Web
-
Java 应用 "Too many connections" 问题排查:实时追踪连接泄露
线上 Java 应用 "Too many connections" 疑云:实时追踪连接泄露 最近线上环境频繁出现 Too many connections 错误,让人头大。数据库明明配置了足够大的最大连接数,而...
-
深度学习模型部署:主流工具选型与实践指南
在人工智能时代,模型训练固然重要,但如何将训练好的模型高效、稳定地部署到实际生产环境中,为用户提供服务,更是决定AI应用价值的关键一环。面对日益复杂的模型和多样化的部署场景,选择一个合适的模型部署工具至关重要。本文将深入探讨当前主流的模型...
-
AI炼丹师的痛:如何打造公平高效的GPU资源调度系统
作为一名深度学习工程师,我深有体会,每次模型训练前,最让人心焦的不是算法设计有多复杂,也不是数据预处理有多繁琐,而是那漫长而又不可预测的GPU资源排队等待。有时候,一个实验任务需要排队一整天,眼睁睁看着GPU闲置却无法启动自己的任务,那种...
-
设计可扩展gRPC服务架构:关键要素与实践
在微服务架构日益普及的今天,高性能、跨语言的远程过程调用(RPC)框架 gRPC 凭借其基于 HTTP/2 和 Protocol Buffers 的优势,成为许多技术团队的首选。然而,构建一个能够支持未来业务快速增长和变化的 gRPC 服...
-
产品经理的“魔法开关”:用特性开关独立掌控产品实验与版本
作为产品经理,你是否曾为了验证一个新想法、控制用户看到的不同版本,而不得不频繁协调开发资源,等待漫长的开发、测试、部署周期?“每次实验都依赖开发进行复杂的代码修改和发布”的困境,是许多产品团队在快速迭代路上遇到的“拦路虎”。今天,我们来探...
-
告别混乱:数据工程师如何构建高效统一的数据字典与指标库
在数据驱动的时代,数据早已成为企业决策的核心。然而,对于身处一线的我们数据工程师而言,产品、运营团队提出的各种数据需求,往往伴随着五花八门的指标名称和口径,甚至同一词汇在不同部门间有着截然不同的理解。这不仅让我们的开发效率大打折扣,更频繁...
-
Flink SQL与DataStream API:选型、场景与性能优化深度解析
在实时数据处理领域,Apache Flink以其强大的流批一体能力备受青睐。对于开发者而言,如何在声明式编程的Flink SQL和命令式编程的DataStream API之间做出选择,以及如何对FlinK应用进行性能优化,是常见的挑战。本...
-
AI如何实现作物病虫害前瞻性预测:时空数据融合的路径与挑战
在现代农业中,精准管理是提升产量、减少资源浪费的关键。作物病虫害是影响农业生产的重大威胁,传统的监测手段往往滞后或效率低下。近年来,AI技术,特别是基于图像识别的解决方案,开始被引入农场进行初步的病虫害识别。然而,正如许多实践者所发现的,...
-
前端DOM XSS攻防实战:SAST误报甄别与安全实践指南
作为一名长期与JS框架和库打交道的前端开发者,我深知SAST(静态应用安全测试)报告中JavaScript漏洞数量庞大,特别是DOM XSS误报率高的痛点。每次看到成堆的“高危”警告,却发现很多只是虚惊一场,确实让人头大。今天,我们就来聊...
-
前端组件中的DOM XSS:如何在CI/CD中前置检测与防范
在当今前端工程化和组件化浪潮中,我们享受着开发效率提升的红利,但也面临着日益复杂的新安全挑战。一个看似无害的第三方UI组件,在与业务数据结合后,若不当使用了 dangerouslySetInnerHTML 等操作,极有可能引入DOM XS...
-
App产品经理必看:无需发版,这些A/B测试工具助你疾速迭代!
作为App产品负责人,你提出的痛点我深有体会——市场竞争激烈,迭代速度就是生命线,但每次A/B测试都要发版,这无疑是巨大的资源消耗和时间成本。我们追求的是“无需发版即可快速验证和调整”,这正是产品增长的关键。今天,我们就来聊聊那些能帮助我...
-
告别重复劳动:Go项目代码自动生成工具,让你的开发效率飞起来
在Go项目开发中,你是否也遇到过这样的问题:每次新增功能,都要手动创建Controller、Service、Repository三个文件,然后对着模板复制粘贴,改改名字,改改路径,一不小心还容易出错? 团队成员抱怨命名和路径不统一,效率低...
-
告别GPU排队焦虑:构建AI/ML智能算力预定与调度系统
相信很多AI/ML开发者都有过类似的经历:每天早晨打开电脑,第一件事就是查看GPU队列。如果发现前面还有几个“大任务”在排队,那这一天的工作效率和心情可能就凉了一半。这种不确定性和漫长的等待,严重影响了开发者的情绪和工作规划。我们不禁会想...
-
微服务A/B测试:如何实现实验组的全局一致性与可追溯性?
在微服务架构日益普及的今天,A/B测试已成为产品迭代和优化不可或缺的手段。然而,随着服务数量的增长和服务间调用链路的复杂化,如何在分布式环境中实现A/B测试的全局一致性分流和高可追溯性,成为了一个让不少开发者头疼的难题。正如你所提及,当实...
-
架构设计:如何构建一个灵活可扩展的拖拽式表单引擎
在现代Web应用开发中,面对日益增长的业务需求和快速变化的用户界面,一个灵活可扩展的表单引擎变得至关重要。它不仅能提升开发效率,还能赋能业务人员,让他们无需编写代码即可定制和管理复杂表单。本文将探讨如何设计一个支持拖拽组件、动态验证和自定...
-
分布式事务的监控、告警与人工干预:实践策略与工具推荐
在微服务架构日益普及的今天,分布式事务已成为构建高可用、最终一致性系统的关键。然而,分布式事务的复杂性也给其监控、告警和故障恢复带来了巨大挑战。如何确保分布式事务的平稳运行,并在出现问题时迅速响应和处理,是每个开发者和运维人员必须面对的课...
-
PyTorch GPU显存管理:前端开发者也能懂的缓存机制与延迟释放
作为一名Web前端开发者,你可能对用户界面和交互炉火纯青,但当偶尔接触到深度学习模型时,GPU显存管理这个“黑盒”可能会让人感到困惑。你可能会想,为什么我明明删除了一个大张量(Tensor),显存占用却纹丝不动? torch.cuda.e...
-
Flink Checkpoint 优化与问题排查指南
团队成员反馈 Flink Checkpoint 经常超时或失败,尤其是在状态量较大的作业中。这严重影响了数据处理的实时性,并增加了恢复时间。本文档旨在提供一套 Checkpoint 优化和排查方案,以提高作业的稳定性和容错能力。 一、...
-
分布式追踪:如何清晰洞察用户请求的来龙去脉与性能瓶颈
分布式追踪:清晰洞察用户请求的来龙去脉与性能瓶颈 在复杂的微服务架构中,线上环境偶尔会出现用户请求失败或延迟极高的情况。尽管我们有完善的监控告警系统,但接到告警后,要从海量的日志和指标中迅速定位问题的根源,往往耗时费力,甚至让经验丰富...
-
轻量级工业边缘数据规整:攻克异构格式与时间戳难题
在工业物联网(IIoT)的实践中,边缘计算设备扮演着越来越重要的角色。它们靠近数据源,能够实时采集、处理和分析海量的传感器数据。然而,正如你所遇到的,来自不同厂商的设备往往使用五花八门的专有协议和数据格式,加之时间戳不准的问题,使得数据规...