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构建支持 MLOps 的混合数据特征存储：CockroachDB 与 Milvus 的深度集成与索引优化实践 构建支持 MLOps 的混合数据特征存储：CockroachDB 与 Milvus 的深度集成与索引优化实践
一个全球化业务的推荐系统，其在线服务对特征（Feature）获取的延迟要求是 P99 在 15ms 以内。这个技术指标本身并不新鲜，但挑战在于特征的混合性：一部分是结构化的标量特征，如用户年龄、商品价格、最近7日点击率等，要求强一致性与事务
2023-10-27 数据工程与存储
MLOps CockroachDB Milvus 索引优化 特征存储
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融合 Axum 与 Spark 构建毫秒级延迟的混合式实时特征平台架构 融合 Axum 与 Spark 构建毫秒级延迟的混合式实时特征平台架构
为支持一个高并发推荐系统，我们面临一个典型的两难困境：模型需要两种截然不同的特征。第一种是“即时特征”，例如用户在当前会话中5秒内的点击行为、刚刚浏览的商品类别等，要求特征延迟在50毫秒以内。第二种是“历史特征”，如用户过去30天的购买力分
2023-10-27 数据工程
Axum TimescaleDB Apache Spark Java Rust Feature Store
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在 Vercel Functions 上构建 GraphQL 网关以服务 Android 客户端的复杂图谱查询 在 Vercel Functions 上构建 GraphQL 网关以服务 Android 客户端的复杂图谱查询
一个看似简单的业务需求摆在了面前：在 Android 应用中展示用户的“二度人脉中拥有共同兴趣的好友”。具体来说，我们需要获取当前用户的好友的好友（二度人脉），并筛选出那些与当前用户至少有一个共同兴趣的人。数据结构在概念上是清晰的。 gra
2023-10-27 后端架构
Vercel Functions Android 开发 NoSQL GraphQL 图数据库
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