11月28日，Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。在去年的Flink Forward China峰会上，阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink，把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区，在业内引发热烈讨论，其中有期待也有怀疑。一年后的今天，阿里是否兑现了去年所作的承诺？Blink的合并工作进展如何？刚刚开源的Alink算法平台有哪些独特之处？AI前线在会上对阿里巴巴资深技术专家、实时计算负责人王峰（花名莫问）进行了独家专访，让我们一起来看看Flink的最新变化，以及阿里基于Flink又有哪些新的工作成果。
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
本文介绍了 Blink-Tree，这是一种 B+Tree 的并发优化结构。通过引入 high key 和 link 指针，解决了并发访问时的性能问题，特别适用于高并发环境的存储引擎优化。如果你对数据库存储引擎感兴趣，这篇文章不容错过！
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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本文写就于2022年，是本人在CMDB领域的钻研探索实践之后的一些经验分享，全文约计1.7w字，凝聚了我全部的心血，从平台架构的设计，到项目周期的管理，甚至项目完成之后的推广，都有所涉猎，如果你也在折腾CMDB，那么本文是你不可错过的入门必读之作。
平台即服务能够快速、轻松地创建网络应用，而无需购买和维护其下的软件和基础设施。本文解释了它为什么有用。
平台即服务PaaS（以下简称 PaaS）指的是云计算服务，它为客户提供了开发、运行和管理应用程序的平台，而免去了建立和维护与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂工作。这是云原生应用和支持系统所依托的核心平台。
PaaS 通常包括不同的应用基础功能，包括应用平台、集成平台、业务分析平台、事件流服务和移动后端服务。此外，它还包括一套与监控、管理、部署相关的功能。
AI行业的发展越来越规范，一套有效的CI/CD平台，可以让一个AI团队的工作效率大幅提升。但当前市场上五花八门的云平台让人难以决择，究竟如何做才是正确的，本文以MLflow，Jenkins和AWS SageMaker为基础，兼顾不同时期的团队的替换可能性，为基础架构提供技术选型。
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。
