敏捷交付的工程效能治理
在Thoughtworks，我们通过对最佳实践(Sensible Default Practices)、能力和度量的持续治理和改进，在保障交付正确的客户价值和减少浪费的基础上，使交付质量更好，速度更快，反馈更及时，从而达到追求工程卓越和形成发展工程师文化的目的，最终产生客户影响力。
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基于模式挖掘的可靠性治理探索
本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点；第二部分引入模式的概念；第三部分讨论新基建下的新尝试；第四部分分享三个典型的实践案例。
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如何建立你的离岸交付团队？
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以综合指数观察和评价研发效能的趋势
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美团酒旅数据治理实践
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外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。
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工程效能CI/CD之流水线引擎的建设实践
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Thoughtworks 全球CTO：按需求构建架构，过度工程只会“劳民伤财”
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如何让混沌工程实验降本增效
通过在测试环境和生产环境上，注入经过精心设计并控制好爆炸半径的故障，进行故障注入实验，就可以观察和学习复杂分布式系统的运行模式和失效模式，从而提升团队的系统稳定性设计，让团队能够快速应对业务系统在云环境上的未知故障。
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