博客 / 列表

俞凡 - 深入理解 Python GIL

本文深入探討了 Python 全局解釋器鎖(GIL)的內部機制,揭示其對多線程性能的影響,幫助開發者理解如何在多線程環境中優化 Python 應用。原文:Tearing Off the GIL Veil: A Deep Dive into Python Multithreading's Inner Mechanics Python 全局解釋器鎖(GIL,Global Interpreter

程序員

俞凡 - AI 智能體高可靠設計模式:並行執行

本系列介紹增強現代智能體系統可靠性的設計模式,以直觀方式逐一介紹每個概念,拆解其目的,然後實現簡單可行的版本,演示其如何融入現實世界的智能體系統。本系列一共 14 篇文章,這是第 1 篇。原文:Building the 14 Key Pillars of Agentic AI 優化智能體解決方案需要軟件工程確保組件協調、並行運行並與系統高效交互。例如預測執行,會嘗試處理可預測查詢以降低時延

人工智能

俞凡 - eBPF + OpenTelemetry:適用於任何應用的零代碼自動化儀表盤

本文介紹如何將 eBPF 與 OpenTelemetry 結合,實現自動化、零代碼的分佈式追蹤和可觀測性系統,瞭解 Odigos、Beyla 和 OpenTelemetry eBPF 等工具的工作原理、適用場景以及如何在生產環境中設置。原文:Using eBPF with OpenTelemetry: Zero-Code Auto-Instrumentation for Any Applica

程序員

俞凡 - 10 分鐘搞定系統穩定性

系統穩定性是支持業務運營的基石,本文探討了構建穩定可靠系統的基本原理、挑戰和可操作策略。原文:Building System Stability: A Comprehensive Guide to Reducing Production Incidents 系統穩定性是支持各項業務運營的基石,沒有穩定性作為基礎,無論是最創新的功能還是敏捷的開發流程,在面對系統故障時也都毫無意義。這份全面指

後端

俞凡 - 告別項目混亂!17種項目管理方法論全景圖,你的項目該選哪一個?

本文介紹了 17 種項目管理方法,覆蓋了從瀑布、敏捷這樣的方法論,到Scrum、看板、XP等項目管理框架,方便團隊根據自身情況選擇或者組合合適的工具,推動項目的最終成功。 💡 從混亂到清晰,項目成功的秘密武器 每個接觸過項目管理的人,都或多或少為項目管理方法論的複雜性而感到過不知所措,無論是否擁有正式的項目管理認證,面對擁有各自規則、原則和無盡縮寫的項目方法論,選擇合適的方法確實令人頭疼。

後端

俞凡 - Docker 性能調優

本文介紹瞭如何利用多維度 Linux 工具進行 Docker 容器性能問題診斷分析及調優,從而充分利用硬件資源,最大化系統資源使用。原文:Docker Performance Tuning: Resource Bottleneck Identification and CPU/Memory/I/O Optimization 在現代 Docker 運維框架中,性能調優已成為提升系統效率、降低

後端

俞凡 - 生產力系統:組織成功的基石

本文介紹了為什麼成功的團隊並不是依靠優秀的個人單打獨鬥,而是需要打造系統化的組織流程。通過系統明確拆解目標,最小化溝通負載,自動化引導團隊達成每一步進步,最終實現整個組織的成功。原文:Your Team Doesn't Need Better People: They Need This Productivity System “熱愛和平的人必須學會像熱愛戰爭的人一樣有效組織起來。”

程序員

俞凡 - AIOps 架構解析

本文深入探討並建模 AIOps,探索完整的 AIOps 架構,揭示其七個層次如何將原始運維數據轉化為智能主動操作的流程。原文:AIOps: The Complete Architecture Unpacked — From Raw Data to Intelligent Automation 在當今高度互聯的數字環境中,IT 基礎設施變得難以置信的複雜。雲計算、微服務、容器化和分佈式架構創

程序員

俞凡 - [大廠實踐] JunoDB:PayPal 新一代基礎設施

本文介紹了 PayPal 開源的新一代高性能分佈式鍵值存儲系統 JunoDB,分析了其設計背景和架構。 1. 引言 JunoDB 是由 PayPal 開發並開源的專有分佈式 KV 存儲,旨在滿足 PayPal 全球支付平台的極端需求,每天處理約 3500 億次請求。JunoDB 設計為高可用性、安全性和可擴展性,保持六個九的可用性(99.9999%),意味着每年停機時間少於 32 秒。作為 Pay

後端

俞凡 - AI 原生測試自動化

本文介紹瞭如何基於開源框架並結合 LLM 構建 AI 代理驅動的自動化測試框架,從而實現更具彈性的自動化測試套件。原文:AI-Native Test Automation is Here 端到端測試是確保軟件質量的最佳實踐,但對許多開發者來説仍是痛點。傳統框架常常導致測試套件脆弱、維護成本高昂。由於依賴特定選擇器,比如 CSS ID,這些選擇器在最小的重構中都可能崩潰,從而導致測試不穩定、

程序員

俞凡 - [大廠實踐] 少即是多:Zendesk 長時間作業執行優化

本文介紹了 Zendesk 構建數據遷移器進行長時間大規模賬户數據遷移的實踐,以及選擇這種作業執行方式的權衡和取捨。原文:Less is More: Improving job execution by ditching the job executor 本文概述了我們所做的架構調整,這些調整極大簡化了長時間運行任務的執行模式。 通過利用客户端行為,系統不僅提升了整體功能,還消除了分佈式任務

後端

俞凡 - Palantir Ontology:革新商業智能的企業 AI 操作系統

本文介紹了 Palantir Ontology,基於語義 AI 實現商業智能的企業級 AI 操作系統。原文:Palantir's Ontology: The Enterprise AI Operating System Revolutionizing Business Intelligence 引言:10 億美元概念重塑企業技術 Palantir Technologies 悄無聲息完成了企

人工智能

俞凡 - FastAPI 項目架構指南

本文介紹了在 Python 項目中使用 FastAPI 構建產品的代碼架構設計模式,通過良好的代碼架構,可以清晰的組織代碼功能,有助於開發功能良好的產品。原文:FastAPI Architecture Guide: Build Scalable and Secure Systems with This Production-Ready Template 在生產環境中運行這個架構之後,可以自

程序員

俞凡 - 產品管理的第一性原理

本文介紹了產品管理的第一性原理,即“最大化使命的影響”以及“通過他人達成目標”,並通過體育教練來類比產品經理,剖析了產品管理的基本原則。原文:The First Principles of Product Management 我所認識的一些最出色的產品經理都會基於第一性原理來做決策,第一性原理指的是“無法從任何其他命題或假設中推導出來,最基本的、基礎性的命題或假設”。 一個例子是我們為開發

後端

俞凡 - 10 分鐘搞定神經網絡

本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法,並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文:Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一,若沒有神經網絡,像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上,幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以,讓我們重温一

人工智能

俞凡 - 5 分鐘搞定分佈式會話管理

本文介紹了在分佈式系統中常見的會話管理機制,分析了其優缺點和使用場景。原文:Mastering Session Management in Distributed Systems: 5 Proven Strategies You Need to Know 一旦你開始涉足分佈式系統,就會很快明白,無論架構多麼堅固,如果會話數據處理不當,也會分崩離析。想象一下,醫院裏的病人檔案存放在不同樓層,

後端

俞凡 - [大廠實踐] Twitter 客户端負載均衡實踐

本文介紹了 Twitter 在客户端負載均衡技術方面的實踐,以犧牲中心化控制為代價,構建更高性能的負載均衡系統。原文:Client-Side Load Balancing: Concepts, Benefits Practical Uses 當我們運行數千後端服務時,即使路由上的一個小延遲也會減慢所有服務的速度。客户端負載均衡將路由決策從中間層轉移到客户端,從而減少開銷並提高了速度。Tw

後端

俞凡 - 10 倍學習法

本文介紹瞭如何利用 AI 輔助學習,讓 AI 在學習過程中扮演六種角色,通過“類比 → 分解 → 記憶 → 練習 → 反饋 → 反思”框架優化學習流程,打造個性化的高效學習框架。原文:How to Learn Anything 10x Faster 你是個愛學習的人,決定學點新東西 —— 也許是 Python,也許是某個複雜業務流程,又或許是嘗試去搞懂機器學習。你可能收藏了十幾篇文章,保存

人工智能