归档: 2023 | zealotlab

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摆在面前的技术挑战是明确的：为数百万潜在的边缘设备构建一个遥测数据采集与处理平台。这些设备会通过持久化的 WebSocket 连接，以每秒数次的频率上报包含状态、环境读数等信息的时序数据。核心的技术难点可以归结为三点：海量连接管理、时序数据

2023-10-27 架构设计

TimescaleDB Istio WebSockets ORM OpenFaaS

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微服务拆分后，我们团队遇到了一个棘手的难题：授权逻辑散落在十几个后端服务中，实现方式五花八门。有的用中间件，有的在业务逻辑里硬编码，不仅难以维护，更可怕的是权限变更时需要协调多个团队发布，任何一次疏忽都可能导致安全漏洞。前端团队也苦不堪言，

2023-10-27 后端架构

Go 网关与代理 IAM Zustand React

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我们面临的局面是典型的技术债与创新需求的碰撞：一个用 C# 和 .NET Framework 构建的、庞大而稳定的金融风控单体应用，需要集成一组基于 Python (PyTorch) 的复杂机器学习模型。直接通过 REST API 同步调用

2023-10-27 分布式架构

Kubernetes Celery C# 模型部署 Clojure RabbitMQ 微服务

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一个45分钟的CI/CD流水线，在第40分钟的端到端测试阶段因为网络抖动而失败。在传统的单体Jenkinsfile设计中，这意味着从头再来：重新拉取代码、重新编译、重新运行单元测试、重新打包镜像。这不仅仅是40分钟的计算资源浪费，更是对开发

2023-10-27 云原生与DevOps

CI/CD Jenkins Google Cloud Pub/Sub GCP GKE 事件驱动架构

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最初的痛点源于混乱。我们的数据科学团队负责产出模型，而平台团队负责将这些模型封装成服务并部署。问题在于，我们的基础设施横跨三大公有云：AWS、Azure 和 Google Cloud。每个云都有自己的一套 Serverless 方案——La

2023-10-27 DevOps

GitHub Google Cloud Functions Azure AWS AI Data Science & Big Data

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团队接手了一个有数年历史的PHP看板（Kanban）项目。其核心问题在于，所有状态更新都依赖于前端定时发起的AJAX轮询。在看板卡片数量增多、团队协作频繁时，服务器压力巨大，且用户体验延迟明显。技术债的另一个体现是，整个系统是一个巨大的单体

2023-10-27 架构设计

Go CircleCI PHP Headless UI Kanban