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历史数据
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告别GPU集群“黑洞”：数据科学家的高效任务管理与监控指南
从“黑洞”到“透明”：数据科学家如何掌控你的GPU集群任务 作为数据科学家，每天向GPU集群提交数个乃至数十个实验任务是家常便饭。然而，你是否也曾有过这样的体验：任务一提交，仿佛就掉进了“黑洞”，完全不知道何时能开始运行，更别提预估何...
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告别“幽灵Bug”：线上间歇性数据库错误的诊断与实时状态捕获
线上系统运维中，最让人头疼的莫过于那些“幽灵 Bug”：错误堆栈清晰地指向数据库操作，但当你连接到数据库查看时，一切又风平浪静，仿佛什么都没发生过。这不仅让人沮丧，更让问题诊断无从下手。这种间歇性、难以复现的数据库错误，往往是系统稳定性的...
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如何构建GPU集群资源利用率与成本效益分析报告
在当今AI和大数据时代，GPU集群已成为支撑高强度计算任务的核心基础设施。然而，如何有效管理这些“吞金兽”般的昂贵资源，确保其物尽其用，是每个基础设施负责人面临的挑战。仅仅凭借模糊的“感觉”来判断资源利用率，显然不足以支撑战略决策。本文将...
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混合AI工作负载下GPU高效利用与服务质量保障策略
在AI驱动的业务中，我们常常面临一个复杂的挑战：如何在有限的GPU资源上，高效地同时运行高并发的AI推理任务和周期性的模型训练任务，同时确保核心在线服务的低延迟和高可用性。这不仅仅是资源分配的问题，更是一套涉及架构设计、调度策略、监控和自...
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AI场景下GPU资源优化：平衡深度学习训练与在线服务稳定性的策略与实践
在AI大行其道的今天，GPU已成为支撑深度学习训练和推理的核心算力。然而，作为AI基础设施的负责人，我深知平衡团队内部深度学习工程师对GPU资源“永不满足”的需求，与在线服务必须保障的稳定性，是一个长期且棘手的挑战。工程师们抱怨训练任务排...
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构建可扩展BI工具架构：平衡灵活性与性能的艺术
在当今数据驱动的时代，商业智能（BI）工具已成为企业洞察业务、辅助决策的核心。然而，面对日益增长的数据量、多样化的数据源以及复杂多变的分析需求，如何设计一个既能支持大规模扩展，又能保持高度灵活性和卓越性能的BI工具架构，成为了许多技术团队...
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应对频繁变化的BI指标与维度：灵活高效的数据架构实践
业务部门对指标定义和维度组合的频繁调整，相信是许多数据工程师的“日常噩梦”。每次接到新需求，都意味着要花费大量时间修改SQL和ETL任务，即使做了部分预聚合，也很快因为业务需求变更而失效。这种疲于奔命的状态，不仅降低了开发效率，也让BI报...
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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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SRE告警标准化实践：如何用模板和自动化提升服务可靠性
在SRE的日常工作中，新服务上线后告警机制的缺失或不合理配置是导致问题迟迟无法发现的常见痛点。面对开发团队可能存在的“重功能、轻运维”倾向，一套强制或引导性的告警模板和自动化机制显得尤为重要。本文将从SRE视角出发，探讨如何有效推行服务告...
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后端服务告警“套餐”：告别手动配置，提升运维效率！
作为后端开发，每次新功能上线后，最头疼的可能不是代码实现，而是运维同学催着去配告警。每次都从头梳理指标、拍脑袋定阈值，这不仅费时费力，还容易遗漏关键问题。你是不是也想问：有没有那种能直接拿来用的告警“套餐”？如果能自动生成就更好了，省得每...
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给新手：复杂系统监控与告警配置“傻瓜式”指南
恭喜你们加入团队！我知道面对公司里那些盘根错节的系统和五花八门的监控页面，会感到有点头大，不知道从何下手。别担心，这篇“傻瓜式”指南，就是为了帮助你们快速理清思路，学会如何有效配置监控和告警，少走弯路。 第一步：理解监控的“核心目标”...
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微服务告警风暴？试试这些根因分析和告警抑制方案
最近团队在推微服务，服务拆分得越来越细，依赖关系也越来越复杂。好处是迭代快了，但坏处就是一旦某个服务出了问题，告警就像雪崩一样涌过来，让人应接不暇。更头疼的是，告警之间互相依赖，人工排查服务调用链简直是噩梦。 相信不少团队都遇到过类似...
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告别“事后诸葛亮”：用AI与实时数据驱动营销投放ROI飞跃
在数字营销日益成为企业增长核心动力的今天，许多公司都面临着一个共同的挑战：市场投放预算高企，但效果评估周期漫长，且依赖大量人工分析。每次广告投放结束后，团队都需要耗费大量时间汇集、分析来自不同渠道的数据，才能勉强得出“哪些广告效果好，哪些...
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大规模 Flink 作业的性能监控与快速故障定位实践
在生产环境中，部署大规模 Flink 作业常常伴随着性能波动的挑战，特别是当数据洪峰来临，突然的延迟增加或吞吐量下降往往让人措手不及，而快速定位问题根源更是难上加难。本文将系统地探讨如何在生产环境中对 Flink 作业进行性能监控与故障定...
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Prometheus告警规则自动化：告别手动配置，拥抱高效运维
我们团队目前使用 Prometheus 做监控，告警规则都是人工配置的，感觉维护成本很高。相信这也是不少团队正在面临的挑战。随着服务数量的增长、部署环境的复杂化，手动管理成百上千条告警规则不仅效率低下，还极易出错，导致漏报或误报。告警自动...
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风控规则管理：平衡业务灵活性与系统稳定性的策略
在复杂的互联网产品和业务系统中，风险控制规则的设计与管理无疑是一个核心挑战。它不仅关系到业务的健康发展，更直接影响着系统的稳定性和用户体验。如何在这种动态环境中，平衡业务的灵活性需求与系统的稳定性要求，同时避免规则冲突和循环依赖，是每个技...
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告别风控“误杀”与“漏杀”：构建智能策略评估与测试平台
风控，无疑是互联网产品安全运营的生命线。然而，许多技术团队在实际生产环境中，都曾被“误杀”和“漏杀”这对矛盾体所困扰。尤其是面对新用户行为模式或特定场景时，传统风控策略显得力不从心。尽管我们引入了灰度测试，但真实用户行为的千变万化，测试环...
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告警太多？从开发转运维的Prometheus+Grafana监控“寻宝”清单
你好，从开发转运维，面对Prometheus和Grafana的监控海洋确实容易感到无所适从，这是一种非常普遍的经历。你提出“如何从海量数据里找到真正重要的‘信号’”以及“如何判断告警是误报还是真问题”，这恰恰是运维工作中至关重要也最具挑战...
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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...
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构建电商热插拔风控策略系统：兼顾业务敏捷与开发安全
促销季对电商平台来说，既是增长的狂欢，也是技术团队的“炼狱”。特别是风控策略，面对秒杀作弊和黄牛党的猖獗，业务方需要频繁调整策略，快速试错。然而，每次常规的策略调整都可能让开发团队焦头烂额，生怕改动影响核心交易流程，导致线上事故。这种业务...