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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
构建服务于 Gatsby 静态站点与原生 iOS 客户端的 Quarkus 统一 API 构建服务于 Gatsby 静态站点与原生 iOS 客户端的 Quarkus 统一 API
团队扩张带来的第一个信号往往不是沟通成本的增加，而是工具链的断裂。在我们团队，这个断裂点出现在CI/CD状态、功能开关（Feature Flag）配置和内部技术文档这三个原本独立的领域。信息散落在Jenkins、ConfigCat和Conf
2023-10-27 后端架构
Scrum iOS 开发 Gatsby Quarkus API 设计
构建一个基于CRDT的实时协同状态引擎：从WebRTC数据同步到键值存储快照 构建一个基于CRDT的实时协同状态引擎：从WebRTC数据同步到键值存储快照
要构建一个真正意义上的P2P实时协同系统，绕不开的核心问题是状态同步。传统的基于操作转换（Operational Transformation, OT）的方案强依赖一个中心化服务器来协调和转换操作，这不仅是性能瓶颈，也是一个明显的单点故障。
2023-10-27 分布式系统
数据处理 NoSQL WebRTC Headless UI CRDT
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
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
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