“通过应用云原生技术，微博热点事件的扩容从原来的9~10分钟缩短到了现在的4分钟。也就是说，第4分钟时，我们的服务器就已经能够接受线上10亿的流量。” 李庆丰介绍微博的云原生经验时提到。

面对数据处理环节的大规模特征工程计算，微博也颇有心得。随着2015年以来的迅速发展，微博逐渐形成了近百亿特征维度，近万亿样本量的模型训练需求，为了解决计算上的性能瓶颈，微博在硬件上选择了第三代英特尔®至强®可扩展处理器。作为一款集成了人工智能加速和硬件增强型安全功能的数据中心级CPU，其对主流的20多种机器学习和深度学习框架进行了优化，同时可以面向应用场景提供端到端的数据科学工具，从而加快了人工智能应用的部署、提升了工作负载性能；在应用层，微博基于阿里云飞天大数据和AI平台的能力，形成了数据仓库和数据湖共存的格局，加速了模型的迭代效率，满足用户千人千面的个性化需求。

“这种效率的提升在以前是不可想象的。”李庆丰说。“希望我们的这些经验能够帮助业界的技术同学借鉴我们的技术经验，并应用到他们的技术场景中，把整个技术体系发展得更好。”[page]