作者 | ZZ 導讀 本文講述百度搜索系統面臨搜索結果一致性的挑戰，如何準確衡量並消除不一致因素成為關鍵問題。本文介紹了百度搜索系統針對結果波動問題的創新解決方案，通過設計數據打平技術，將問題量化至服務與特徵層面，並利用fake流量與動態debug機制進行大量實驗與數據收集。同時，採用多實驗統籌與自動巡檢機制提高實驗效率與分析自動化，最終成功捕獲所有對結果波動有實質貢獻的特徵，為系統優化提供了精確
本篇為【寫給go開發者的gRPC教程】系列第一篇 第一篇：protobuf基礎 👈 第二篇：通信模式 第三篇：攔截器 第四篇：錯誤處理 本系列將持續更新，歡迎關注👏獲取實時通知 gRPC是谷歌開源的一款高性能、支持多種開發語言的服務框架，對於一個rpc我們關注如下幾方面： 序列化協議。gRPC使用protobuf，首先使用protobuf定義服務，然後使用這個文件來生成客户端和服務端的代碼。
導讀 隨着技術架構的發展，微服務系統的複雜性不斷增加，對運維提出了更高的要求。為了應對這一挑戰，一種AI驅動的微服務治理方案被提出。該方案採用多智能體架構，將運維專家經驗整合，並通過自然語言交互和智能推理，簡化了灰度發佈和配置限流熔斷等操作。利用大型語言模型（LLM）的推理能力，方案能夠進行深入的故障診斷和處理，實現運維經驗的自動化。每個智能體都能承擔特定角色，高效完成複雜任務，並通過持續的數據訓
