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标签：可靠性

UBER基础设施于2019年：提高可靠性，驾驶客户满意度

瑞克布恩-
2019年，优步的基础设施团队建立了新的服务和系统，以实现资源节省，效率提升以及在技术堆栈中更大的弹性。
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用Jaeger，M3和Uber XYS优化可观察性

Bea Schuster.-
优步的可观察性工程师在分布式跟踪（JAEGER），采样（XYS）和度量处理（M3）上呈现他们的工作。
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使用机器学习确保个人微服务的容量安全性

Ranjib Dey-
优步利用机器学习设计我们的能力安全预测工具，特别强调计算可靠性评分的质量。
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十亿数据点挑战：为高基数时间序列构建一个查询引擎......

本杰明·拉斯兹-
优步开源M3度量系统的一部分，我们的查询引擎可以支持实时，大规模计算和多种查询语言。
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可扩展的系统和可扩展的职业：与优步的Sumbry聊天

Molly Vorwerck.-
网站可靠性工程（SRE）和指导有什么共同之处？根据Uber Sre Manager Sumbry的说法，这两个领域都专注于增长。
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建立可靠的再加工和死信队列与Apache Kafka

xia.-
优步保险工程团队通过使用非阻塞请求重新处理和死信队列（DLQ）扩展了Kafka在现有事件驱动架构中的角色，以实现解耦，可观察的错误处理，而不会中断实时流量。
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工程更可靠的运输运输与超级机器学习和AI

Chintan Turakhia.-
在本文中，我们突出了优步利用机器学习和人工智能如何在规模上解决工程挑战。
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Engineering Uber的随叫随到的仪表板

Vytautas saltenis.-
UBER Engineering的随叫随线仪表板提供实时事件响应，换档维护和改进的呼叫体验的后验证分析。
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Engineering Nullaway，Uber的开源工具，用于检测Android上的nullpointerexceptions

Manu Sriharan.-
Uber Engineering建造和开放的源于Nullaway，我们的快速实用工具来消除NPES，帮助他人部署更可靠的Android应用程序。
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我的网站可靠性工程实习经验与优步

Mitali Palekar-
你今年夏天做了什么？在本文中，实习生Mitali Palekar反映了她作为超级网站可靠性工程团队成员的经验。
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在我们的技术日展示优步背后的工程

斯蒂芬妮罗奥-
由我们的Ladyeng集团赞助的Uber Palo Alto办事处的日龙活动展示了Uber Engineering的技术工作，以及领导和建立这些项目的人。以下是一些结果的演示文稿。
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