归档: 2023/10 | drvively

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我们团队的服务网格（Istio）已经运行得很稳定，它提供了出色的 L4/L7 层流量洞察、mTLS 加密和精细的流量控制。但一个持续存在的痛点是，当监控系统报警某个服务的 P99 延迟飙升时，我们能从网格层面得到的信息非常有限。例如，我们知

2023-10-27 云原生

eBPF Spring Boot TDD 服务网格可观测性

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一套用于金融风控场景的 TensorFlow 推理服务，其 P99 延迟目标是 50ms。当监控系统报告一次请求耗时 150ms 时，问题可能出在哪里？是入口的 Kong 网关插件执行缓慢，是负责特征提取的 Java 中台服务发生了 GC，

2023-10-27 架构与设计

Kong 可观测性 TensorFlow SkyWalking Argo CD GitOps

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我们的技术栈正变得越来越分裂：核心业务逻辑由Swift团队负责，产出高质量的iOS/macOS原生应用；而配套的运营后台、数据看板则由前端团队使用TypeScript和Rollup构建。这种分离本身是健康的，但它带来了一个被长期忽视的痛点：

2023-10-27 架构与设计

Swift NoSQL (列式) CI/CD 与 GitOps Rollup 框架与库

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我们面临的核心挑战并非数据摄取本身，而是如何在数据流经我们系统的整个生命周期中，为其处理节点动态、安全地授予访问下游资源的权限。在我们的场景中，大量短暂的批处理或流处理作业需要访问 Google Cloud Storage (GCS) 上的

2023-10-27 分布式系统

Axum NATS 密钥管理 Presto / Trino GCP GKE

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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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我们面临的第一个硬性约束，是必须在不中断核心业务的前提下，将一个承载了多年交易数据的 Oracle 11g 数据库逐步迁移至云服务商提供的 MariaDB 集群上。直接的“停机迁移”方案在项目启动的第一天就被否决了。业务方要求新旧系统并行运

2023-10-27 数据工程

CDC MariaDB 云服务商 Oracle Debezium Kafka