Streams, metrics & aggregation

設計一套廣告點擊聚合系統，每秒接收數百萬筆點擊事件，讓廣告主能查詢近即時與歷史彙總指標。

設計監控平台背後的指標管線——從部署在數千台主機上的 SDK 發出數值量測值開始，經過串流預先聚合，寫入耐久的時序儲存，讓儀表板能在超大規模下快速查詢的整條路徑。

設計一套監控平台的告警與可觀測性層——這套系統會用規則比對進來的訊號、決定要呼叫誰，並在事故期間避免值班的人被雜訊淹沒。

設計 Spotify 的 Top-K 熱門歌曲功能，從大量播放事件中，計算不同滑動時間視窗內播放次數最高的歌曲排行榜。

設計一套即時的 ML 詐欺／風險評分系統，在 100 ms 內為支付交易評分。涵蓋特徵類型（velocity、graph、device）、串流特徵計算、標籤延遲與回饋迴路、分數門檻與成本的取捨、模型加規則的混合架構，以及對抗性漂移。