《当AutoScheduler遇见边缘端：Apache TVM如何重塑模型算子的极限》
边缘设备硬件资源差异显著，运行深度学习模型时算子优化面临诸多挑战。传统手动优化耗时费力且易出错，难以适应日益复杂的模型需求。Apache TVM作为开源深度学习编译器栈，通过中间表示（IR）层实现框架与硬件的高效对接，并提供稳定优化平台。其核心组件AutoScheduler引入智能化自动优化流程，能根据硬件特性生成搜索空间、构建成本模型，快速找到最优策略，大幅提高计算效率并降低能耗。实际应用中，AutoScheduler在智能家居和工业物联网等领域表现出色，未来有望支持更复杂硬件及模型，推动边缘计算技术发展。
301重定向：网站改版的SEO生命线
301重定向是HTTP协议中的永久跳转指令，用于将旧URL的资源迁移到新地址。相比302临时跳转，301能无损传递原页面的SEO权重和外部链接价值，适用于网站改版、域名更换或优化用户体验等场景。实现方式包括服务器端配置（如Apache、Nginx）和编程语言（如PHP）。实施时需注意批量处理、测试验证及避免链式跳转等问题，同时应规避常见误区，如误用302跳转或忽略移动端同步。对于大型网站，可借助URL映射表、CDN规则及Sitemap标注提升效果。
Fluss 实战：用 Partial Update 构建实时宽表的新范式
传统流式数据管道通过多表 Join 构建宽表，如实时推荐引擎需整合用户偏好、购买记录等8个数据源，但此方法在大规模场景下状态管理复杂、资源消耗高且调试困难。Fluss 提出部分更新方案，基于主键将各数据源独立写入共享宽表，避免复杂 Join 操作。示例中，通过 Flink SQL 创建推荐、曝光、点击等表，并逐步插入数据实现宽表构建。最终，借助 Fluss 的高效合并机制，输出包含最新信息的统一视图，提升可扩展性和维护性。
介绍一下这只小水獭 —— Fluss Logo 背后的故事
Fluss是一款开源流存储项目，致力于为Lakehouse架构提供高效的实时数据层。其全新Logo以一只踏浪前行的小水獭为核心形象，象征流动性、适应性和友好性。水獭灵感源于“Fluss”德语中“河流”的含义，传递灵活与亲和力。经过30多版设计迭代，最终呈现动态活力的视觉效果。Fluss计划捐赠给Apache软件基金会，目前已开启孵化提案。社区还推出了系列周边礼品，欢迎加入钉钉群109135004351参与交流！
StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集：万亿级实时数据秒级查询
本文介绍了阿里集团A+流量分析平台的日志查询优化方案，针对万亿级日志数据的写入与查询挑战，提出基于Flink、Paimon和StarRocks的技术架构。通过Paimon存储日志数据，结合StarRocks高效计算能力，实现秒级查询性能。具体包括分桶表设计、数据缓存优化及文件大小控制等措施，解决高并发、大数据量下的查询效率问题。最终，日志查询耗时从分钟级降至秒级，显著提升业务响应速度，并为未来更低存储成本、更高性能及更多业务场景覆盖奠定基础。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践，包括数据采集平台化、稳定性建设，以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构，通过自优化服务解决小文件问题，提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合，打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。