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构建不可变推理单元 以 Packer 和 ASP.NET Core 赋能 Kubeflow 服务 构建不可变推理单元 以 Packer 和 ASP.NET Core 赋能 Kubeflow 服务
团队的 MLOps 平台最近遇到了一个棘手的瓶颈。我们的模型训练环境是清一色的 Python 技术栈,但绝大部分线上业务系统都构建在 .NET 之上。这就导致了一个持续的矛盾:当数据科学家交付一个 pickle 文件或一组 .py 脚本时,
2023-10-27
通过JPA StatementInspector与ClickHouse构建高吞吐应用性能度量管道 通过JPA StatementInspector与ClickHouse构建高吞吐应用性能度量管道
我们的性能监控仪表盘彻底失效了。问题出在一个运行了数年的大型单体应用上,它基于Spring Boot和JPA/Hibernate。APM工具展示的P95响应时间曲线一片平稳,但客户支持团队收到的关于“系统卡顿”的投诉却在稳步增加。传统的日志
利用 Consul Session 与 KV 实现 Fastify 集群的滑动窗口速率限制 利用 Consul Session 与 KV 实现 Fastify 集群的滑动窗口速率限制
单体应用里的速率限制实现起来直截了当,一个内存中的哈希表加几行逻辑就能搞定。但在水平扩展的微服务架构里,这种方式立刻失效。每个 Fastify 实例都只维护自身节点的请求计数,无法对来自同一客户端的跨节点请求进行全局限制。这就导致实际的请求
构建一套贯穿 Redux、Worker 线程与 SQLite 的 OpenTelemetry 追踪系统 构建一套贯穿 Redux、Worker 线程与 SQLite 的 OpenTelemetry 追踪系统
一台性能不错的开发机上,我们的 Electron 应用在处理一个本地数据集时出现了无法解释的卡顿。用户点击一个“生成报告”按钮后,UI 会冻结大约 500ms 到 800ms,然后才恢复响应。Chrome DevTools 的 Perfor
2023-10-27
构建基于 Pulsar 事件流的实时特征增强型 RAG 微服务架构 构建基于 Pulsar 事件流的实时特征增强型 RAG 微服务架构
要构建一个能应对生产环境复杂性的检索增强生成(RAG)系统,单纯依赖静态文档向量化是远远不够的。真正的挑战在于如何将非结构化的知识(文档)与实时变化的结构化数据(用户画像、商品状态等)高效融合,并以低延迟、高可用的方式提供服务。 一个常见的
在 GKE 上构建基于服务网格与 Loki 的 mTLS 握手失败无侵入审计管道 在 GKE 上构建基于服务网格与 Loki 的 mTLS 握手失败无侵入审计管道
在生产环境中,一个分布式系统中最难以排查的问题,往往不是代码逻辑的 bug,而是网络层面的幽灵。当一个服务调用在日志中简单地留下一句 connection reset by peer 或 upstream request timeout 时
2023-10-27
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