这篇摘要主要介绍了美团外卖在搜索推荐业务中如何利用图技术解决挑战,包括外卖广告搜索推荐业务的介绍、异构大图的演进、大规模图引擎的建设,以及系统的总结和展望。
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
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MaxCompute支持Global Zorder,使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序,以便数据能有更好的聚集性。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑,并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中,梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题,并实践在项目迭代中。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间,提升集群间的镜像分发效率。