美團點評基于 Flink 的實時數倉平台實踐 | 1月3号雲栖号夜讀

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阿裡專家原創好文

1.美團點評基于 Flink 的實時數倉平台實踐

從整個實時計算角度來考慮，目前美團點評的實時計算平台的節點數已經達到了幾千台，未來很可能會達到上萬台，是以資源優化這件事情很快就會被提上日程。由于業務本身的流量存在高峰和低谷，對于一個實時任務來說，可能在高峰時需要很多資源，但是在低谷時并不需要那麼多資源。外一方面，波峰本身也是會發生變化的，有可能随着業務的上漲使得原來配置設定的資源數量不夠用。是以，資源自動調優有兩個含義，一個是指能夠适配作業的高峰流量上漲，自動适配 Max 值；另外一個含義是指使得作業能夠在高峰過去之後自動适應流量減少，能夠快速縮容。

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2.輕松搭建基于 SpringBoot + Vue 的 Web 商城應用

首先介紹下在本文出現的幾個比較重要的概念：

函數計算（Function Compute）: 函數計算是一個事件驅動的服務，通過函數計算，使用者無需管理伺服器等運作情況，隻需編寫代碼并上傳。函數計算準備計算資源，并以彈性伸縮的方式運作使用者代碼，而使用者隻需根據實際代碼運作所消耗的資源進行付費。

3.瓜子二手車在 Dubbo 版本更新、多機房方案方面的思考和實踐

随着瓜子業務的不斷發展，系統規模在逐漸擴大，目前在瓜子的私有雲上已經運作着數百個 Dubbo 應用，上千個 Dubbo 執行個體。瓜子各部門業務迅速發展，版本沒有來得及統一，各個部門都有自己的用法。随着第二機房的建設，Dubbo 版本統一的需求變得越發迫切。幾個月前，公司發生了一次與 Dubbo 相關的生産事故，成為了公司 基于社群 Dubbo 2.7.3 版本更新的誘因。接下來，我會從這次線上事故開始，講講我們這段時間所做的 Dubbo 版本更新的曆程以及我們規劃的 Dubbo 後續多機房的方案。

4.小蜜團隊萬字長文 | 講透對話管理模型最新研究進展

在可拓展性方面，介紹了處理變化的使用者意圖、對話本體、系統動作空間的常用方法，主要有語義相似比對方法、知識蒸餾方法和序列生成方法；對于标注資料稀缺問題，介紹了機器自動标注、對話結構有效挖掘和資料高效收集政策三部分内容；而針對傳統DM中RL模型訓練效率低下的問題，學界有嘗試引入HRL、FRL等方法對動作空間進行層次劃分，也有利用model-based RL對環境進行模組化提高訓練效率，将human-in-the-loop引入對話系統訓練架構亦是當下十分活躍的研究方向。最後對阿裡巴巴-達摩院-小蜜Conversational AI團隊目前在DM模型化的進展做了一個比較詳細的彙報介紹，希望本綜述能為大家的對話管理研究提供一些啟發和思考。

5.Knative 駕馭篇：帶你 '縱橫馳騁' Knative 自動擴縮容實作

一篇幹貨好文，值得一讀！

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1.【雲吞鋪子】性能抖動剖析（一）

《雲吞鋪子-故障排查案例精選》重磅上線！首期我們将聚焦系統類常見問題——性能抖動，阿裡雲進階技術專家江冉将分享多年故障排查心得體會與經典案例實戰經驗。完成學習，你就是明日技術大牛！

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2.【雲吞鋪子】性能抖動剖析（二）

《雲吞鋪子-故障排查案例精選》第2集如約而至，阿裡雲進階技術專家江冉将繼續剖析系統性能抖動的經典案例。技術+顔值，實力強到無法FU吸，速來圍觀！

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3.【雲吞鋪子】性能抖動剖析（三）

《雲吞鋪子——故障排查案例精選》第3集更新啦！本期我們繼續跟随阿裡雲進階技術專家江冉了解系統性能抖動的經典案例。也許，你和技術大牛之間隻差一期雲吞鋪子！

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