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在任何一个有一定规模的技术团队中，开发人员获取基础设施资源的过程都充满了摩擦。一个新服务的上线，可能需要申请数据库、消息队列、缓存，每个申请都意味着工单流转、与SRE团队的沟通、以及漫长的等待。即便是引入了基础设施即代码（IaC）工具如Te

2023-10-27 云原生

在尝试将AI推理能力从中心化的云端下沉到分布式边缘节点时，我们面临的第一个棘手问题并非模型本身，而是网络拓扑与服务生命周期的不确定性。边缘节点，无论是工厂车间的工控机还是零售店的服务器，它们的网络环境复杂多变，且随时可能因为断电、维护或网络

2023-10-27 分布式架构

项目对客户端行为的洞察需求越来越复杂，单纯依赖第三方的分析SDK已经无法满足。这些SDK通常是黑盒，数据模型僵化，查询能力有限，并且成本高昂。当我们需要将客户端的UI卡顿、网络请求时延与后端的全链路追踪数据进行关联分析时，现有工具链的无力感

2023-10-27 客户端架构

一个看似寻常的周二下午，CI/CD流水线又一次亮起了红灯。失败的节点是e2e-checkout-flow。团队成员的第一反应是：“又是UI的锅？”，但截屏和视频录像显示页面渲染一切正常，所有按钮都可点击，数据也已填入。Playwright的

2023-10-27 可观测性

在一个高并发的风控或推荐场景下，对特征计算和存储系统的要求是极为苛刻的。系统必须能以毫秒级延迟响应在线服务的请求，同时处理来自实时事件流的瞬时特征、来自批处理作业的深度历史特征，以及在特定请求下才能触发的复杂关系网络特征。任何单一的架构范式

2023-10-27 数据工程

团队面临一个棘手的工程问题：我们需要为一款集成了复杂端侧AI功能的移动应用构建CI/CD流程。这个AI模型并非由算法工程师手动设计，而是通过一个内部开发的领域特定语言（DSL）来定义。这个DSL解析器和模型验证器，我们选择使用Haskell

2023-10-27 DevOps