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基于 OpenTelemetry 构建 Gatsby、Zustand 与 C# API Gateway 的统一可观测性链路 基于 OpenTelemetry 构建 Gatsby、Zustand 与 C# API Gateway 的统一可观测性链路
一个前端性能问题工单摆在了桌面上：用户反馈在我们的 Gatsby 应用中，点击“加载仪表盘”后，页面会卡顿 5-8 秒才显示数据。前端团队通过 Chrome DevTools 分析，发现一个对 /api/v1/dashboard/main
2023-10-27 可观测性
Gatsby OpenTelemetry C# Zustand API Gateway
构建服务于 Next.js 前端的近实时数据管道 Apache Hudi 与 ClickHouse 的架构权衡 构建服务于 Next.js 前端的近实时数据管道 Apache Hudi 与 ClickHouse 的架构权衡
我们需要一个直接面向用户的分析仪表盘，它必须在亚秒级内响应复杂的查询，同时后端数据平台需要支持对海量事件流的更新、删除和历史回溯。这是一个典型的、存在于现代数据应用中的核心矛盾：分析查询的速度与数据湖的灵活性和可维护性之间的冲突。 直接将事
2023-10-27 数据架构
Apache Hudi ClickHouse Next.js Vercel Functions Valtio
使用 Rust 与 WASI 为 Micronaut 应用构建高性能且安全的插件系统 使用 Rust 与 WASI 为 Micronaut 应用构建高性能且安全的插件系统
我们的核心业务运行在一个基于 Micronaut 的 JVM 服务上，一直很稳定。但最近一个需求打破了这种平静：我们需要允许第三方合作伙伴动态注入自定义的数据处理逻辑。最初的讨论很直接，要么为每个合作伙伴部署一个独立的微服务，要么硬着头皮上
2023-10-27 后端架构
Rust Micronaut React NoSQL WebAssembly WASI
在 Nomad 上为移动后端实现一个 Serverless Swift WASI 运行时 在 Nomad 上为移动后端实现一个 Serverless Swift WASI 运行时
业务逻辑的动态化是移动端开发一个绕不开的话题。将易变的业务规则硬编码在 Android 应用内，意味着每次调整都需要经历完整的发版、审核、用户更新流程，这在快速迭代的场景下是无法接受的。一个常见的方案是将逻辑移至后端API，但这又引入了另一
2023-10-27 后端架构
Android 开发 WebAssembly WASI Serverless Nomad Swift
在读写分离架构下保障 BDD 场景一致性的 GitOps 实践 在读写分离架构下保障 BDD 场景一致性的 GitOps 实践
一个看似简单的 BDD (行为驱动开发) 场景在预生产环境频繁失败，而它在开发环境的集成测试中却始终稳定通过。问题场景的 Gherkin 描述如下： Feature: 用户资料管理 Scenario: 用户更新用户名后应立即看到新名称
2023-10-27 后端架构
读写分离 MyBatis BDD CI/CD 与 GitOps React Native
集成依赖扫描与MLflow构建一个隔离且安全的微服务化模型发布网关 集成依赖扫描与MLflow构建一个隔离且安全的微服务化模型发布网关
在一个成熟的内部开发者平台（IDP）中，赋能机器学习团队快速、安全地将模型推向生产环境，是衡量平台价值的关键指标。然而，数据科学家的工作流与生产环境的运维要求之间存在天然的鸿沟。MLflow极大地简化了模型实验跟踪与版本管理，但它本身并不解
2023-10-27 平台工程
微服务 MLflow CSS Modules 依赖扫描
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