本文旨在帮助大家深入理解技术、架构和团队领导力的本质，从而获得持续成长的方法。欢迎在文末留言，你觉得架构师需要具备的核心能力是什么？
在高并发、大流量的互联网时代，如何在大型活动期间保障系统的稳定性和用户的流畅体验，是每个技术团队都面临的挑战。本文以B站直播团队在英雄联盟2024赛季全球总决赛（S14）期间的保障实践为例，详细解析了他们如何通过创新的方法和工具，实现了高效、低成本的赛事保障。 通过阅读本文，您将了解到B站直播团队在S14赛事保障中的创新实践，包括如何有效地梳理业务场景、精准地进行资源预估、提高故障演练和压测的效率，以及如何通过工具和平台的优化，实现大型活动保障的降本增效。这些经验和方法对任何需要应对高并发、大流量挑战的技术团队都具有参考价值。
随着云原生技术栈的迅速发展，系统复杂性逐渐下沉到服务网格、网关、通用 sidecar、serverless 运行时、内核等基础设施层面，给可观测性带来了巨大的挑战。本文结合真实的排障案例，介绍了火山引擎云原生团队在容器全栈观测方面的技术实践。
因为业务需要，笔者有幸参与设计和开发了涉及数十亿量级的图片素材调度、处理和索引使用的平台-产业AI素材库，在平台的建设落地过程中，踩了许多坑，也有了一些工程落地上的实践总结，希望分享给大家。
笔者结合实践经验以近期在负责的复杂表格智能问答为切入点，结合大模型的哲学三问（“是谁、从哪里来、到哪里去”），穿插阐述自己对大模型的一些理解与判断，以及面向公共云LLM的建设模式思考，并分享软件设计+模型算法结合的一些研发实践经验。
过去几年间，国内外大厂纷纷放弃使用 ZooKeeper，与其捆绑甚深的 Kafka 也在 2.8 版本后放弃了它，不禁让人怀疑——ZooKeeper 要凉了吗？然而从历史发展的潮流看，每一门技术的消亡并不那么迅猛，甚至有可能随着社区团队的自救在新时代做出新的成绩，比如云原生时代下的 Java 新特性。基于此，你或许还是应该全面地去了解 ZooKeeper 的核心通识。
在 2024 年全国大学生物联网设计竞赛中，火山引擎作为支持企业，不仅参与了赛道的命题设计，还为参赛队伍提供了相关的硬件和软件支持。以边缘智能和扣子的联合应用为核心，参赛者们在这场竞赛中展现出了卓越的创新性和实用性，将边缘智能与扣子的技术巧妙地应用于机器人、家庭陪护、智慧康养、智慧座舱等多个领域，为未来行业应用结合大模型的 AIoT 解决方案探索出更多可能性。 本文将聚焦机器人领域，详细介绍“少年先疯”队伍，基于火山引擎边缘智能及扣子，打造的家庭助老助残智能取物机器人解决方案。
本文探讨了携程市场洞察平台基于Donut实现跨多端高性能移动端的技术实践。详细分析了跨平台开发的复杂性、多端登录态打通、大数据列表渲染支持等难点，以及新技术平台在功能覆盖率、基础设施和研发生态兼容性方面的挑战。Donut在小程序和App性能上的优异表现，其在开发、测试、部署和运维工具上有的全方位支持。借助Donut，携程在项目中实现了99%的代码复用率，和其他功能一起为市场洞察平台打造了移动端、小程序、Web端、微信公众号和API服务的全方位覆盖的产品矩阵，提供高质量产品和良好用户体验。
