gettzen
本站致力于IT相关技术的分享
在读写分离架构下保障 BDD 场景一致性的 GitOps 实践 在读写分离架构下保障 BDD 场景一致性的 GitOps 实践
一个看似简单的 BDD (行为驱动开发) 场景在预生产环境频繁失败，而它在开发环境的集成测试中却始终稳定通过。问题场景的 Gherkin 描述如下： Feature: 用户资料管理 Scenario: 用户更新用户名后应立即看到新名称
2023-10-27 后端架构
读写分离 MyBatis BDD CI/CD 与 GitOps React Native
构建服务于 Next.js 前端的近实时数据管道 Apache Hudi 与 ClickHouse 的架构权衡 构建服务于 Next.js 前端的近实时数据管道 Apache Hudi 与 ClickHouse 的架构权衡
我们需要一个直接面向用户的分析仪表盘，它必须在亚秒级内响应复杂的查询，同时后端数据平台需要支持对海量事件流的更新、删除和历史回溯。这是一个典型的、存在于现代数据应用中的核心矛盾：分析查询的速度与数据湖的灵活性和可维护性之间的冲突。 直接将事
2023-10-27 数据架构
Apache Hudi ClickHouse Next.js Vercel Functions Valtio
在GKE上为多租户生成式AI服务构建基于JWT和InfluxDB的安全遥测管道 在GKE上为多租户生成式AI服务构建基于JWT和InfluxDB的安全遥测管道
我们面临的挑战是为部署在GKE上的一个多租户生成式AI推理服务设计并实现一套遥测系统。该系统不仅要能处理由模型推理产生的高基数（high-cardinality）时序数据，还必须保证严格的租户隔离和安全性。具体来说，每个API请求都携带了租
2023-10-27 云原生
GCP GKE 生成式AI InfluxDB JWT
在 Nomad 上为移动后端实现一个 Serverless Swift WASI 运行时 在 Nomad 上为移动后端实现一个 Serverless Swift WASI 运行时
业务逻辑的动态化是移动端开发一个绕不开的话题。将易变的业务规则硬编码在 Android 应用内，意味着每次调整都需要经历完整的发版、审核、用户更新流程，这在快速迭代的场景下是无法接受的。一个常见的方案是将逻辑移至后端API，但这又引入了另一
2023-10-27 后端架构
Android 开发 Serverless Nomad Swift WebAssembly WASI
集成依赖扫描与MLflow构建一个隔离且安全的微服务化模型发布网关 集成依赖扫描与MLflow构建一个隔离且安全的微服务化模型发布网关
在一个成熟的内部开发者平台（IDP）中，赋能机器学习团队快速、安全地将模型推向生产环境，是衡量平台价值的关键指标。然而，数据科学家的工作流与生产环境的运维要求之间存在天然的鸿沟。MLflow极大地简化了模型实验跟踪与版本管理，但它本身并不解
2023-10-27 平台工程
微服务 MLflow CSS Modules 依赖扫描
构建从数据库变更到前端UI的实时数据管道 构建从数据库变更到前端UI的实时数据管道
最初的需求听起来很简单：在一个内部运营看板上实时展示业务数据的变化。但“实时”这个词，是所有麻烦的开始。轮询方案第一时间就被否决了，它会给数据库和后端带来无法接受的周期性压力，并且延迟完全不可控。我们需要一个真正的推送模型，一个从数据源头触
2023-10-27 数据工程
数据处理 Elasticsearch React WebSockets CDC
4 / 5