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构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道：Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡 构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道：Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡
问题的起点非常明确：我们需要为一套在线风控与推荐模型提供特征服务。业务需求对这套服务的延迟提出了极为苛刻的要求——P99响应必须在50毫秒以内。同时，模型需要两类截然不同的特征：一类是实时性极高的“在线特征”，例如用户在当前会话中的点击次数
2023-10-27 数据工程与存储
Redis Streams MongoDB ClickHouse API 设计 框架与工具
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构建实时软件供应链漏洞情报平台的架构权衡与实现 构建实时软件供应链漏洞情报平台的架构权衡与实现
在真实的企业环境中，软件供应链安全早已不是一个“锦上添花”的选项。当微服务数量从几十个膨胀到数千个，每个服务都依赖着成百上千的开源组件时，如何构建一个能够实时响应、大规模处理并深度分析依赖漏洞的平台，就成了一个严峻的架构挑战。问题不仅仅是运
2023-10-27 架构设计
Material-UI WebSockets 依赖扫描 Pulsar Elasticsearch
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构建结合 DynamoDB 与 SQL 的混合特征存储并通过 BentoML 提供实时服务 构建结合 DynamoDB 与 SQL 的混合特征存储并通过 BentoML 提供实时服务
我们的机器学习团队遇到了一个日益棘手的窘境：特征分裂。一部分特征是实时生成的，比如用户最后一次点击、当前会话时长，必须在10毫秒内可供模型调用；另一部分则是离线计算的批量特征，例如用户过去7天的平均购买金额、历史浏览品类分布，这些通过复杂的
2023-10-27 数据工程
MLOps Kanban DynamoDB SQL BentoML
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