从整体视角去考虑供应链的各个环节来实现供应链整体的自动化和最优化。为什么要做超级自动化，首先，供应链的节点非常多而复杂，单纯靠人的能力很难站在全局的视角决策，但是机器能够很好地利用机器学习、运筹学等做出自动化智能化的决策；另外，机器也能够更好地沉淀和复用，解放人的精力去做更重要的事情。

在分布式系统中， 什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是 Raft 共识算法？Raft 算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了 Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的 Raft 算法解决方案。

本文重点介绍了交易履约订单中心的系统架构设计经验，该架构经过不断的产品迭代，已支撑了京东科技多个交易场景，每年亿级的数据增长。读者可以通过本文了解到一种通过配置化的方式来满足业务诉求的设计思路，在架构设计、数据模型、通用流程设计等方面，有较高的参考价值。

本团队主要负责京东零售领域的风控算法模型构建，针对京东零售风控方面，业务要求不断地更新、模型失效快、更新迭代慢以及成本高昂等情况，我们提出了自己设计研发的 NLP 预训练架构模型和用户行为预训练模型，并进行预训练模型的平台化，方便一键部署开发，快速迭代，简单易用，推理速度提升等，有效解决了业务问题，并在公开数据集上也得到了很好的效果。

本文重点介绍了京东零售电商业务在订单逆向履约上面的最佳技术实践，京东零售快退平台承接了零售几乎所有售前逆向拦截和退款业务，并在长期的业务和技术探索中沉淀了丰富的业务场景设计方案、架构设计经验，既能承接面向消费者C端用户的高并发流量，同时也能满足集团复杂业务的订单信息流、货品实物流、财务资金流的逆向精准拦截。本文通过对集团B-PaaS化技术方案进行系统整体的架构升级改造，总结归纳出涵盖用户解约流程管理、撤销解约流程管理、订单逆向退款信息管理、流程配置化和流程可视化一整套的解决方案，该方案经过多次探讨和验证，已支持集团多个战略业务的增长。阅读本文，读者可以了解到整个快退平台新系统设计的底层逻辑，也可以参考本文并结合实际场景，将方案应用在遗留债务系统改造、业务和技术建模中。

文章主要介绍了UData系统的设计理念，描述了该系统的查询引擎基于StarRocks在联邦查询方面做了哪些增强，从而使一条ES外表的联邦聚合关联查询性能提升数倍。通过本文，读者可以了解SQL语句在MPP查询引擎上的基本执行流程，并可以基于此考虑如何对于这一过程进行优化和改造。

京东云产品形象，是将京东云的产品和服务进行视觉化、规范化、系统化的设计，从而实现更直观的视觉传达。基于不同产品和服务的特征与特点，结合京东云品牌风格与及企业理念，全新定义了统一的设计原则、视觉传达（颜色、质感）、构成规则（栅格、尺寸），在抽象与现实中找到平衡点，使传达更简单、更直接。

电销是什么？就是坐席拿着电话给客户打电话吗？这样的理解过于简单，本文将带领读者们一起走进微电平台之电销系统。微电平台2020年初开始建设，过去的两年多的时间里，经历了跌宕起伏，有经验、有教训，整体来说平台经历了人工、自动化阶段，目前处于初步智能化阶段。

利用ASM技术对研发提交代码进行处理，梳理出代码改动影响链路，并通过Javadoc提取对应链路节点业务逻辑注释说明，生成流程图，以此提效整个需求交付周期。

本文主要基于京东集团的大数据平台，详细讲述了使用Hive实现数据立方体的方法。通过阅读本文，读者可了解Hive批处理的通用多维分析技术及调优措施，并应用于生产环境。

A/B实验是互联网企业的标配, 众多运营决策和产品设计都依赖于A/B实验, 所以实验结果的可信度至关重要. 如果系统研发过程中忽视这个问题, 往往会造成公司各项运营成本的浪费. 达达在实验系统研发早期就重视这个问题, 并结合统计学理论和机器学习方法在技术落地中不断优化。