归档: 2023/10 | drvively

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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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管理一个由数百条AWS安全组规则、网络ACL以及IAM策略组成的复杂网络环境，如果只依赖纯文本的HCL文件，很快会变成一场灾难。安全审计时，要理清某个特定端口或IP的访问路径，无异于大海捞针。更严重的是，任何一次变更都可能引入潜在的安全漏洞

2023-10-27 DevSecOps

Terraform Valtio 网络安全架构设计 Go React

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业务需求很明确：构建一个全球化的配置管理服务，SLA要求达到99.99%，并且必须能够承受单数据中心的完全故障。这意味着，当任何一个云厂商的区域（Region）整体不可用时，服务需要对用户保持可用，数据不能丢失，且在故障切换期间用户体验的抖

2023-10-27 分布式架构

GraphQL Client CockroachDB 容器编排 Pinia

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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

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一个棘手的架构问题摆在面前：如何在一个混合云环境中，确保一个部署在传统服务器上的 Elixir/Phoenix 核心服务与多个部署在 Vercel 和 Google Cloud 上的 Serverless 函数之间的通信是绝对安全的。这些函

2023-10-27 后端架构

mTLS Google Cloud Functions Vercel Functions 测试 Phoenix

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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