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我们面临一个棘手的场景：一个风险评估流程被拆分成了三个独立的微服务。第一个服务（risk-model-service）负责执行一个计算密集型的蒙特卡洛模拟，它严重依赖 NumPy 进行大规模矩阵运算，这个过程可能耗时几十秒甚至数分钟。第二个

2023-10-27 分布式系统

NumPy 分布式一致性 Saga Pattern Python 微服务

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我们的Kanban看板上任务卡片流动顺畅，GitLab CI/CD流水线绿灯常亮，但一个根本问题始终悬而未决：“我们的研发效能真的在提升吗？” 面对管理层的质询，我们只能拿出模糊的“感觉”和个例，缺乏量化数据支撑。团队内部对于流程改进的讨论

2023-10-27 DevOps

GitLab CI/CD AWS Lambda Cassandra Kanban 分布式与中间件

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模型训练和线上推理之间的数据一致性，是所有 MLOps 体系中绕不过的坎。训练时，我们用 Spark 从数据湖批量拉取数周的样本，生成特征；而在线上，模型需要毫秒级的响应，从某个键值存储中获取最新的实时特征。这两套路径，从数据源、计算引擎到

2023-10-27 MLOps

Keras Axum Apache Iceberg Rust gRPC Data Engineering

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Event Sourcing的核心思想，并非简单地记录发生了什么，而是将这一系列不可变的事件流作为系统状态的唯一真实来源（Single Source of Truth）。当这个原则需要在一个由Go、PHP (Laravel) 和 Pytho

2023-10-27 架构与设计

Laravel spaCy React Native Event Sourcing Go

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事故复盘会的气氛很沉重。我们引以为傲的GraphQL API被一次巧妙的资源耗尽攻击拖垮了服务，攻击者构造了一个深度嵌套的查询，在数据库层面产生了笛卡尔积，请求量不大，却直接打满了数据库连接池。更糟糕的是，我们部署在入口的WAF（Web A

2023-10-27 后端架构

防火墙 Apollo Client NLP GraphQL WAF Node.js

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一个日益庞大的微前端体系中，CI/CD 流水线的效率成了绕不开的瓶颈。数百个前端应用，每次提交都会触发独立的 npm install 和 webpack/vite 构建，其中 SCSS 编译是不可忽视的耗时环节。大量的重复编译不仅浪费了宝贵

2023-10-27 后端架构

Axum Sentry Sass/SCSS 分布式锁 Tonic