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架构设计

用三层架构在 Bedrock 上搭建自驱式 AI 运维告警系统

来源: aws.amazon.com 37
大规模运行 Bedrock 上的生成式 AI 应用时,运维团队很快会遇到一个棘手问题:告警太多、阈值太死、工单重复创建,SRE 散落在各处的通知缺乏上下文。Amazon Bedrock Ops Alert 正是为了解决这些痛点而设计的三层自动化监控方案——它不只是"检测→通知"的流水线,而是把阈值自适应、告警分类、工单去重和上下文推送串成一条自驱闭环。...

用一小时把架构需求排进路线图:Tech Roadmap Prioritization 实战

来源: aws.amazon.com 35
架构团队最常遇到的困境不是"没有需求",而是需求太多、每个都紧急、每个都重要。产品要新功能,运维要稳定性,安全要合规,基础设施要升级——所有倡议挤在一起,谁先谁后全靠嗓门大小。Tech Roadmap Prioritization(TRP)就是为解决这个问题设计的:一小时、一张矩阵、一群利益相关方,产出一份可执行的架构 backlog。 TRP 的关键...

数据中心断电零预警:Meta 的"瞬时断电风暴"验证体系

来源: engineering.fb.com 34
数据中心最怕的不是慢故障,而是"灯突然全灭了"——电网跳闸、UPS 失效、整排机柜瞬间掉电,零预警、零缓冲。传统灾备演练往往假设"有几分钟优雅关机时间",但现实中的断电不会给你这个窗口。Meta 近期公开了他们应对这类极端场景的测试范式 Instantaneous PowerLoss Storm,以及围绕它构建的纵深防御体系和验证方法。这篇文章拆解其核...

用 Amazon FSx for NetApp ONTAP 搭建高可用 Oracle 数据库

来源: aws.amazon.com 61
Oracle 数据库的高可用架构,核心难题一直是共享存储。传统做法依赖 SAN 或 NFS,在云上要么成本高,要么恢复慢。Amazon FSx for NetApp ONTAP(简称 FSxN)把 ONTAP 的数据管理能力搬进 AWS,配合 Auto Scaling 和无服务器编排,可以把故障恢复从"人肉重启"压缩到分钟级自动化。 下面拆解这套架构的...

写代码不再是瓶颈:Spotify 如何把开发者体验扩展到团队与 AI Agent

来源: engineering.atspotify.com 53
Spotify 首席架构师在 Code with Claude 大会上抛出一个判断:写代码本身已经不再是约束了。真正卡住交付速度的,是团队协作摩擦、重复的基建搭建、以及工具链对 AI Agent 的不友好。他们的应对方式是——用平台工程把开发者体验(DevEx)从"个人写代码"的维度,拉升到"团队+Agent 高效运转"的维度。 这个判断值得认真对待。...

Google 全球服务舰队上的大规模 A/B 实验系统:如何让分布式实验不再打架

来源: infoq.com 41
Google 每天同时跑着成千上万个 A/B 实验——搜索、YouTube、Maps、Ads,每个产品都有自己的服务集群,每个集群又拆成几十个微服务。实验多了,问题就来了:用户在搜索页被分到实验 A,跳到结果页却被分到实验 B;曝光日志漏记了一条,结论就偏了;两个实验同时改同一个按钮的颜色,数据谁也说不清。 最近 Google 公开了它跨舰队的大规模 ...

Project Solara:微软为 AI Agent 时代重新定义硬件

来源: oschina.net 105
Build 2026 上,微软抛出了一个信号:AI Agent 不只是跑在现有硬件上的软件,它需要一种从芯片到云端都为之重新设计的计算平台。代号 Project Solara 正是这个方向的首次落地——一个"Agent 优先"的硬件与软件整合方案。 Windows 与设备副总裁 Steven Bathiche 在博客中明确表态:AI Agent 正在成...

TimescaleDB 2.27.2:压缩策略与刷新策略冲突的修复,建议尽快升级

来源: oschina.net 50
TimescaleDB 作为 PostgreSQL 扩展,让时序数据既能享受自动分区(hypertable)的性能红利,又不丢失完整的 SQL 能力。但 2.27.1 中一个策略管理缺陷可能导致数据刷新静默失效——2.27.2 修复了这个问题,官方建议尽快升级。 核心修复是 issue #9895:当用户对 hypertable 添加列存储(colum...

pg_stat_statements 的沉默盲区:那些它看不到、记不住、悄悄丢掉的东西

来源: postgr.es 44
每个用 PostgreSQL 的人都会开 。它便宜、即时、不用装额外组件——查一下就知道哪个查询最慢、哪个调用最多。但用久了你会发现一些诡异的事:昨天还在列表里的关键查询今天消失了;p99 突然飙升但平均值纹丝不动;一个跑了 30 秒然后超时崩溃的查询,在视图里根本找不到踪迹。 这些不是 bug,而是 作为"一堆聚合计数器"的固有边界。上一篇文章讲了它...

Logback 1.5.34:修复堆栈轨迹边界问题,日志配置实战速查

来源: oschina.net 39
Logback 1.5.34 是一次小版本迭代,但修了一个容易被忽视却可能让异常日志"静默失败"的边界问题——当 返回的某些 处于非预期状态时,之前的版本可能抛异常或输出残缺信息。对于依赖异常堆栈做故障定位的生产系统,这类缺陷不容小觑。 Java 的 在绝大多数场景下返回正常的 数组,但存在边界情况: 某些 JVM 实现或原生方法调用可能返回 元素或字...