文章标签
观测
-
自研Java微服务框架优化：如何借鉴Spring Cloud等主流思想攻克性能与部署难题
你好！看到你正在使用公司自研的 Java 微服务框架，并在性能瓶颈和部署方面遇到了挑战，深知这种“摸着石头过河”的感受。与社区主流框架（如 Spring Cloud）相比，自研框架确实可能缺少现成的最佳实践和踩坑指南，导致每次遇到问题都需...
-
微服务数据一致性：Saga模式与最终一致性的实践
微服务拆分后，如何优雅地处理分布式事务和数据一致性？ 团队在从单体应用转向微服务时，一个最令人头疼的问题莫过于“分布式事务”和“数据一致性”了。尤其当业务逻辑涉及多个服务的数据操作时，我们常常担心引入消息队列和补偿机制会让原本清晰的业...
-
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...
-
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...
-
AI模型快速迭代与部署：兼顾稳定性与效率的MLOps策略与实践
在当前快速发展的业务需求下，AI模型的快速迭代和上线已成为常态。然而，正如你所遇到的，每一次新模型上线都可能带来新的环境依赖问题，甚至影响到老模型的稳定性，这让许多团队在追求速度的同时，不得不面对巨大的运维压力。如何既能保证新旧模型和平共...
-
异常值分析对决策制定的深远影响
在当今这个信息爆炸的时代，正确的数据解读能力成为了各行各业成功与否的重要因素。而其中， 异常值分析 则扮演着不可或缺的角色。它不仅仅是一个简单统计过程，更是一种深入洞察业务潜在问题、指导决策制定的重要工具。 异常值是什么？ 让我们...
-
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...
-
告别“瞬时异常”：如何利用数据库CDC实时追踪数据变更
最近团队新上线的系统功能，频繁出现一些偶发的异常，每次都是用户反馈后我们才能发现。虽然有监控告警，但当我们去查看数据库时，数据往往已经恢复正常或者被其他操作覆盖了，这种“转瞬即逝”的问题确实让人头疼不已。面对这种场景，我们需要一种更主动、...
-
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，...
-
混合云零信任实践：如何统一Kubernetes与虚拟机上的服务身份与策略
在当今复杂的企业IT环境中，混合云已成为常态。许多组织在享受Kubernetes带来的云原生敏捷性的同时，仍然保留着大量运行在虚拟机（VMs）上的传统服务。这种异构环境带来了独特的安全挑战，尤其是在如何统一管理所有服务的身份和实施一致的零...
-
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...
-
SSL 证书管理：Kubernetes Ingress Controller、API 网关与 Service Mesh 的选择与权衡
在 Kubernetes 微服务架构中，SSL 证书管理是保障服务安全和数据完整性的关键一环。面对 Ingress Controller、API 网关和 Service Mesh 这三种常见的流量管理和安全组件，如何选择合适的方案来管理 ...
-
微服务性能排查：如何捕获“幽灵”般的慢请求？
在微服务架构中，遇到“幽灵”般的慢请求，日志无报错，Prometheus 指标也只是偶尔抖动，但用户反馈或整体响应时间却明显变慢，这无疑是所有工程师的噩梦。这种难以定位的问题，往往让人抓狂，因为它挑战了我们传统基于单体应用或简单服务监控的...
-
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...
-
AI视觉检测：多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中，集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而，这些模型通常是“黑盒”，高度依赖特定框架（如TensorFlow、PyTorch）且拥有各自复杂的依赖关系，给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
-
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...