文章标签
带宽
-
联邦学习：在智能城市服务中平衡个性化与数据隐私
智能服务与数据隐私的平衡术：联邦学习（Federated Learning）的破局之道 作为产品经理，您提出的问题触及了当前智能应用开发的核心痛点：如何在提供高度个性化、便捷服务的同时，打消用户对个人数据被过度收集和分析的疑虑。这不仅...
-
RTX 3080微调7B LLM OOM？显存优化技巧助你一臂之力
老哥你好！看到你的困扰，我完全理解。在本地用消费级GPU微调LLM，遇到显存OOM（Out Of Memory）是常有的事，尤其是在尝试7B这样规模的模型时。你遇到的情况， 并非你的操作“不对” ，而是10GB显存的RTX 3080在面对...
-
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...
-
eBPF在Linux内核DDoS防御中的高级应用与实战策略解析
DDoS攻击，全称分布式拒绝服务攻击，就像数字世界的“洪水猛兽”，总是在不经意间汹涌而至，让许多在线服务瞬间瘫痪。面对这种大规模、高并发的威胁，传统的基于ACL、防火墙或者Web应用防火墙（WAF）的防御手段，在性能和灵活性上常常捉襟见肘...
-
构建高性能高可用配置中心：多数据源与格式支持的架构实践
在微服务和云原生架构日益普及的今天，应用程序的配置管理变得前所未有的复杂。传统的配置文件（如 application.properties 、 web.xml ）在分布式环境中暴露出诸多弊端：难以统一管理、版本控制混乱、动态更新困难、扩展... -
社交应用高性能媒体处理管道构建指南：异步处理与动态压缩
在社交应用中，用户上传的高清图片和视频给后台处理带来了巨大的挑战。处理时间过长直接影响用户体验。本文将探讨如何构建一个高效的媒体处理管道，通过异步处理和动态压缩，显著缩短处理时间，提升用户满意度。 问题分析 用户上传高清媒体文件后...
-
智能制造：AI视觉检测数据如何打破孤岛，实现生产数据协同？
在智能制造的浪潮下，我们致力于构建一个数据驱动、高效协同的生产体系。然而，在实践中，各个环节的数据孤岛现象却成为阻碍我们前进的绊脚石。尤其是在AI视觉检测环节，作为重要的数据生成源头，其数据如何与其他生产数据（如设备运行数据、MES数据、...
-
Golang高并发API网关的Linux网络性能调优实战
在高并发场景下，Golang开发的API网关服务QPS不达预期，偶尔出现错误率飙升，这确实是高性能网络服务中常见的挑战。初次怀疑网络I/O模型或TCP参数调优不到位、与底层OS网络栈交互存在瓶颈是非常合理的。本文将深入探讨在Linux环境...
-
后端服务高并发数据丢失？这几个方案帮你稳住！
最近不少用户反馈，在高并发时段提交表单或上传文件后，页面卡顿，刷新后数据丢失。这问题可大可小，必须重视！怀疑是后端处理能力不足导致请求超时，数据未成功写入。下面分享几个解决方案，希望能帮大家避免数据丢失。 一、问题诊断 首先，...
-
HTTP/JSON 性能瓶颈？轻量级 RPC 框架 MessagePack 了解一下
HTTP/JSON 性能瓶颈？试试这些 RPC 框架，兼顾性能与学习成本 最近团队在优化服务性能的时候，遇到了 HTTP/JSON 作为 RPC 方案的瓶颈。大家对各种 RPC 框架和序列化协议的理解参差不齐，为了快速解决问题，又不想...
-
告别“凭感觉”：团队性能优化，如何建立数据驱动的评估框架？
在当今快节奏的软件开发环境中，性能优化已成为我们团队日常工作不可或缺的一部分。然而，我常常观察到一个普遍的痛点：团队内部在性能优化上缺乏统一的标准和流程。每个人可能都凭借自己的经验进行调优，结果往往参差不齐，难以衡量其真实效果，更别提让新...
-
Go高并发微服务在Linux上的网络性能调优：内核参数精讲
最近负责的Go语言微服务在高并发下表现出响应时间变长、QPS无法提升的现象，但CPU和内存资源却有大量富余，这通常是系统层面网络配置未到位的重要信号。Go语言的Goroutine高并发特性使其在处理大量网络连接时，对底层Linux内核的网...
-
微服务RPC通信性能瓶颈？这5个轻量级高效率方案让你系统“跑车一样快”！
最近看到有同行抱怨微服务架构中的RPC调用在面对高并发时响应迟缓，让人头疼。特别是团队人手有限，实在不想被那些庞大的分布式系统文档和复杂的依赖拖垮。这确实是很多团队在微服务落地后会遇到的瓶颈。别急，解决之道并非要“大动干戈”，我们可以从几...
-
联邦学习：边缘AI隐私保护与协同训练的实践指南
联邦学习：如何在边缘设备上实现隐私保护的协同智能？ 作为一名AI工程师，我深知在日益普及的边缘设备上部署智能模型的迫切性，以及随之而来的数据隐私挑战。传统的集中式模型训练模式，需要将所有用户数据汇集到中心服务器，这在数据敏感性日益增强...
-
不止响应时间：构建全面系统监控的关键指标体系
在构建高可用、高性能的系统时，监控无疑是我们的“眼睛”和“耳朵”。然而，很多时候，我们过度依赖接口的响应时间作为衡量系统健康的唯一或主要指标。虽然响应时间至关重要，但它更像是一个“结果”指标，往往在问题已经显现时才发出警报。如果想更主动地...
-
联邦学习：不让数据“出库”，也能训练出高性能AI模型
在当前数字化浪潮下，AI模型在各行各业的应用日益深入。然而，伴随而来的数据隐私和安全合规挑战也愈发突出。特别是当我们面对多方数据源，且这些数据因法规或敏感性要求，被严格禁止“出库”或集中存储时，如何有效训练出泛化能力强、诊断准确性高的AI...
-
实时推荐系统升级ROI评估：从指标量化到价值证明
在竞争日益激烈的互联网环境中，实时推荐系统已成为提升用户体验、驱动业务增长的关键引擎。然而，任何系统升级改造都需要投入成本，如何科学地评估这些投入带来的回报（ROI），并向管理层证明其价值，是每个技术团队和产品经理必须面对的挑战。本文将深...
-
Go GMP模型详解与GOMAXPROCS并发性能调优
Go 语言以其内置的并发原语和高效的运行时调度机制而闻名。其中，GMP 模型（Goroutine, Machine, Processor）是理解 Go 并发的核心，而 GOMAXPROCS 环境变量则是调优并发性能的关键杠杆。本文将深...
-
告别“救火式”运维：构建预测性性能管理机制，预知系统瓶颈
老板总催着系统要跑得更快，但我们这些技术人常常陷入一种被动局面：只有当用户抱怨或系统出现问题时，我们才开始手忙脚乱地排查瓶颈。这种“救火式”的运维模式不仅效率低下，更让团队疲惫不堪。有没有一种机制，能让我们像天气预报一样，提前预知性能瓶颈...
-
SRE视角：构建有效告警，实现从基础设施到业务的全栈监控
SRE视角：构建有效告警，实现从基础设施到业务的全栈监控 作为一名SRE，我们常常会面临这样的困境：投入大量精力搭建了监控系统，却发现效果总是不尽如人意。基础设施层面的CPU、内存、磁盘、网络指标固然重要，但当真正的生产问题出现时，这...