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要不要再学学下面的文章?
OpenTelemetry 实践指南:历史、架构与基本概念 (crossoverjie.top)
本文介绍了OpenTelemetry的历史、架构和基本概念。OpenTelemetry是一个用于统一日志、指标和链路追踪的开源项目,旨在简化可观测性技术栈的复杂性。文章详细介绍了OpenTelemetry的三个核心组件:客户端、OTel Collector和数据存储。通过标准化协议,OpenTelemetry实现了与多种后端系统的兼容,为开发者提供了一种灵活且可扩展的可观测性解决方案。
by @技术头条 2024-08-06 08:05 查看详情
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
架构设计 the Easy Way (blog.alswl.com)
前几日,我在团队内部举行了一场技术分享,我介绍了关于架构设计的最佳实践。将这些实践凝练成了 20 字口诀:架构看问题、需求看用例、设计看模型、细节看时序。

我将顺口溜转到了 Twitter,不少朋友对这些顺口溜产生了浓厚兴趣,希望深入了解。因此,我将我分享中的观点扩展成了这篇文章。
by @技术头条 2023-07-30 17:40 查看详情
什么是多运行时架构? (insights.thoughtworks.cn)
随着微服务架构在大规模组织中成熟落地,服务化体系规模的不断扩张也带来了一些典型问题:服务如何有效治理和接入?团队如何高效协作?本文介绍了多运行时架构解决上述问题的思路,并通过几种开源方案探讨了在实现中遇到的挑战,最后提出了对演进的设想及展望。本文介绍了多运行时架构的概念以及一些实现方案,并讨论了目前的实现中存在的限制与挑战,最后设想了一种未来可能的架构形态。
by @Thoughtworks 2023-07-27 12:17 查看详情
云服务架构完全指南 (linux.cn)
经过大约 16 年的演变,云计算已经成为一种几乎所有网民都在使用的技术。它可以作为一种服务,用于满足各类企业和消费者的需求。因此,在云计算中正在使用多种服务架构,旨在根据最新的需求来定制所需技术。本文就如今使用的所有服务架构,提供一份完全指南。
by @技术头条 2023-07-23 12:20 查看详情
美团视觉GPU推理服务部署架构优化实践 (tech.meituan.com)
面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战,美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化,他们提出一种通用高效的部署架构,来解决这种常见的性能瓶颈问题。以“图像检测+分类”服务为例,优化后的服务压测性能指标GPU利用率由40%提升至100%,QPS也提升超过3倍。本文将会重点介绍推理服务部署架构优化的工程实践,希望对大家能有所帮助或启发。
by @技术头条 2023-02-12 14:37 查看详情
单体优先的微服务架构 (insights.thoughtworks.cn)
你不应该在新项目之初就采用微服务架构,即使你坚信该应用未来会因业务演进而变得巨大无比。
by @Thoughtworks 2022-12-21 09:56 查看详情
专访企业架构学者Svyatoslav Kotusev (insights.thoughtworks.cn)
在企业架构领域,Svyatoslav Kotusev是一位很特别的国际学者,他多年从事企业架构的研究,不趋同,有着非常鲜明而独到的见解。让我们看看他是如何阐述为什么学、怎么学、如何应用企业架构的,应该会对您有所帮助(或许会改变您的认知)。
by @Thoughtworks 2022-11-29 10:39 查看详情
重新思考 React 项目架构 (teobler.com)
这篇文章想聊聊这四年我对前端架构的认识及思考,这是一个慢慢演进和一步步推翻自己的过程。
by @Teobler 2022-10-17 13:52 查看详情
GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践 (tech.meituan.com)
GraphQL是Facebook提出的一种数据查询语言,核心特性是数据聚合和按需索取,目前被广泛应用于前后端之间,解决客户端灵活使用数据问题。本文介绍的是GraphQL的另一种实践,我们将GraphQL下沉至后端BFF层之下,结合元数据技术,实现数据和加工逻辑的按需查询和执行。这样不仅解决了后端BFF层灵活使用数据的问题,这些字段加工逻辑还可以直接复用,大幅度提升了研发的效率。本文介绍的实践方案已经在美团部分业务场景中落地,并取得不错效果,希望这些经验能够对大家有帮助。
by @技术头条 2022-09-13 23:28 查看详情