在大數據處理的真實世界裏,業務負載呈現出一種極具規律卻又令人頭疼的“潮汐現象”。隨着人類活動週期的變化,企業的在線業務通常在白天迎來流量洪峯,實時查詢、流處理系統以及面向用户的 API 接口時刻處於滿負荷運轉狀態。然而,當夜幕降臨,在線流量退去,龐大的服務器集羣往往陷入了沉寂。與此同時,數據團隊的離線業務,如大規模的 ETL 數據清洗、批量報表分析以及複雜的模型訓練,卻往往要在深
隨着大語言模型和生成式 AI 的爆發式增長,AI 推理服務已從單純的實驗室驗證走向了大規模生產環境的核心。然而,在雲原生架構下部署這些服務,開發者和架構師們正面臨着前所未有的挑戰。
AI 推理服務對延遲具有極高的敏感度。與傳統的 Web 服務不同,推理任務往往涉及大量的矩陣運算,任何微小的計算資源抖動都可能導致 P99 延遲飆升,直接影響終端用户的體驗。
同時,推理業
前言:凌晨三點的“報警”焦慮
作為開發者,大家可能都有過這樣的經歷:凌晨三點手機突然震動,報警羣裏彈出一條“Server CPU High Load”的消息。這時候,你不得不艱難地爬起來,打開電腦,連上 VPN,登錄 Grafana 或者 Zabbix,在一堆複雜的儀表盤裏尋找那台出問題的機器。
這種傳統的運維方式雖然專業,但在應急響應場景下,顯得太重、太慢了。
前言
大家在做後台系統開發時,有沒有遇到過這樣的場景?運營同事跑過來説:“我想要個簡單的庫存報表,這就這幾個字段,能不能馬上弄好?”
這時候,你看着手頭堆積如山的需求,心裏可能在想:要是能直接跟電腦説一句“給我個庫存表”,界面就能自己長出來該多好啊!
這就是 NL2UI (Natural Language to User Interface) 的終極夢想——用自