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在 Azure Functions 中构建基于 Saga 模式与读写分离的事务性工作流 在 Azure Functions 中构建基于 Saga 模式与读写分离的事务性工作流
在无服务器（Serverless）架构中处理跨多个服务的复杂业务事务，是一个无法回避的挑战。一个典型的场景是：用户发起一个订单请求，系统需要依次完成库存扣减、优惠券核销、支付网关调用、以及物流单创建。这些操作分布在不同限界上下文中，任何一步
2023-10-27 分布式架构
Saga Pattern Rome Node.js 读写分离 Azure Functions
构建基于 SciPy 向量化与 Pinecone 索引的科学数据可视化组件开发全流程 构建基于 SciPy 向量化与 Pinecone 索引的科学数据可视化组件开发全流程
我们面临的第一个问题是运维团队丢过来的一堆 .wav 格式的振动传感器数据，存放在一个云存储桶里。业务需求很简单：当一个设备出现异常振动时，工程师需要快速找到历史上出现过“相似”振动模式的其他记录，以便进行根因分析。这里的“相似”不是指文件
2023-10-27 全栈架构
Storybook SciPy Pinecone Webpack 云服务商
基于 Nomad、TypeScript 与 Solr 构建动态分布式压测指标平台 基于 Nomad、TypeScript 与 Solr 构建动态分布式压测指标平台
团队现有的压测流程越来越成为瓶颈。基于JMeter的脚本是静态的，每次调整并发数、目标URL或持续时间都需要修改XML文件，重新打包，然后手动分发到几台固定的压测机上执行。测试结束后，聚合数百万行的JTL结果文件进行分析，通常是几个小时甚至
2023-10-27 DevOps
Solr TypeScript Nomad 可观测性 压测平台
使用 XState 与 ScyllaDB 构建一个状态驱动的服务发现节点 使用 XState 与 ScyllaDB 构建一个状态驱动的服务发现节点
一个看似健壮的服务发现系统，其最脆弱的环节往往在于对服务实例生命周期的模糊处理。多数系统将服务状态简化为二进制的“在线”或“离线”，这种模型在面对服务启动预热、优雅停机、健康检查抖动（flapping）等真实场景时，显得力不从心。一个实例在
2023-10-27 分布式系统
Node.js 服务发现 XState ScyllaDB 状态机
在 ASP.NET Core 中构建集成 Puppeteer 与 Keras 的异构分析服务架构 在 ASP.NET Core 中构建集成 Puppeteer 与 Keras 的异构分析服务架构
一个看似简单的需求摆在了面前：我们需要一个服务，它能接收一个URL，然后分析该页面渲染后的视觉内容。这彻底排除了仅靠HTTP抓取HTML文本进行解析的方案。业务场景要求我们必须处理JavaScript动态渲染、Canvas绘图甚至WebGL
2023-10-27 后端架构
RESTful API ASP.NET Core Keras Puppeteer
构建基于DVC与GitOps的版本化特征存储控制平面及服务代理 构建基于DVC与GitOps的版本化特征存储控制平面及服务代理
团队扩张后，机器学习项目中的特征工程流程开始失控。最初，特征的定义和生成逻辑散落在各个Jupyter Notebook和独立的Python脚本里。数据科学家们各自为战，一个新特征的上线，往往意味着手动执行一段未经严格测试的SQL，更新一个共
2023-10-27 后端架构
Feature Store Envoy Proxy Koa DVC SQL MLOps
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