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基于 GitOps 实现 Kubernetes 环境下 SkyWalking 与 Elasticsearch 的全生命周期声明式管理 基于 GitOps 实现 Kubernetes 环境下 SkyWalking 与 Elasticsearch 的全生命周期声明式管理
在管理多个 Kubernetes 集群的可观测性技术栈时，一个反复出现的痛点是配置的漂移与不一致性。SkyWalking 的告警规则、Elasticsearch 的索引生命周期策略（ILM）、乃至 OAP Server 的核心配置文件，在开
2023-10-27 云原生与DevOps
GitHub 容器编排 Elasticsearch SkyWalking Web API 与技术 GitOps
构建异构技术栈的全链路可观测性：从 iOS 客户端到 Koa 与 Phoenix 后端的数据追踪及 Snowflake 归集 构建异构技术栈的全链路可观测性：从 iOS 客户端到 Koa 与 Phoenix 后端的数据追踪及 Snowflake 归集
当团队的技术栈自由度过高，就会不可避免地走向监控孤岛。我们的移动端团队选择了原生的 iOS 开发，API 网关层为了快速迭代和轻量化使用了 Koa.js，而核心的高并发业务则由 Elixir/Phoenix 驱动。这种组合在各自领域都表现出
2023-10-27 架构与设计
iOS 开发 Snowflake OpenTelemetry Koa Phoenix
在CircleCI流水线中为Tornado服务实现mTLS证书的全生命周期管理 在CircleCI流水线中为Tornado服务实现mTLS证书的全生命周期管理
内部服务之间的通信安全，单靠VPC网络隔离是不够的。任何一个服务被攻破，整个内网就可能暴露在风险之下。零信任网络模型要求我们对每一次交互都进行显式认证，即使是发生在“可信”内网中的通信。mTLS（双向TLS）是实现服务间强认证的有效手段，但
2023-10-27 后端架构
Tornado mTLS CircleCI 构建与工具
构建基于 Milvus 特征存储的实时向量相似性前端响应式架构 构建基于 Milvus 特征存储的实时向量相似性前端响应式架构
我们面临一个棘手的性能瓶颈。在现有的风控和异常检测面板上，分析师定位到一个可疑实体（例如，一笔交易、一个用户画像）后，需要查看与其行为模式相似的其他实体。这个“相似性”是通过后端机器学习模型生成的 embedding 向量来计算的。目前的流
2023-10-27 数据工程与存储
MobX Milvus Feature Store WebSocket React
基于 Crossplane 和 WebAuthn 构建 TDD 驱动的 Delta Lake 自助式供给服务 基于 Crossplane 和 WebAuthn 构建 TDD 驱动的 Delta Lake 自助式供给服务
团队内部对隔离数据实验环境的需求正在爆炸式增长。每个数据科学家都希望有一个独立的 S3 Bucket、一套独立的 Glue Catalog 和专门的 IAM 策略，用来运行他们的 Delta Lake 查询，互不干扰。最初，这个任务落在平台
2023-10-27 平台工程
Go Kubernetes TDD Delta Lake Crossplane WebAuthn
利用编排式Saga保障Flutter应用驱动下主数据与搜索引擎的最终一致性 利用编排式Saga保障Flutter应用驱动下主数据与搜索引擎的最终一致性
在一个典型的移动应用驱动的微服务架构中，我们很快就会遇到一个棘手的问题：如何维护跨多个服务的数据一致性。假设我们正在构建一个体验预订平台，用户通过Flutter应用预订活动。这个操作至少会触及两个服务：BookingService，负责将预
2023-10-27 分布式架构
Saga Pattern Flutter Search Microservices Eventual Consistency
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