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在阿里云与 Azure Functions 间构建基于 mTLS 的 LangChain 服务通信及 CAP 权衡实践 在阿里云与 Azure Functions 间构建基于 mTLS 的 LangChain 服务通信及 CAP 权衡实践
一个生产级系统面临的技术决策，往往不是单一维度的“好”与“坏”，而是在多个相互制约的目标中寻找一个动态平衡点。当前我们面临的挑战是：一个基于 LangChain 的文档分析代理，其核心数据处理与向量化逻辑，因数据主权与存算成本考虑，部署在阿
2023-10-27 分布式架构
Alibaba Cloud mTLS Azure Functions LangChain CAP Theorem
构建基于 Neo4j 与列式存储双引擎的微服务可观测性平台 构建基于 Neo4j 与列式存储双引擎的微服务可观测性平台
团队维护的微服务数量突破200个后，传统的基于日志聚合与指标监控的方案开始失灵。排查一个线上性能抖动问题，往往需要在多个系统间跳转，手动拼凑调用链，效率极低。故障影响面评估更是依赖于架构师脑中的那张模糊的服务依赖图。我们需要的不再是数据孤岛
2023-10-27 架构设计
Scrum NoSQL (列式) Ant Design Neo4j
使用 Elixir 与 ArangoDB 图模型构建多租户系统的动态权限校验层 使用 Elixir 与 ArangoDB 图模型构建多租户系统的动态权限校验层
在构建一个复杂的多租户SaaS平台时，权限管理很快就从一个看似简单的角色分配问题演变成一场噩梦。最初，我们用关系型数据库和几张关联表（users_roles, roles_permissions）来支撑，这在租户结构扁平、权限单一的初期运行
2023-10-27 后端架构
Elixir ArangoDB JWT Dart RBAC Multi-tenancy
构建基于ActiveMQ的异步任务总线连接Gatsby前端与BentoML模型服务 构建基于ActiveMQ的异步任务总线连接Gatsby前端与BentoML模型服务
一个看似简单的需求摆在了面前：我们需要在一个基于Gatsby构建的静态站点上，允许用户触发一个耗时可能长达30秒到数分钟的机器学习模型推理任务，并在任务完成后实时将结果呈现在前端。这个模型服务由Python和BentoML构建。 定义问题：
2023-10-27 架构与设计
Gatsby BentoML ActiveMQ TypeScript 异构系统集成
构建基于 APISIX 流量切分的 Puppeteer E2E 测试驱动的 Spinnaker 金丝雀发布工作流 构建基于 APISIX 流量切分的 Puppeteer E2E 测试驱动的 Spinnaker 金丝雀发布工作流
在微前端架构下，金丝雀发布变得异常棘手。一个看似无害的 product-card 前端组件更新，如果存在隐蔽的渲染 bug 或性能问题，即便只切分 1% 的线上流量，也可能在高峰期影响成千上万的用户。传统的 E2E 测试流程在此场景下几乎失
2023-10-27 DevOps
Puppeteer Spinnaker APISIX Frontend Envoy Proxy
构建基于tRPC、NestJS与PyTorch的多阶段RAG推理管道并集成Tyk网关与Linkerd服务网格 构建基于tRPC、NestJS与PyTorch的多阶段RAG推理管道并集成Tyk网关与Linkerd服务网格
将一个检索增强生成（RAG）原型投入生产环境，挑战远不止于优化模型本身。真正的复杂性在于构建一个可观测、安全且可独立伸缩的服务体系。一个常见的错误是将API网关逻辑、业务编排和模型推理全部耦合在单个Python应用中。这种单体架构在初期看似
2023-10-27 分布式架构
tRPC NestJS PyTorch Tyk Linkerd
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