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网易是一家中国大陆大型互联网科技公司。目前提供网络游戏、门户网站、移动新闻客户端、移动财经客户端、电子邮件、电子商务、搜索引擎、博客、相册、社交平台、互联网教育等服务。截至2020年1月16日,网易公司的市值为442亿美元,其收入中大约79%来自于在线游戏服务(2019年第三季度)。

systrace 统计方法耗时

本文讲述了 systrace 的原理以及如何摆脱 PC 在端上开启 systrace 进行方法耗时统计的实现。

严选精准测试实践(进阶篇)

精准测试领域经过一年多来在各个BU的探索和实践,也逐渐发现了在实际业务落地时遇到的各种问题和一些瓶颈。本文主要介绍下我们面向集团内开源共建的精准测试平台的一些能力,以及在严选内结合实际业务线落地实践所做出的一些效果和突破。

用户运营AARRR模型:用户增长才是最终追求

AARRR 模型是一套适用于移动 App 的分析框架,又称海盗指标,是“增长黑客”中驱动用户增长的核心模型。

一站式字高修复解决方案正式揭秘

网易云音乐「Fin字高修复神器」正式开源上线 | 小而美的「插件」,彻底解决了困扰业界由于“字高因素“导致视觉还原不一致的问题。

当严选遇上SLA/SLO

你肯定听到过“我的服务一个季度能做到99.99%的可用率”、“我能做到3个9”、“我能做到5个9”之类的话,其背后的SLA/SLO到底是一套什么样的理论?本文将给大家分享一下严选的SLA/SLO建设旅程,以及落地后给严选带来了哪些价值。

云音乐低代码:基于 CodeSandbox 的沙箱性能优化

距离发布如何私有化部署 CodeSandbox 沙箱的文章《搭建一个属于自己的在线 IDE》[1] 已经过了一年多的时间,最开始是为了在区块复用平台上能够实时构建前端代码并预览效果。不过在去年云音乐内部启动的基于源码的低代码平台项目中,同样有在线实时构建前端应用的需求,最初是采用从零开发沙箱的方式。

当我们谈论地图数据可视化时我们在谈论什么

认知科学的研究表明图文并茂能帮助人们更快地理解知识和进行更长期的记忆。在大数据的时代我们也已经达成共识:数据可视化能协助我们洞察数据里的意义。地图数据可视化能以最直观的形式表达出数据之间的空间关系,具有任何其他方法不具备的能力。那么地图数据可视化是什么?它有哪些应用场景?在Web上有哪些实现方案?这篇文章接下来会一一讲述,文章的最后也会介绍一些用于地图可视化的工具。

服务启动过程性能波动的分析与解决方案

在线服务中,稳定性是非常重要的一部分,也是基石。本文通过对发布时抖动的现象的分析。阐述的问题的分析过程及解决过程,以及分享了在解决问题的同时建议注意的事项。

Olympus搭建体系 V3.1发布 - 让搭建更智能 - 页面楼层排序动态化篇

时至今日,基于海量数据的精细化营销已经遍及了整个互联网圈,是一个非常常见且可行的业务增益的方向。本文选择了智能搭建非常代表性的抓手-页面楼层排序动态化来进一步解释如何让搭建更智能。

NUMA架构下的预估系统性能优化

预估系统在推荐业务中无疑最复杂、最具挑战性的一块,针对于NUMA架构的访存不一致性特点,本文对比了在Intel两款不同配置的机器上,绑核对系统性能的影响情况。

严选供应商系统边界治理实践

本文是对供应商版块历时1年半的边界治理实践的总结,希望对大家“边界治理的认知和落地”有一定的启发。其中关于“表达边界核心要解决3个问题”的分析,也同样适用于非产品技术人员。

React 组件库 CSS 样式方案分析

本文从构造组件库的角度,分析了 React 生态下各类 CSS 样式方案,并基于不同场景,给出选择合适方案的推荐。

Electron 插件开发实践

Electron 是以 Nodejs 和 Chromium 为内核的跨平台开发框架。本文结合网易云信的实践经验,对 js 和 C++ 混合编程在 Electron 桌面程序中的应用进行介绍。

Disruptor在云音乐特征服务中的应用

我们在特征服务DataService中利用Disruptor替换线程池后试图解决机器cpu利用率不高,长尾请求延迟不线性等问题。本文简单介绍了一下对Disruptor的个人理解以及落地的结果。

网易严选边界治理实践

本文是严选业务中台系列文章的实践篇之一,主要向大家介绍「边界治理」的基本思路及实施策略,后续我们也将推出一些具体的案例来展开说明「边界问题」的识别与解决方法。

数据标准在网易的实践

在生活中,标准与我们息息相关,吃的食品需要满足国家标准才能食用,汽车排放达标才能够上路行驶,电脑接口得满足统一的标准才能够与外设对接等等。而在数据的世界,数据标准也同等重要。我们期望将数据标准真正应用到实践中去,帮助客户解决资产化不足、数据质量难以提升、数据开发效率低等问题,于是网易开始了数据标准的建设。

本文将基于我们对数据标准的理解,阐述标准的建立并依据标准的建立内容和流程来设计的标准管理产品的介绍以及标准在数据治理过程中的具体实践,希望与大家碰撞出新的认识。

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