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数据工程 3 后端架构 6 分布式系统 1 DevSecOps 2 云原生 5 云原生与DevOps 1 可观测性 1 架构与设计 1 平台工程 1 DevOps 2 全栈开发 2 分布式架构 2 前端工程化 1 架构设计 1
使用 Haskell 构建与 TensorFlow 和 ChromaDB 集成的类型安全实时向量摄取服务 使用 Haskell 构建与 TensorFlow 和 ChromaDB 集成的类型安全实时向量摄取服务
一个稳定运行了半年的Python数据摄取服务，在周五下午三点毫无征兆地崩溃了。起因是一次上游数据格式的微小变更，一个本应是字符串的字段混入了null值。这个服务负责从Kafka消费原始文档、调用一个TensorFlow模型生成向量、最后存入
2023-10-27 后端架构
MLOps ChromaDB TensorFlow Haskell 系统设计
使用 IaC 统一管理 PKI 的 Tonic 与 Jetpack Compose mTLS 通信架构 使用 IaC 统一管理 PKI 的 Tonic 与 Jetpack Compose mTLS 通信架构
在构建需要客户端与服务器保持长期、安全通信的系统时，一个核心挑战是如何在零信任网络环境中建立可信的连接。传统的基于 Token 的认证机制在会话开始时验证用户身份，但无法保证通信信道本身不被中间人攻击。尤其对于桌面客户端这种长期运行的应用，
2023-10-27 后端架构
基础设施即代码 (IaC) WebSockets Tonic Jetpack Compose Security
在 Ruby on Rails 中构建基于 HBase 和 OAuth 2.0 的多租户向量检索服务 在 Ruby on Rails 中构建基于 HBase 和 OAuth 2.0 的多租户向量检索服务
我们的一个核心系统中，所有文档的元数据和部分非结构化内容都存储在 HBase 集群里。数据量已经达到百亿行级别，HBase 的横向扩展能力和对稀疏数据的支持一直表现良好。最近，业务方提出了一个新需求：实现基于文档内容的语义相似度搜索，而不仅
2023-10-27 后端架构
HBase Ruby on Rails OAuth 2.0 Vector 多租户 向量检索
构建代码依赖分析系统中 Neo4j 与 Meilisearch 的双写一致性实践 构建代码依赖分析系统中 Neo4j 与 Meilisearch 的双写一致性实践
项目初期，我们面临一个棘手的需求：对一个拥有数百万行代码、模块间调用关系错综复杂的 монолит（Monolith）应用进行依赖分析。团队的目标是清晰地绘制出函数级、类级的调用图谱，以便进行安全的重构。简单的 grep 和静态分析工具要么
2023-10-27 后端架构
微服务 Jib Neo4j Meilisearch Next.js CSS Modules 数据同步
基于绞杀者模式与Jenkins实现Express.js单体应用至Azure Functions的渐进式重构 基于绞杀者模式与Jenkins实现Express.js单体应用至Azure Functions的渐进式重构
一个维护了数年的Express.js单体应用，其业务逻辑已经盘根错节。/api/users、/api/orders、/api/products等数十个路由挤在同一个代码库中，任何微小的改动都可能引发回归测试的风暴。数据库模式的耦合更是让独立
2023-10-27 后端架构
Express.js Azure Functions Jenkins 设计模式 Strangler Fig CI/CD
构建Node.js到Python的高性能RPC通道以驱动Matplotlib数据可视化 构建Node.js到Python的高性能RPC通道以驱动Matplotlib数据可视化
在我们的一个数据分析项目中，后端主力技术栈是 Node.js 和 TypeScript。它负责处理所有的业务逻辑、API 路由和用户认证，性能表现一直不错。然而，一个新的需求摆在了面前：根据用户动态查询的数据，实时生成复杂的统计图表，例如热
2023-10-27 后端架构
TypeScript Node.js API Gateway Matplotlib gRPC