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在服务网格中为容器化Django应用实现基于eBPF的零侵入L7遥测 在服务网格中为容器化Django应用实现基于eBPF的零侵入L7遥测
项目中的一个核心Django API服务，在迁移到服务网格后，P99延迟出现了无法容忍的抖动。问题根源很明确：服务网格的Sidecar代理，虽然提供了丰富的流量治理和可观测性能力，但其带来的额外网络跳数和资源开销，对于这个对延迟极度敏感的服
2023-10-27 云原生
可观测性 服务网格 Docker Django eBPF
基于 Tekton 和 DVC 为 Express.js 模型服务实现数据驱动的 Docker Swarm 部署 基于 Tekton 和 DVC 为 Express.js 模型服务实现数据驱动的 Docker Swarm 部署
模型部署的追踪性混乱是我们团队在生产环境中遇到的一个棘手问题。开发人员更新服务代码，算法工程师则迭代模型文件。最初，我们依赖手动流程：算法同学在共享存储上放置一个新模型，然后在配置文件中手动更新路径，最后触发一次代码发布。这套流程很快就暴露
2023-10-27 DevOps
DVC Express.js Tekton Docker Swarm
构建基于CircleCI与Playwright的Saga模式自动化韧性测试管道 构建基于CircleCI与Playwright的Saga模式自动化韧性测试管道
一个跨多个微服务的订单处理流程必须保证数据一致性。当支付服务成功扣款，但库存服务因网络抖动而更新失败时，系统绝不能陷入一个“钱已付、货未扣”的中间状态。这是一个典型的分布式事务场景，也是无数系统稳定性的试金石。 定义挑战：云原生环境下的事务
2023-10-27 分布式系统
Two-Phase Commit (2PC) CircleCI Playwright Azure Service Bus Saga 韧性工程
在 GKE 中为 ArangoDB 和 NATS JetStream 构建可隔离的事务性集成测试环境 在 GKE 中为 ArangoDB 和 NATS JetStream 构建可隔离的事务性集成测试环境
我们面临一个典型的事件驱动架构难题。一个部署在 GKE 上的微服务需要消费 NATS JetStream 的消息，然后对 ArangoDB 中的图数据执行一个复杂的多文档事务操作。业务逻辑本身并不晦涩：当一个USER_CONNECTED事件
2023-10-27 后端架构
单元测试 ArangoDB NATS GCP GKE
构建异构特征平台的技术选型与实现：融合Hadoop批处理、Dgraph图谱查询、Spring服务层与Phoenix实时监控 构建异构特征平台的技术选型与实现：融合Hadoop批处理、Dgraph图谱查询、Spring服务层与Phoenix实时监控
一个棘手的需求摆在了面前：我们需要构建一个特征平台，不仅要能处理每日T+1生成的数百TB用户行为日志，还要能以低于50ms的延迟响应复杂的、具备多跳关系的用户群体特征查询。例如，“查询最近7天内，与购买过A商品的用户有过至少两次互动的用户的
2023-10-27 数据工程与存储
Dgraph Hadoop Spring Framework Phoenix 架构设计
使用 Rocket 和 Python SciPy 构建处理密集计算的 ISR 架构实践 使用 Rocket 和 Python SciPy 构建处理密集计算的 ISR 架构实践
一个棘手的问题摆在面前：我们需要为一组复杂的物理模拟数据提供一个Web可视化界面。这些模拟结果的计算非常耗时，Python端的SciPy和NumPy脚本运行一次需要10到30秒才能生成一份完整的数据集。如果采用传统的服务器端渲染（SSR），
2023-10-27 后端架构
SciPy ISR Rocket Python Rust
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