「迷思」是指经由人们口口相传，但又难以证明证伪的现象。由于 GPU 硬件实现、驱动实现是一个黑盒，我们只能通过厂商提供的 API、经过抽象的架构来了解并猜测其原理。因此坊间流传着各种关于与 GPU 打交道时的性能迷思。比如「移动端的瓶颈是带宽」、「移动端不需要太在意 Overdraw」、「植被需要做 PrePass」等等。这些优化手段，有时候我们对后面的原理一知半解，有时候又会随着硬件的发展而逐渐变得不适用，逐渐会变成一种神秘主义。
本文侧重于能力总结和实操搭建部分，从大模型应用的多个原子能力实现出发，到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。
广告检索系统的性能长尾影响KPI，间接影响收入，极致优化成本和性能一直是检索端工程团队的重要工作。随着基于SSD分级存储在商业场景规模应用，在部分访盘量高的场景，为控制性能长尾退化，我们尝试引入缓存对标系统PageCache来解决。在引入过程，我们对业界经典的缓存算法，进行了针对性测评，将测评效果与大家分享，诚邀对存储和缓存技术有兴趣的伙伴们一起探讨。
随着互联网技术的快速发展，网络系统及应用在给人们的生活带来巨大便利的同时，信息安全问题也逐渐成为用户和企业关注的焦点。然而，安全问题的管理和解决需要一个系统的、完整的解决方案，在缺乏有效解决方案的情况下，很容易因为开发人员的疏忽或缺乏安全设计，导致系统存在安全漏洞。这些漏洞一旦被恶意用户利用，将会造成严重的安全风险或经济损失。 在此背景下，微软在2004年正式提出了安全开发生命周期模型（SDL），并在其软件开发过程中广泛应用。SDL模型旨在通过整合安全能力到软件开发的各个阶段，从而提高软件系统的整体安全性，减少安全漏洞的产生。随着时间的推移，SDL已成为一种广泛应用的企业应用安全建设模型，已经被越来越多的组织和企业使用，并被证明是一种有效提升系统安全性的方法。
KubeAdmiral 是字节跳动于 2023 年 7 月正式开源的多云多集群管理引擎，它孵化于字节跳动内部，从上线至今一直强力支撑抖音、今日头条等大规模业务的平稳运行，目前管理着超过 21 万台机器、超过 1000 万 Pod。 自正式开源以来，KubeAdmiral 自身也经历了不断发展和完善，在系统功能、扩展性、稳定性和运行效率均有大幅提升，也吸引了业界最终用户的使用和贡献。因此，我们相信 KubeAdmiral 已经准备好在生产环境落地，并很高兴地宣布 1.0.0 版本正式发布。
