vivo 自研Jenkins资源调度系统设计与实践
文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案，分析各方案的优缺点，引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案，以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。
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用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案。
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本文通过分析Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现ZooKeeperResitry的继承体系结构，详细介绍了Dubbo中ZooKeeper注册中心的实现原理。
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本文主要介绍在Node.js应用中， 如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来，并进行相应的展示，最终实现基于业界通用 OpenTracing 标准的 Zipkin 的 Node.js 方案。
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本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。鉴于算法有一定的复杂度，本文通过图文的方式进行说明，希望即使是不懂技术的同学也能理解。
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经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。
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OKR的跟踪需要融入自己团队的特点，找到适合自己的节奏，这是一个螺旋上升的过程。
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vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
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本文首先介绍背景与痛点，然后阐述了游戏中心是如何搭建低代码平台，最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。
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本文主要从前后端分离的低代码方案、自研高性能渲染引擎、高效的可视化配置方案、千亿级内容投放、低代码如何与传统开发共存等五个维度vivo在低代码平台方面的实践经验，其中也会涉及到动态交互如何运用低代码来编排和我们在提高配置效率方面的全面探索。
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本文会详细介绍vivo在容器集群高可用建设中的具体实践，包括在容器集群高可用建设、容器集群自动化运维、容器平台架构升级、容器平台能力增强、容器生态打通等层面的打磨和建设。
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