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为新租户或新环境自动化部署一套完整的基础设施，远比执行一个 pulumi up 命令要复杂。在真实项目中，一个完整的“环境就绪”流程可能包含三个步骤：1) 使用 Pulumi 创建云资源（如数据库、存储桶、消息队列）；2) 调用应用服务A，

2023-10-27 分布式架构

Pulumi ACID Zipkin 状态管理

当一个用户操作的响应时间从 200ms 劣化到 2s，问题可能出在哪里？在单体应用中，答案或许不难寻觅。但在一个由多个独立部署的微前端构成、由不同团队维护、后端依赖 SQL Server 的复杂系统中，这成了一个棘手的难题。问题可能在用户的

2023-10-27 架构设计

我们面临的挑战是构建一个大型、多团队协作的在线诊断平台。平台由多个独立的微前端（如视频通话模块、实时遥测图表模块、共享白板模块）组成，它们需要共享并同步一个统一的实时会话状态。这个状态不仅包含谁在线，还包括每个用户的光标位置、正在交互的组件

2023-10-27 后端架构

我们的模型服务迭代正变得越来越痛苦。最初，BentoML为我们提供了一个清晰的打包和部署规范，这很好。但随着业务逻辑的膨胀，问题也随之而来：每次上游需要一个新的特征预处理，或者下游需要一种新的结果格式化方式，整个BentoML服务就必须重新

2023-10-27 MLOps

BentoML 消息队列 Nacos Prettier

我们面临一个棘手的工程问题：一个核心业务系统使用 MongoDB 作为其生产数据库，其模式（Schema）高度动态，频繁地添加字段以适应快速迭代的业务需求。与此同时，分析团队需要将这些数据近乎实时地同步到 Snowflake 数据仓库中进行

2023-10-27 数据工程

一个典型的模型部署场景始于一个简单的需求：将一个计算密集型的Python函数封装成一个API。最初的版本几乎总是直截了当的，一个接收输入，调用模型，返回结果的HTTP端点。 # initial_service.py # 一个极其基础的、无任

2023-10-27 后端架构