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构建可状态化 Node.js Mock Server 赋能生产级 Storybook 组件开发 构建可状态化 Node.js Mock Server 赋能生产级 Storybook 组件开发
团队引入 Storybook 的初衷是隔离UI组件的开发与测试，但这很快就遇到了瓶颈。静态的 JSON mock 数据无法覆盖真实世界中后端服务的动态性和状态变化。一个组件在 Storybook 中看起来完美，集成到主应用后，面对真实的 A
2023-10-27 前端工程化
Node.js Storybook Mock Server 组件测试
构建跨越前端、Scala与Celery的分布式全链路追踪体系 构建跨越前端、Scala与Celery的分布式全链路追踪体系
一个请求超时了。前端界面上只显示一个模糊的“任务提交失败”提示。检查Scala服务的API日志，HTTP 202 Accepted，请求处理成功，任务已投递到消息队列。然而，下游处理该任务的Python Celery Worker日志却一片
2023-10-27 可观测性
OpenTelemetry 分布式追踪 Frontend Celery Scala
构建面向生产环境的 Kubernetes GitOps 工作流：从 Express.js Monorepo 到自动化部署 构建面向生产环境的 Kubernetes GitOps 工作流：从 Express.js Monorepo 到自动化部署
在管理一组相互依赖的 Node.js 微服务时，团队很快会遇到一个棘手的架构交叉点。代码库是应该分散在多个仓库，还是统一在 Monorepo 中？CI/CD 流水线应该如何设计，才能在确保质量的同时，实现高效、独立的部署？当目标平台是 Ku
2023-10-27 云原生与DevOps
Kubernetes Express.js Jest Monorepo GitOps CI/CD
在OpenFaaS中融合Loki与BDD实现PyTorch模型的可观测性驱动开发 在OpenFaaS中融合Loki与BDD实现PyTorch模型的可观测性驱动开发
我们团队的 PyTorch 模型在 Jupyter Notebook 里表现完美，单元测试覆盖率也接近100%，但部署到 OpenFaaS 上的生产环境后，问题接踵而至。模型推理延迟偶尔飙升，特定类型输入的错误率莫名升高，甚至出现过模型版本
2023-10-27 MLOps
OpenFaaS BDD Code Review PyTorch Loki
面向复杂业务的移动端 TensorFlow Lite 微内核推理架构实践 面向复杂业务的移动端 TensorFlow Lite 微内核推理架构实践
当移动端应用需要承载的AI功能从单一的实验性任务演变为由多个独立团队并行交付、快速迭代的复杂业务矩阵时，最初那个简单的、将.tflite文件直接打包进APK的模式就走到了尽头。在真实项目中，我们面临的挑战是： 应用体积膨胀: 每个新模型
2023-10-27 软件工程与架构
移动开发 TensorFlow 软件工程与架构 核心库
基于 Redis 和 Tower Middleware 实现 Tonic 服务的分布式熔断与限流 基于 Redis 和 Tower Middleware 实现 Tonic 服务的分布式熔断与限流
最近一个项目里，我们的核心服务开始承受越来越大的压力。这是一个典型的微服务架构，由多个 Rust 服务构成，彼此通过 Tonic (gRPC) 通信。问题出在一个下游的依赖服务上，它偶尔会因为负载过高或内部错误而响应变慢，甚至完全不可用。最
2023-10-27 后端架构
分布式与中间件 Tonic Redis
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