zezepath
本站致力于IT相关技术的分享
使用 Rust 构建 Grafana 高性能数据源后端并结合 Packer 创建不可变基础设施镜像 使用 Rust 构建 Grafana 高性能数据源后端并结合 Packer 创建不可变基础设施镜像
我们团队的内部事件总线每秒处理数十万条高度结构化的业务事件。传统的做法是将其中的关键指标导出到 Prometheus，再由 Grafana 进行可视化。这个方案在大多数场景下工作良好，但当我们需要对事件的原始高基数维度进行实时、动态的切片和
2023-10-27 可观测性
Rust Grafana Packer DevOps 不可变基础设施
基于 Go 与 containerd 实现的分布式事务化环境配置框架 基于 Go 与 containerd 实现的分布式事务化环境配置框架
内部开发者平台（IDP）的核心挑战之一是环境配置的原子性。当一个开发环境需要数据库、缓存和多个微服务时，任何一步的失败都可能导致一个“半成品”环境。这种状态不一致的环境不仅浪费计算资源，还极大地挫败了开发者的信心，他们不得不手动介入清理。传
2023-10-27 分布式系统
containerd Chakra UI Two-Phase Commit Go IDP
通过Terraform与Vault为Java应用实现MongoDB动态密钥的自动化管理 通过Terraform与Vault为Java应用实现MongoDB动态密钥的自动化管理
在生产环境中，静态、长生命周期的数据库凭证是引发安全事件的常见源头。一旦泄露，其影响范围广，追溯困难，且轮换流程复杂，常常涉及多个服务的重启和协调。一个更为稳健的架构，应当让凭证本身变得短暂且动态，从根本上压缩攻击窗口。本文将探讨一种替代方
2023-10-27 DevSecOps
Java Terraform 密钥管理 NoSQL Vault MongoDB
构建融合设计模式 LevelDB DVC与Loki的版本化特征提取引擎 构建融合设计模式 LevelDB DVC与Loki的版本化特征提取引擎
在迭代一个机器学习模型时，最混乱的环节往往不是模型训练，而是特征工程。我们团队的特征脚本散落在各个代码仓库，同一个特征可能有多个实现版本，没人能说清线上模型用的究竟是哪个版本的逻辑。当模型效果出现波动时，追溯问题就像一场噩梦：是数据源变了，
2023-10-27 数据工程
设计模式 LevelDB Loki DVC
构建异构特征平台的技术选型与实现：融合Hadoop批处理、Dgraph图谱查询、Spring服务层与Phoenix实时监控 构建异构特征平台的技术选型与实现：融合Hadoop批处理、Dgraph图谱查询、Spring服务层与Phoenix实时监控
一个棘手的需求摆在了面前：我们需要构建一个特征平台，不仅要能处理每日T+1生成的数百TB用户行为日志，还要能以低于50ms的延迟响应复杂的、具备多跳关系的用户群体特征查询。例如，“查询最近7天内，与购买过A商品的用户有过至少两次互动的用户的
2023-10-27 数据工程与存储
Spring Framework Dgraph Phoenix Hadoop 架构设计
构建从 MyBatis 到 Qwik 的实时 AI 特征管道以实现即时个性化 构建从 MyBatis 到 Qwik 的实时 AI 特征管道以实现即时个性化
我们面临一个典型的存量系统现代化改造难题。核心业务数据稳固地运行在 PostgreSQL 之上，数据访问层由 MyBatis 全权接管，这套组合在多年的事务处理中表现得稳定可靠。但新的需求来了：业务方希望在用户访问前端页面时，能根据用户的实
2023-10-27 数据工程
Qwik AI, Data Science & Big Data MyBatis CDC Kafka Real-time
2 / 5