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使用 Caddy 和 Lit 构建 PyTorch 模型的自动化金丝雀发布工作流 使用 Caddy 和 Lit 构建 PyTorch 模型的自动化金丝雀发布工作流
模型上线后的迭代是个棘手问题。直接替换线上正在运行的 v1 模型为 v2 版本，无异于一场赌博。新模型在离线评估中表现再好，也无法保证它在真实生产流量下的性能、延迟或业务指标不会出现衰退。我们需要一个受控的、可观测的、能快速回滚的发布流程。
2023-10-27 DevOps
Caddy PyTorch Lit FastAPI Canary Release
构建由 Apache Spark 驱动并基于 Qwik 与 PostgreSQL 的大规模机器学习特征可观测性平台 构建由 Apache Spark 驱动并基于 Qwik 与 PostgreSQL 的大规模机器学习特征可观测性平台
我们的机器学习平台每天处理数TB的数据，生成数千个特征。这些特征是模型的命脉，但长期以来，数据科学家和工程师都在一个黑盒中操作。特征生成管道由 Apache Spark 驱动，将结果存入 PostgreSQL，但要验证一批新生成的特征是否有
2023-10-27 数据工程
Apache Spark PostgreSQL Qwik Vite Apollo Client
构建一套贯穿 Dart API 与 React 应用的全链路追踪与结构化日志系统 构建一套贯穿 Dart API 与 React 应用的全链路追踪与结构化日志系统
一个前端同事发来消息：“线上有个用户反馈，点击‘生成报告’按钮后，页面卡了很久，最后弹出一个‘网络错误’的提示，能帮忙看一下吗？” 我打开 Kibana，输入用户的 ID，看到几条来自前端应用的错误日志，内容是 API request fa
2023-10-27 后端架构
API 设计 React Testing Library Dart ELK Stack
使用 Zig 构建通过 JNI 加速 Kotlin 应用的零拷贝 IO 模块 使用 Zig 构建通过 JNI 加速 Kotlin 应用的零拷贝 IO 模块
一台基于Kotlin Coroutines构建的高并发数据网关，在最近一次压力测试中暴露了瓶颈。火焰图直指网络IO层，即便使用了Netty，在高并发、小包场景下，上下文切换、内存拷贝以及JVM的GC压力依然是延迟毛刺的主要来源。常规的JVM
2023-10-27 后端架构
Zig Docker Kotlin JNI io_uring 性能优化
构建基于 Go 的 Kubernetes 准入控制器实现依赖漏洞的强制性扫描 构建基于 Go 的 Kubernetes 准入控制器实现依赖漏洞的强制性扫描
CI/CD流水线中的依赖扫描是必要的，但这远远不够。一个常见的安全盲区是：已经构建并推送到镜像仓库的、甚至正在线上运行的镜像，其依赖库中新爆出的高危漏洞（例如Log4Shell）如何被及时发现并阻止新的实例被创建？流水线只保证了镜像在构建那
2023-10-27 云原生
Go DevSecOps Kubernetes 网络安全 云原生与运维
构建基于Spring Boot、Node.js与Haskell的异构CQRS事件溯源系统 构建基于Spring Boot、Node.js与Haskell的异构CQRS事件溯源系统
一个具备严格审计要求和高并发读取需求的金融交易系统，其核心挑战在于如何同时保证命令处理的逻辑纯粹性、数据不可变性与查询侧的低延迟和高弹性。常规的单体架构或同构微服务，往往在满足其中一点时，对另一点做出妥协。例如，一个典型的Spring Bo
2023-10-27 架构与设计
Spring Boot Node.js Haskell CQRS Event Sourcing Microservices
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