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在微服务架构中做机器学习,真的太难了

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 我曾在很多团队中参与构建过由深度学习驱动的项目,从个性化定制到推荐付费,可以说无所不包。在这个过程中,我需要花费大量时间开会,然后寻找数据,构建 ETL 来获取和清理数据。我遇到最糟糕的情况就是被迫处理面向微服务的架构。 我不是呼吁大家停止使用微服务,但如果想在一个严格的微服务架构中推动机器学习项目,很大程度要失败。 本文,我将介绍为什么面向微服务的架构和机器学习不对付。然后,我将介绍诸如 Airbnb 和 Uber 这样的公司所采用的解决方案。 微服务已成为技术公司事实上的架构选择。微服务能让大型公司的众多团队构建小型、独立的组件。团队无需堆砌庞大的单体架构就可以解决问题并满足需求,让团队可以快速前进。但是,如果微服务用过了头,比如将一个用户会话 Token 转换为用户配置文件这么简单的操作,就可能会触发足足二十个网络调用。 我最近在 Twitter 上看到了一段视频,给了我一些启发。这段视频很有趣,并且完美解释了这个概念(下文是视频中的对话文本): 产品经理:为什么在个人资料页面显示...

我们为什么停用微服务?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 在 Botify,我们工程团队的核心价值观之一是 ownership。我们赋予工程和产品团队自主权以及灵活性,让它们拥有自己的项目并完成这些项目。然而,随着我们在更大的技术栈上工作,团队规模也越来越大,我们开始遇到一些关于如何共享工作成果的问题。 2016 年年底,我们想赋予工程师和产品经理更多的 local ownership,从而能快速轻松地将他们的产品和技术栈投入使用。为此,我们决定将 Django 应用程序拆分为微服务。 这个故事阐述了我们是怎样失败,以及如今我们为何又将这些服务迁回到单体应用。同时,我们还会花些时间来分享我们的经验教训。 在深入讨论前,我想强调下:本文的目的并非指责微服务。在 Botify,我们的理念是“使用最合适的工具”——我们认为,微服务并非此刻解决我们问题的适当工具。 开启微服务之旅 首先,简单介绍下 Botify 的历史。Botify 于 2012 年在 Python/Django 技术栈上创建。到 2016 年初,整个 Botify 平台都是通过我们 ...

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