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构建事件驱动的实时机器学习特征服务 HBase索引设计与实践 构建事件驱动的实时机器学习特征服务 HBase索引设计与实践
一、问题的定义:毫秒级延迟下的实时特征挑战在构建一个在线预测服务时,我们面临的核心技术挑战是:如何在海量、高并发的用户行为事件流中,实时计算、存储并检索机器学习所需的特征,且整个特征获取(Feature Fetching)链路的 P99 延
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在 Azure 上部署由多个实例组成的 FastAPI 应用集群时,一个常见的挑战是下游服务的稳定性。如果一个关键的下游依赖项出现故障,传统的单实例熔断器无法阻止集群中的其他节点继续发起无效请求,最终导致“惊群效应”,加剧故障。一个节点熔断
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在处理一个大型 TensorFlow 模型时,我们遇到了一个棘手的资源竞争问题。该模型需要加载到 GPU 显存中执行推理,单次推理会占用接近 90% 的显存。在我们的架构中,API 请求通过 Tyk 网关路由到后端的推理服务。最初的设计是无