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使用Puppet自动化部署由Weaviate、Apache Iceberg与MariaDB构成的混合特征存储架构 使用Puppet自动化部署由Weaviate、Apache Iceberg与MariaDB构成的混合特征存储架构
我们的机器学习平台最初陷入了一片混乱。特征工程管道的每个组件——离线批处理、在线实时查询、向量相似性检索——都由不同团队手动部署和维护。环境漂移成了家常便饭,开发环境的一个“小”配置更新,在生产环境就可能引发雪崩式的故障。问题的根源在于我们
2023-10-27
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构建从 Pandas 到 Zustand 的实时数据流架构:一种 Node.js 驱动的交互式分析前端实现 构建从 Pandas 到 Zustand 的实时数据流架构:一种 Node.js 驱动的交互式分析前端实现
在处理大规模数据集的交互式分析场景中,传统的请求-响应模型往往会遭遇瓶颈。用户在前端界面调整一个筛选参数,可能需要等待后端完成数秒甚至数分钟的完整计算,才能看到结果。这种延迟严重破坏了数据探索的流畅性。我们的目标是构建一个架构,让前端的数据
2023-10-27
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