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全栈开发 1 数据工程 3 架构与设计 3 架构设计 6 后端架构 5 可观测性 3 分布式系统 1 AI工程 1 前端架构 1 DevOps 1 DevSecOps 2 分布式架构 2 前端工程 1
使用 Dgraph 与 gRPC 构建服务于 BentoML 的实时图特征引擎 使用 Dgraph 与 gRPC 构建服务于 BentoML 的实时图特征引擎
为在线推理系统提供特征，延迟是首要的技术约束。当一个请求到达模型服务时，必须在几十毫秒内完成特征获取、模型预测和响应返回的全过程。传统的特征工程通常依赖键值存储，通过用户ID或物品ID直接查找预计算好的特征向量。这种方式简单、快速，但对于需
2023-10-27 架构设计
gRPC Dgraph BentoML MLOps Feature Store
构建基于DDD的CQRS架构：融合Ruby on Rails命令端与Phoenix实时投影 构建基于DDD的CQRS架构：融合Ruby on Rails命令端与Phoenix实时投影
一个系统同时要求两件看似矛盾的事情：一方面，核心业务逻辑必须具备事务级别的强一致性，业务规则复杂且不容出错；另一方面，成千上万的用户需要以毫秒级的延迟接收状态更新，对并发和实时性要求极高。试图用单一技术栈完美解决这两个问题，通常会导致架构上
2023-10-27 架构设计
CQRS Domain-Driven Design Ruby on Rails Phoenix Loki
构建基于动态令牌与 DynamoDB 的零信任 WebSocket 安全网关 构建基于动态令牌与 DynamoDB 的零信任 WebSocket 安全网关
长连接的 WebSocket 协议，在本质上与现代云原生架构推崇的无状态、短生命周期原则存在冲突。一个典型的 WebSocket 认证流程——在连接建立时验证一次凭证，然后信任该 TCP 连接直至其断开——在零信任安全模型下是极度脆弱的。一
2023-10-27 架构设计
安全 Nginx WebSockets DynamoDB
利用CQRS模式构建MySQL事务性写模型与GraphQL客户端读模型 利用CQRS模式构建MySQL事务性写模型与GraphQL客户端读模型
一个日益复杂的业务系统，其数据模型的演进往往会陷入一个两难境地：写操作要求严格的事务一致性、数据校验和领域规则，而读操作则需要极高的灵活性和性能，常常涉及多表聚合与复杂筛选。当单一的、高度规范化的数据模型同时服务于这两种截然不同的需求时，性
2023-10-27 架构设计
Node.js MySQL 设计模式 GraphQL Client CQRS
敏捷迭代下基于Java与Serverless的时序数据摄入架构决策 敏捷迭代下基于Java与Serverless的时序数据摄入架构决策
团队接到了一个新需求：为一套工业物联网设备构建一个高吞吐的数据摄入后端。技术指标很明确：峰值 RPS (Requests Per Second) 预计达到5000，数据点必须在200ms内落盘，并且要求基础设施成本与实际流量严格挂钩。开发模
2023-10-27 架构设计
TimescaleDB Java Serverless 敏捷开发
为大型Spring应用设计并实现基于Haskell的进程外可观测性代理 为大型Spring应用设计并实现基于Haskell的进程外可观测性代理
我们面临一个棘手的现实：一个承载核心业务的巨型Spring Framework单体应用，历经多年迭代，内部逻辑错综复杂，已成为可观测性黑洞。任何性能抖动或偶发性错误都难以定位。传统的解决方案，如使用基于Java Agent的APM工具，在过
2023-10-27 架构设计
可观测性 Haskell Spring Framework OpenTelemetry 分布式追踪