容器镜像优化与多阶段构建（Distroless、Layer 缓存与安全）
通过多阶段构建与 Distroless 最小化镜像，利用层缓存与签名提升安全与可维护性，提供可验证的实践方法。
优化
对象存储S3成本优化与生命周期策略
通过生命周期规则与存储类型选择优化对象存储成本，结合版本治理与清单、访问日志与加密策略，提供验证与度量方法。
性能预算与构建优化：Performance Budget 与 Bundle 分析
"阐述性能预算在前端工程中的作用（体积、请求、关键路径时间等），结合 Bundle 分析与代码分割与懒加载，给出构建与监测集成建议。"
Linux 性能优化与故障排查
本文深入探讨 Linux 系统的性能优化策略与常见故障排查方法，涵盖 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络等关键领域的监控、分析与调优技术，旨在帮助读者提升系统稳定性与运行效率。
服务端渲染与 Hydration 性能优化：流式渲染、部分 Hydration 与 Islands 架构
系统化优化 SSR 与 Hydration，通过流式渲染提前首字节、按岛屿进行部分 Hydration，结合优先级控制与脚本拆分，提供生产级实现与验证指标
数据归档与冷热分层成本优化（2025）
数据归档与冷热分层成本优化（2025）不同热度的数据需要差异化存储策略，以降低成本并保障可用。一、分层与策略热数据：高性能存储与频繁索引维护。冷数据：低成本存储与延迟可接受的访问策略。二、归档与生命周期归档：对历史数据进行压缩与低频访问存储。生命周期：TTL 与到期删除，遵循法规与业务需求。三、一致
数据湖Delta Lake/Hudi的ACID与优化实践
基于 Delta Lake/Hudi 为数据湖引入 ACID 能力与 Upsert 支持，提供事务日志、压缩与排序优化，以及时间旅行与验证方法。
数据湖计算引擎对比与优化（2025）
数据湖计算引擎对比与优化（2025）不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark：批处理与 ML 生态完善，适合离线计算与 ETL。Flink：低延迟流处理与一致性保障，适合实时计算。Trino：交互式查询与多源联邦，适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式：与 Icebe
日志聚合与查询优化（ELK与ClickHouse实践）
构建高吞吐日志聚合管道，基于 ELK 与 ClickHouse 的存储与查询优化策略，提供分区与压缩、模板与保留的可验证方法。
浏览器性能画像与长任务治理：Long Tasks、Event Timing 与调度优化
通过 Long Tasks 与 Event Timing 构建浏览器性能画像，识别主线程阻塞并实施调度优化与降载策略，提供可验证的帧率与交互时延指标
