Flink实时计算作业资源与检查点优化
通过并行度与算子链优化、检查点与状态后端选择、回压与重启策略治理，提升 Flink 作业的稳定性与吞吐，并给出验证方法。
计算
Serverless 与边缘计算在 Web 应用中的实践
"对比 Serverless 与边缘计算的适用场景，提供部署与缓存优化实践。"
WASM 与边缘计算实践（2025）
WASM 与边缘计算实践（2025）WASM（WebAssembly）在端与边缘以高性能与安全沙箱赋能计算密集场景。一、场景与模块化场景：多媒体处理、ML 轻量推理、规则计算与插件体系。模块化：将热点逻辑以 WASM 模块封装，降低语言与平台耦合。二、性能优化SIMD：利用指令级并行提升向量计算性能
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
实时特征平台与在线计算（2025）
实时特征平台与在线计算（2025）实时特征是在线决策的关键依赖。本文聚焦一致性与性能治理。一、架构与一致性离线/在线：统一特征定义与校验，避免语义偏差。一致性：保障生产与消费端的版本与模式对齐。二、低延迟与缓存热特征缓存：多级缓存与 TTL 控制；命中率观测与优化。回源与降级：在缓存 miss 时快
WebGPU 前端计算加速实践（2025）
WebGPU 前端计算加速实践（2025）一、初始化与资源设备与队列：申请 GPU 设备与队列；检查兼容性。缓冲区：合理的映射/拷贝策略，降低内存开销。二、着色器与并行WGSL 着色器：编写计算/渲染着色器；并行调度。管线：配置计算/渲染管线与绑定布局。三、性能与降级性能观测：采集耗时与带宽与热度；
Serverless 边缘计算 架构与成本优化
以边缘节点执行为核心，构建高性能低成本的 Serverless 架构，并围绕冷启动、包体积与缓存策略进行优化。
边缘计算：赋能物联网与实时数据处理
"本文深入探讨边缘计算的核心概念、工作原理、关键技术及其在物联网（IoT）、5G、工业自动化等领域的应用。通过分析边缘计算如何解决传统云计算在延迟、带宽和数据隐私方面的挑战，展示其在未来智能世界中的重要作用。"
数据流处理与实时计算架构（2025）
数据流处理与实时计算架构（2025）实时计算强调低延迟与一致性。本文总结关键语义与工程实践。一、时间与窗口事件时间与水位线：以事件时间驱动窗口与乱序处理。窗口：滚动/滑动/会话窗口按业务选型与参数校准。二、状态与一致性状态管理：合理的状态拆分与持久化策略。Checkpoint：定期快照与恢复一致性，
WebAssembly 在边缘计算与浏览器的实践
结合 WASI 与边缘函数平台，探索 WebAssembly 在高性能与安全隔离场景的应用与优化路径。
