实时风控系统中会涉及到非常多的数据衍生和解析。

围绕数据缓存、物化视图、查询策略、SQL质量等方向开展治理。

从0到1实现一个高质量的弱网识别能力

服务器成本降低95%，新数据源接入效率提升90%。

任务，作为实现指定目标的命令、动作集合，涵盖广泛，如实例部署、数据库关闭、日志分析、数据库备份与恢复等。面对大量并行任务，资源争夺成为潜在冲突源，可能导致执行意外。设想一场景：一任务负责文件清理，另一任务则欲修改同一文件。若两者并行不悖，先行的清理可能阻断修改，反之亦然，结果难以预测。

为确保任务执行的有序性与高效性，避免资源冲突带来的不确定性及整体执行时间的无谓延长，任务调度器的引入显得尤为关键。此调度器旨在精心编排各类任务，确保它们以最优化方式执行，从而最大化任务执行效率，保障系统运行的流畅与稳定。

当前数据库运维平台集成了Celery作为任务调度器，自动化地管理任务执行流程。无论是通过手动操作还是预设的定时程序，任务都能推送至Broker队列中。随后，各Worker节点主动从Broker中拉取任务详情，迅速执行并处理，最终将任务成果安全地存储至Backend系统中，确保整个任务处理链条的流畅与高效。

解读时间序列，洞察趋势，预测未来。

携程酒店前端存在大量监控，但对于监控问题的排查成本，随着量级的增加而变得不可控。因此引入了智能预警归因系统，以数据池统一数据结构及标准；以预警规则池保证预警的准确性、低噪音；以算法模型进行根因分析，直接给出归因结果，从而提高整体排障效率。

本文概述了携程酒店前端BFF层在架构迁移及效能提升过程中面临的挑战和应对方案。第一部分描述了BFF实践过程中遇到的问题，分析了两种BFF模式的对比并提出了一码多端的BFF研发方案；第二部分通过介绍携程云函数平台能力来阐述其如何帮助提升BFF研发的效能；第三部分简单介绍了前端动态化能力的未来规划。

随着AI相关技术的发展尤其是大语言模型(LLM)的广泛应用，海量的非结构化数据随之而来，如何存储以及高效检索这些数据成为热点问题，在此背景下AI时代的DB基座——向量数据库便应运而生了！

向量数据库支持存储AI算法经过Embedding后产生的向量类型数据，通过索引技术和向量相似度距离查询方法来支持向量数据的高效检索，解决了AI领域对于向量数据存储和高效检索的问题。

携程旅行App中近半数业务页面使用H5 Hybrid和RN技术开发，为了提高页面加载速度和成功率，我们在开发Hybird技术之初就采用了离线包方式，即将RH5 Hybrid或者RN开发的业务代码打包到App中，直接通过应用商店分发到用户终端。如果有业务功能有变更，就通过我们的无线发布系统，将新的业务离线包更新到App中，从而做到随时发布，动态更新。

当然如果都是全量发布，App在启动时就需要下载更大的离线包，增加用户流量的同时加大了下载失败的概率，因此需要考虑好增量更新的方案。

千亿级数据查询 500ms 内响应。

剖析自动化本质，提升自动化整体效率。

一图胜千言，图片是信息传递的重要载体。当用户进行社交媒体分享时，图片是比文字更加直观的展示方式。在一些分享的场景可能天然就有图片，比如分享一个商品，商品的图片就是最直观的展示方式。但是在一些场景下，可能没有天然的图片，比如分享一个从北京到上海的火车线路，这时候就需要我们自己生成图片。

高度配置化和透明化，让算法团队专注于策略的效果优化和业务目标的实现。

实现故障的主动发现和自动修复。

随着市场环境的快速变化，尤其是在经历了疫情之后，金融市场逐渐从增长期过渡到成熟期。