分布式系统实践

1. 驱动海量大数据实时多维分析，优酷为什么会选择Druid？

要点: 得益于搜索引擎的模糊查询能力, 现在越来越多的采用搜索引擎作为metric数据存储的系统了. 常用的就是elasticsearch了, 这篇文章介绍了一个新的系统Druid, 作为elasticsearch的竞争对手, 大家看看Druid为我们带来了什么.

2. Kudu:支持快速分析的新型Hadoop存储系统

要点: Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的新成员之一（incubating），专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。本文主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍。

服务化和资源管理技术

1. 生产环境中Docker的持久化存储模式

要点: 一听到"有状态"这个词, 很多人可能会说, 这个服务与docker无缘了. 确实, 状态管理在容器中显得更为复杂, 这篇文章介绍了几种docker持久化存储的设计模式, 包括配置, 机密信息, 数据库和分片等.

2. 有状态容器实践：k8s集成ceph分布式存储

要点: 这也是一篇介绍有状态容器的解决方案的文章, 文章介绍了k8s的一些业界常见的分布式存储方案, 以及作者实践k8s与ceph的集成过程, 为大家开拓一个新的思路.

1. 可用性高达五个9！支付系统高可用架构设计实战

要点: 支付系统对于系统可用性的要求非常高, 这篇文章介绍了一个支付的中间件系统, 对接各种支付渠道和商家, 这篇文章从系统设计到监控报警到trace设计等方面介绍了高可用架构的设计实战.

2. Mercury:唯品会全链路应用监控系统解决方案详解

要点: 这篇文章非常详细的介绍了唯品会的全链路监控系统, 涵盖了trace, metrics分析, 监控, 报警, 前端展现等方面. 从文章上看, 他们的日志数量级和我们相仿, 采用的技术栈有些也是我们一直想尝试的, 挺有参考价值.

1. DevOps，关于一致性(C)、可用性(A)和距离(D)的表达！

要点: 谈起DevOps，涉及到的东西太多，有文化，有工具、有架构、有组织、有思维、有过程、有度量等. 作者根据过去对DevOps的理解，将DevOps高度总结成三个词语：一致性（Consistency）、可用性（Availablity）和距离（Distance）

1. Linux进程间通信-共享内存

要点: 这篇文章非常深入的讲解了共享内存, 如果你还不了解共享内存, 那么这篇文章非常适合你.

2. Twitter机器学习平台的设计与搭建

要点: 在数据爆炸的时代，机器学习是有效挖掘信息的途径，怎样顺势而为设计与搭建大规模机器学习平台？本文整理自Twitter机器学习平台组负责人郭晓江在ArchSummit深圳2016的演讲。帮助大家了解Twitter机器学习的发展历史与变迁以及超大规模(日万亿量级请求)的在线机器学习系统的设计。