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机器学习平台带给QA的挑战 (insights.thoughtworks.cn)

【简介】

机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多，加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点；这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服，本文一一揭晓。

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由 @Thoughtworks 2020-12-07 11:02 / 0个评论

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美团大规模KV存储挑战与架构实践 (tech.meituan.com)

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分：第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程；第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践；第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践；最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。

by @技术头条 2024-03-21 22:53 查看详情

十亿行的挑战 (colobu.com)

国外的程序员休完他们的假期之后在玩什么？他们在玩十亿行的代码挑战。

工程师贡纳尔·莫林在元旦发起一个挑战(1BRC),挑战从 1 月 1 日持续到 1 月 31 日。
如果你决定接受它，你的任务看似简单：编写一个 Java 程序，用于从文本文件中检索温度测量值并计算每个气象站的最小、平均值和最高温度。只有一点需要注意：文件有 1,000,000,000 行！（1 billion， 10亿行)。

by @技术头条 2024-03-12 22:46 查看详情

分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 (tech.meituan.com)

美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。

by @技术头条 2024-03-12 22:39 查看详情

MySQL自治平台建设的内核原理及实践（下） (tech.meituan.com)

本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。

by @技术头条 2023-08-26 21:54 查看详情

MySQL自治平台建设的内核原理及实践（上） (tech.meituan.com)

本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。

by @技术头条 2023-08-26 21:54 查看详情

CMDB平台建设指南 (wiki.eryajf.net)

本文写就于2022年，是本人在CMDB领域的钻研探索实践之后的一些经验分享，全文约计1.7w字，凝聚了我全部的心血，从平台架构的设计，到项目周期的管理，甚至项目完成之后的推广，都有所涉猎，如果你也在折腾CMDB，那么本文是你不可错过的入门必读之作。

by @技术头条 2023-07-23 12:31 查看详情

为什么企业应该选择平台即服务（PaaS） (linux.cn)

平台即服务能够快速、轻松地创建网络应用，而无需购买和维护其下的软件和基础设施。本文解释了它为什么有用。

平台即服务PaaS（以下简称 PaaS）指的是云计算服务，它为客户提供了开发、运行和管理应用程序的平台，而免去了建立和维护与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂工作。这是云原生应用和支持系统所依托的核心平台。

PaaS 通常包括不同的应用基础功能，包括应用平台、集成平台、业务分析平台、事件流服务和移动后端服务。此外，它还包括一套与监控、管理、部署相关的功能。

by @技术头条 2023-02-20 22:18 查看详情

弹性AI团队工作流平台设计 (54chen.com)

AI行业的发展越来越规范，一套有效的CI/CD平台，可以让一个AI团队的工作效率大幅提升。但当前市场上五花八门的云平台让人难以决择，究竟如何做才是正确的，本文以MLflow，Jenkins和AWS SageMaker为基础，兼顾不同时期的团队的替换可能性，为基础架构提供技术选型。

by @技术头条 2023-02-12 21:24 查看详情

部署机器学习方案之困（下） (blog.nsfocus.net)

在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。

by @技术头条 2023-02-12 14:05 查看详情

部署机器学习方案之困（上） (blog.nsfocus.net)

近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。

本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。

by @技术头条 2023-02-12 14:04 查看详情