myvuxar
本站致力于IT相关技术的分享
实现从Turbopack前端到JPA与NLP服务的全链路业务追踪 实现从Turbopack前端到JPA与NLP服务的全链路业务追踪
一个线上告警打破了清晨的宁静：p99_latency of POST /api/v1/analysis/generate is over 3000ms。这个接口是我们的核心功能，它接收一段用户输入的文本，通过后端一系列复杂的业务逻辑处理，最
2023-10-27 可观测性
SkyWalking JPA/Hibernate JavaScript Turbopack NLP
基于Kotlin与Operator模式构建TensorFlow模型的声明式MLOps部署系统 基于Kotlin与Operator模式构建TensorFlow模型的声明式MLOps部署系统
在一个以JVM和Kotlin为技术栈核心的工程团队中，引入机器学习能力通常意味着一个技术十字路口。数据科学团队交付的是TensorFlow模型，而平台工程团队的职责是将其稳定、可靠、可扩展地部署到生产环境。问题的核心在于，我们是否应该为此引
2023-10-27 MLOps
Kotlin TensorFlow MLOps Kubernetes Operator
为 Ruby on Rails 单体应用构建基于 Vercel Functions 的 BFF 绞杀层 为 Ruby on Rails 单体应用构建基于 Vercel Functions 的 BFF 绞杀层
我们的 Rails 单体应用已经稳定运行了五年，它庞大、可靠，但也日益成为前端团队创新的瓶颈。前端技术栈早已迁移到基于 React 和 Styled-components 的组件化体系，而这个体系渴望的是精炼、聚合、为其量身定制的 API
2023-10-27 后端架构
Vercel Functions Ruby on Rails Styled-components
集成MLflow与DVC构建由Service Worker驱动的离线优先MLOps看板 集成MLflow与DVC构建由Service Worker驱动的离线优先MLOps看板
我们团队的MLOps流程一直有个断点。模型训练、实验跟踪在MLflow里井井有条，数据集和模型文件用DVC做版本控制，代码则在Git里。但当一个模型版本需要从实验阶段（Staging）移交给QA团队进行验证，再到最终部署（Productio
2023-10-27 MLOps
DVC Service Workers Kanban MLflow Google Cloud Functions
构建混合技术栈实时指标分析平台 Apache Flink 与 ASP.NET Core 的深度集成 构建混合技术栈实时指标分析平台 Apache Flink 与 ASP.NET Core 的深度集成
定义一个棘手的技术问题在负责维护一个中等规模的微服务集群时，我们遇到了一个典型的可观测性困境。现有的监控方案分裂为两个极端：一是基于 Prometheus 和 Grafana 的实时指标监控，它能提供秒级的告警，但对于深度、多维度的历史数据
2023-10-27 架构与设计
Apache Flink C# ASP.NET Core Presto / Trino Matplotlib
构建基于Neo4j与GCP的跨项目代码依赖分析平台以量化前端技术债 构建基于Neo4j与GCP的跨项目代码依赖分析平台以量化前端技术债
大型前端Monorepo的维护成本随着时间推移呈指数级增长，一个核心痛点在于代码依赖关系变得模糊不清，技术债悄然累积。当一个共享组件或一个基础的CSS样式被修改时，评估其影响范围（爆炸半径）变成了一项依赖于开发者经验和大量手动搜索的低效工作
2023-10-27 架构与设计
CSS Modules Google Cloud (GCP) 代码规范 Neo4j Dart
3 / 5