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业务需求
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混合云弹性 GPU：从业务角度分析投资回报率
混合云弹性 GPU 方案的投资回报率（ROI）分析：业务视角 在考虑采用混合云弹性 GPU 方案时，投资回报率（ROI）是至关重要的考量因素。我们需要明确，这项投资究竟是为了应对高峰期极致体验的额外成本，还是在保障核心服务质量的前提下...
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线上系统排查之痛：如何构建高效的数据库操作审计日志
线上系统出问题，数据库里的数据早已面目全非，根本不知道中间发生了什么？这种“大海捞针”式的排查经历，相信很多程序员都深有体会。用户的每一次操作，系统中的每一次数据变更，如果不能被清晰地记录下来，那么一旦出现异常，回溯问题就成了噩梦。本文将...
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提升团队组件库复用率：从“好用”到“爱用”的实践之路
提升团队组件库复用率：从“好用”到“爱用”的实践之路 在软件开发领域，组件化和复用是提升效率、保证一致性、降低维护成本的“银弹”。然而，很多团队都面临一个共同的困境：耗费大量精力搭建的通用业务组件库，在实际项目中却复用率不高，同事们依...
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Transformer模型推理优化：不改模型结构，提升文档摘要系统效率
在人工智能领域，特别是自然语言处理任务中，Transformer模型凭借其强大的表征能力，在长文档摘要这类复杂任务上表现出色。然而，其巨大的参数量和计算复杂度，在实际部署时常常带来性能挑战：每次生成摘要都需要消耗大量计算资源和时间，严重影...
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AI平台GPU资源调度优化：解决训练与推理的冲突
在现代AI平台中，GPU已成为支撑模型训练与在线推理的核心计算资源。然而，随着业务规模的扩大和模型复杂度的提升，GPU资源分配不均、训练任务与在线推理服务相互抢占资源，导致在线服务P99延迟飙升、用户体验下降的问题日益突出。这不仅影响了用...
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告别僵化星型模型：Data Vault 2.0 如何让你的数仓“活”起来
你是否也有过这样的经历？业务部门提出一个小小的需求：加个新维度，或者调整一下某个指标的计算逻辑。结果呢？数据团队一听头都大了，因为这“小小”的需求，往往意味着对现有数仓结构的“牵一发而动全身”式大改造。SQL脚本要重写，ETL流程要大改，...
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数据中台建设：突破技术边界，激活组织文化与人才活力
数据中台的构建，绝非单纯的技术栈堆砌或平台部署。在实践中，许多企业发现，即便拥有顶尖的技术团队和先进的工具，数据中台的价值也可能难以充分释放。这其中，组织文化与人才培养是两大关键的非技术性瓶颈。它们犹如水下的冰山，不显眼却深远地影响着数据...
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告别“孤岛效应”：如何推动数据产品成为业务决策“标配”
最近，我的团队开发了一款非常棒的数据产品，投入了大量精力，技术架构先进，数据处理能力强大，功能也完全对标业务需求。但遗憾的是，产品上线后，业务部门的使用率却远低于预期，反馈周期也拉得很长。这让我开始反思，这真的只是技术层面的问题吗？我越来...
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组件平台建设初期，如何选择优先开发的组件？
在组件平台建设初期，选择哪些组件进行优先开发至关重要，它将直接影响平台的可用性和后续发展。你需要仔细衡量组件的通用性、使用频率以及对用户体验的影响程度。以下是一些建议，希望能帮助你做出明智的决策： Q: 应该优先考虑哪些类型的组件？...
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前端团队自建组件库：从零到一的实践考量与经验分享
最近不少团队都在关注如何提升开发效率，组件库无疑是前端工程化中的一把利器。作为前端团队，想自建组件库来提高复用性、保持设计一致性，这个想法非常棒！但从哪里开始、如何推进，确实是许多团队面临的第一个难题。 一、自建还是改造？这是个选择题...
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设计系统中的前端组件库：为什么它不只是“短期麻烦”，更是“长期红利”？
在互联网公司的快速迭代环境中，我们经常会遇到这样的声音：业务需求排山倒海，我们哪有时间去搞什么“设计系统”、“组件库”？前端团队尤其如此，他们往往更倾向于“兵来将挡，水来土掩”，快速完成当前任务，对于投入大量资源构建一个看似“短期内效果不...
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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...
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Kubernetes上如何保障AI实时推理的SLA？GPU资源调度策略与实践
在AI时代，实时推理服务的响应速度和稳定性是产品经理和用户最为关注的核心指标之一。面对您团队AI产品经理抱怨实时推理服务响应时间不稳定，尤其在晚上批处理任务高峰期问题，这确实是AI基础设施管理中一个常见且棘手的挑战。核心症结在于有限的GP...
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分布式事务一致性：消息队列的方案与选型（Kafka, RabbitMQ, RocketMQ对比）
在复杂的分布式系统中，确保数据的一致性是架构设计中的核心挑战。尤其是在跨多个服务或数据库的业务操作中，分布式事务一致性更是难以攻克的问题。消息队列（Message Queue, MQ）作为实现服务解耦、异步通信的重要组件，在保障分布式事务...
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分布式事务容错设计：如何实现自动化故障处理，告别人工修复
在微服务和分布式系统盛行的今天，分布式事务已成为保障数据一致性不可或缺的一环。然而，正如许多开发者所经历的那样，线上系统一旦出现分布式事务异常，往往会导致数据不一致，需要耗费大量人力进行手动排查和修复，严重影响了系统的稳定性和运维效率。本...
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微服务架构下如何设计高可用的分布式事务协调器？
在微服务架构和分布式系统中，数据一致性是一个核心且极具挑战性的问题。尤其是在业务操作横跨多个服务和数据库时，如何确保这些操作要么全部成功，要么全部失败（原子性），就成了分布式事务协调器需要解决的痛点。本文将深入探讨如何设计一个高可用、可扩...
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别只顾“快”！产品经理如何平衡迭代速度与代码质量？
作为一名产品经理，我太理解那种被业务方催着“下周必须上线”的焦虑了。但咱们也得明白，一味追求“快”，很可能埋下未来的隐患。今天就来聊聊，如何更有说服力地跟技术团队和领导沟通，争取到合理的开发时间，保证代码质量。 “快”真的总是“好”...
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数据中台建设缓慢？跨业务线分析难？这有解决方案！
你是否也面临着这样的困境：公司数据中台建设多年，但各业务线数据依然各自为政，数据孤岛现象严重？更让人头疼的是，数据口径不一致，导致跨业务线的数据分析举步维艰？想推动数据治理和架构升级，却苦于没有可借鉴的经验和方法论？ 别担心，本文将结...
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BI报告慢如蜗牛？性能与灵活性的平衡之道
BI报告跑起来慢，业务部门怨声载道，这几乎是每个数据团队都可能遭遇的“甜蜜的烦恼”。为了提升查询速度，我们常常倾向于预聚合、构建宽表，甚至直接将所有数据“拍平”。然而，一旦业务逻辑发生变化，这些为性能而生的优化反过来又成了“负资产”，数据...
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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...