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基于 Saga 模式构建一个包含 NumPy 计算任务的分布式事务工作流 基于 Saga 模式构建一个包含 NumPy 计算任务的分布式事务工作流
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
构建基于 GitLab Webhook 与 AWS Lambda 的 DORA 指标度量管道并存储于 Cassandra 构建基于 GitLab Webhook 与 AWS Lambda 的 DORA 指标度量管道并存储于 Cassandra
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
构建连接 Keras 与 Apache Iceberg 的高性能 Rust 特征服务层 构建连接 Keras 与 Apache Iceberg 的高性能 Rust 特征服务层
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
构建基于Go和Event Sourcing的异构多语言事件总线以驱动Laravel与spaCy服务 构建基于Go和Event Sourcing的异构多语言事件总线以驱动Laravel与spaCy服务
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
基于Apollo Client与NLP的GraphQL语义防火墙实现 基于Apollo Client与NLP的GraphQL语义防火墙实现
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
利用 Axum 和 Tonic 构建基于分布式锁的高并发 SCSS 编译服务 利用 Axum 和 Tonic 构建基于分布式锁的高并发 SCSS 编译服务
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
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