归档: 2023/10 | drvively

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管理一套生产级的计算机视觉（CV）推理系统，其复杂性远超部署一个无状态应用。它通常包含一个用于特征向量检索的 Qdrant 向量数据库集群，以及一组用于模型推理的 CV 工作负载。当这些组件部署在 Kubernetes 上时，我们面临的第一

2023-10-27 云原生

etcd Qdrant CV Kubernetes Jotai

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模型效果的衰减，往往不是从复杂的算法层面开始，而是从不起眼的数据管道延迟开始。在构建一个实时推荐系统中，我们面临的第一个核心挑战就是特征的“时效性”，尤其是对于向量化特征。一个用户的行为刚刚发生，我们期望在秒级内就能更新其向量表达，并投入到

2023-10-27 数据工程

可观测性 Delta Lake Milvus Prometheus TSDB Spark Streaming MLOps

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模型部署上线只是起点，真正的挑战在于稳定运行。一个计算机视觉（CV）模型服务，在负载升高时出现间歇性延迟飙升，或者对特定类型的图片返回低置信度结果，这些问题在生产环境中是常态。麻烦的是，常规的日志系统只会告诉你服务收到了请求、返回了结果，中

2023-10-27 MLOps

CV TensorFlow tRPC Fluentd Observability gRPC

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我们面临一个棘手的遗留系统集成问题。一个老旧的ERP系统以一种近乎实时的方式，将结构复杂、深度嵌套的JSON格式业务事件吐出。最初的解决方案是通过定时任务批量拉取文件，但这导致数据延迟高达数小时，分析团队对此怨声载道。我们需要一个更接近流式

2023-10-27 数据工程

Azure Service Bus Pandas 容器化 Ansible

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我们接手了一个运行了近十年的单体系统。业务逻辑盘根错节，而最棘手的部分在于它的数据库——一个拥有超过800张表的“巨石”。任何一个微小的需求变更，都可能引发一场对数据库完整性的灾难性回归测试。团队决定采用领域驱动设计（DDD）进行战略重构，

2023-10-27 架构设计

Python MyBatis Matplotlib Domain-Driven Design (DDD) 技术债

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一个看似简单的业务需求——“用户下单时，必须同时扣减库存”，在微服务架构下会迅速演变成一个棘手的一致性问题。订单服务和库存服务是两个独立的部署单元，各自拥有独立的数据库。当订单记录成功创建后，库存服务却因网络抖动或自身故障扣减失败，数据就会

2023-10-27 分布式系统

Couchbase NoSQL Node.js 分布式事务 Crossplane