2022精选技术干货 | 阿里技术最受欢迎的20篇文章
时光匆匆，2022年转瞬即过。过去一年里，阿里技术公众号重新出发，发布了53篇干货文章。
感谢大家的一路关注和支持，我们梳理了2022年度阿里技术最受欢迎的20篇文章推荐给大家，也欢迎一键收藏或分享给身边有需要的人。
阿里技术精选文章回顾（点击卡片查看）
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1. 对抗软件复杂度的战争
服务一个人的系统，和服务一亿人的系统，复杂度有着天壤之别。本文从工程师文化、组织战略、公司内部协作等角度来分析软件复杂度形成的原因，并提出了一些切实可落地的解法。
2. 阿里前端智能化技术探索和未来思考
未来十年，智能化将不断渗入各领域，改变我们的生活和工作。本文将会分享阿里前端智能化技术的技术实践，探索未来UI智能化的发展方向。
3. IP报文在阿里云上的神奇之旅：同地域内云上通信
一个IP报文如何跨越万水千山达到目的地？本文将以阿里云为例，带领大家一起探索同地域内云上通信的全过程，完整展现云上同地域内各种场景的IP报文之旅，深入理解云网络技术、产品和通信。
4. 阿里巴巴数字商业知识图谱的构建及应用
知识图谱是用图的方式描述实体以及实体之间的关联关系, 是实现认知智能的重要支撑技术之一。目前，阿里巴巴利用知识图谱对商业要素进行建模，已开发了智能商品发布、商铺管理、品类规划、平台治理等智能化应用场景，本文将会集中介绍该项目的核心技术以及业务应用。
5. Alibaba Code代码索引技术实践：为Code Review提供本地IDE的阅读体验
Code Review在研发流程中非常重要，但Web界面中Code Intelligence能力的缺失改变了原有的代码阅读习惯，又增加了阅读成本。本文将介绍阿里代码索引技术如何在提高阅读体验的同时兼顾精准性和性能。
6. 打造算法在线服务领域极致开发体验与性能 — 阿里TPP图化框架技术实践
TPP图化致力于打造一个算法在线服务领域易用、性能极致、迭代效率远超普通方式的产品。本文将介绍TPP图化以及2021年在性能、开发体验上的改进，并介绍未来TPP图化的规划。
7. 达摩院新一代人机对话技术体系及应用
从人工智能研究初期开始，人们就致力于开发高度智能化的人机对话系统。本文将介绍达摩院智能对话和服务团队在技术和业务方面取得的进展以及未来的发展方向。
8. 阿里妈妈内容风控模型预估引擎的探索和建设
内容作为营销的重要载体，能够促进信息的交流和传播。在营销场景中，广告高曝光的特性放大了风险外漏带来的一系列问题，因此对内容的风控审核就显得至关重要。本文将为大家分享阿里妈妈内容风控模型预估引擎的探索和建设。
9. 揭秘盒马销量预测核心算法的技术演进
销量预测作为供应链域的核心算法，目前已服务于全国百家级店仓，每日百万量级SKU的补货作业，在提升人效、降低缺货和损耗方面发挥了重要的价值。本文将揭秘盒马销量预测的整体框架介绍和技术演进过程。
10. 6年技术迭代，阿里全球化出海&合规的挑战和探索
全球化技术根植于全球化业务，经过五个阶段的演进，逐渐发展成为阿里巴巴集团内相对独立的技术体系。本文会首先重点讲解全球化基础设施层的挑战和技术实践。
11. 阿里国际站-唤端技术的探索与演进
近几年用户增长领域APP推广发展迅猛，而唤端就是其中的重要技术。通过唤端拉新/促活不仅能能够将三方流量规模做大，同时二方流量也能有效利用，给网站不断带来商机，本文将为大家详细介绍阿里国际站在唤端技术的探索与演进。
12. 业务单据进行领域驱动设计的最佳实践
领域驱动设计并非一种框架或者具体的架构设计，而是一种架构设计的思想。本文将以一个简单版的电商购物背景作为一个领域上下文，为大家介绍一种多字段单据的设计模式，过程中注重介绍领域组件的形成过程，同时会重点突出DDD的核心点。
13. 算法评测在本地生活地图技术领域的探索和实践
地图技术中使用到了大量业务数据和算法模型调优，为了解决算法可解释性弱、线下评测难等问题，我们在算法评测领域做了深入的探索和实践。本文将会详细介绍本地生活地图技术中的核心算法评测方案，以及为了提高算法评测效率，构建的评测平台和badcase分析工具。
14. 异地多活架构新突破：库存单元化部署技术思路揭秘
交易单元化部署比简单的应用服务单元化难度大很多，控制不好就会出现数据一致性问题。将交易数据完全按照某一维度进行单元化的拆分比较难，所以尽量让交易的强依赖的数据做到单元闭环，若依赖的数据做跨单元异步调用，降低交易链路的复杂性是必须的一个选择。
15. 阿里在人工智能发展治理方向的思考和实践
阿里巴巴人工智能治理与可持续发展研究中心(AAIG)负责人薛晖在2021中国人工智能产业年会—安全人工智能专题论坛发表了题为“人工智能治理和可持续发展的实践与思考”的主题演讲，分享了阿里巴巴过去几年的思考和探索实践。
16. 源自双11混部实战，Koordinator 如何保障应用服务质量？
在洪峰流量下，如何确保应用的服务质量不受影响的同时，最大限度提升资源利用率，是考验混部技术成熟度的关键。本文将展开介绍Koordinator在资源隔离，单机QoS保障，以及应用干扰检测方面的设计实现和进展。
17. 101个CV模型集体开源，魔搭社区视觉AI深度解析
AI模型较为复杂，尤其是要应用于行业场景，往往需要重新训练，这使得AI只掌握在少数算法人员手中，难以走向大众化。新推出的魔搭社区ModelScope提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用。本文将深入解析魔搭社区里首批开源的101个视觉 AI 模型。
18. 聊一聊，如何做好垂直域稳定性
一个小小的故障就可能造成巨大的负面影响，因此稳定性工作复杂却又至关重要。本文将通过故障预防、修复、复盘来讲解该如何建设一个稳定性体系。
19. 更加灵活、经济、高效的训练 — 新一代搜推广稀疏大模型训练范式GBA
阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS 2022上发表了新的自研训练模式 Gloabl Batch gradients Aggregation。GBA的提出对阿里巴巴搜推广稀疏模型的训练范式带来了架构性的跨越式升级，本文将从GBA的设计思路、收敛性分析及工程实现等方面展开介绍，欢迎阅读交流。
20. 为什么要用 Tair 来服务低延时场景 - 从购物车升级说起
体验提升需要涉及到的每一个环节提供最强的产品能力来支撑。对于数据库来说，低延时是其核心挑战。本文将围绕 Tair 低延时这一本质特征在构建时所采用的系统手段，借此提出更多问题来探讨，进一步打造更强大的内存数据库。
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