归档: 2023/10 | walledeo

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在跨多个云服务商部署的动态微服务环境中，维护一套静态的可观测性配置是一项艰巨且易错的任务。每当一个服务实例上线、下线或迁移，都需要手动更新 Prometheus 的抓取目标或类似配置，这不仅效率低下，还极易导致监控盲点或配置漂移。真正的挑战

2023-10-27 可观测性

Consul Grafana Vector 云服务商 Vitest

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将一个训练好的 MLflow 模型部署到 Google Cloud Functions (GCF) 似乎是实现低成本、自动扩缩容推理服务的捷径。但这条捷径在生产环境中往往通向一个调试与监控的黑洞。当一个请求的延迟突然飙升，或者模型开始返回异

2023-10-27 MLOps

MLflow Google Cloud Functions 可观测性 Serverless OpenTelemetry

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我们的数据平台遇到了一个棘手的可维护性问题。随着微服务数量增长到数百个，它们与后端PostgreSQL集群的交互变得极其复杂。一个核心的痛点是数据血缘的完全失控：当需要修改一个核心数据表的结构时，我们无法准确、快速地定位到所有依赖该表的上游

2023-10-27 数据工程

SQL Consul spaCy 测试

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业务需求的变化往往是推动技术架构演进最直接的动力。我们面临的挑战是：在 Android 客户端上实现一个动态的、由机器学习模型驱动的“智能推荐卡片”功能。这个卡片需要根据用户的实时行为，结合离线计算出的复杂特征，近乎实时地更新其展示内容。传

2023-10-27 后端架构

Serverless WebSockets 数据湖与仓库 Android 开发 PyTorch

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我们面临的技术难题很具体：在一个由多个独立团队维护的大型应用中，需要将多个异构技术栈（React、Vue、原生JS）的模块，整合成一个统一的用户界面。微前端是显而易见的架构方向，但随之而来的最大挑战是状态管理。如何让一个React组件的状态

2023-10-27 前端架构

Tailwind CSS Tonic Recoil Micro-frontends Web Components

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一个训练好的PyTorch模型部署到生产环境后，往往会迅速变成一个难以捉摸的黑盒。我们团队遇到的问题很典型：一个图像字幕生成模型的API，在某些请求下响应异常缓慢，或者生成质量不符合预期的文本。传统的日志打印 (print 或 loggin

2023-10-27 MLOps

OpenTelemetry PyTorch ELK Stack Storybook