前端监控与 RUM 数据采集最佳实践
概述真实用户监控（RUM）通过在生产环境采集关键体验指标与错误事件，为性能与稳定性提供数据闭环。本文聚焦采集、采样与数据质量保障。已验证技术参数以 75th 百分位作为性能目标评估标准，反映大多数用户体验推荐使用 `PerformanceObserver` 采集 LCP/CLS/INP、资源与长任务
数据科学与AI
向量检索与RAG落地：分块、嵌入、召回与重排
"给出端到端 RAG 流程与关键参数选择建议，覆盖分块、嵌入、召回与重排，帮助工程化落地与效果提升。"
数据发现与数据目录平台实践（2025）
数据发现与数据目录平台实践（2025）数据目录让数据资产可见可用。本文从模型、搜索与治理展开。一、模型与采集元数据模型：覆盖数据集、字段、任务与责任人。采集：在 ETL、流处理与查询层自动采集与更新。二、搜索与标签搜索：按名称、字段与标签与血缘进行检索。标签：统一标签体系与权限，支持业务域分类。三、
数据接入工具对比：Airbyte与Kafka Connect
比较两大数据接入工具在生态、增量能力与部署模型上的差异，指导数据集成选型。
电脑数据存储与备份策略
本文旨在为用户提供全面的电脑数据存储与备份策略指南，涵盖不同存储设备的特点、主流备份方法（如本地备份、云备份、NAS备份）、RAID技术、文件同步工具以及数据恢复基础知识，帮助用户有效管理和保护重要数据，避免数据丢失风险。
数据血缘与元数据治理（2025）
数据血缘与元数据治理（2025）数据血缘揭示数据从源到用的路径，元数据治理提升数据资产的可见性与一致性。一、元数据模型与目录（Catalog）范畴：数据集、字段、任务与调度；统一命名与标签。可视化：以目录与关系图呈现依赖与责任归属。二、血缘采集与存储采集：在 ETL/ELT、流处理与查询层植入血缘事
浏览器端敏感数据存储治理（IndexedDB/LocalStorage/加密与清理）最佳实践
通过浏览器端AES-GCM加密存储与TTL清理、最小化数据驻留，降低敏感信息泄露风险并提升可控性。
湖仓一体数据治理实践（2025）
湖仓一体数据治理实践（2025）湖仓一体结合数据湖的灵活性与数仓的治理能力。本文聚焦表格式选型、数据一致性与治理方法。一、表格式与兼容Iceberg/Delta Lake：提供表级元数据、快照与 ACID 语义。计算引擎：兼容 Spark、Flink、Trino 等主流生态。分区与索引：合理的分区策
PostgreSQL 分区表与热数据管理实践
"使用 RANGE 分区管理时间序列与热数据，提供创建、附加分区与查询优化示例。"
