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可观测性实战:从拨云见日到抽丝剥茧快速定位业务响应时延高问题

本文分享借助 DeepFlow 在某头部劵商业务压测场景中通过调用链追踪快速定位问题的过程。解决在容器云内等复杂调用场景中解决传统监控手段覆盖不全面、排障定位无手段等痛点。分享利用 DeepFlow 如何快速在复杂的业务调用过程中抽丝剥茧,快速排除网络问题,定位Pod服务自身业务逻辑问题,展现 DeepFlow 产品价值。 背景介绍 某头部券商OCR识别业务压测多个后端服务Pod时,偶发性业务响应时延高问题,当出现故障时集中某一Pod出现时延3s以上,其他Pod业务响应正常。 客户在内部已经建立了多套容器环境,随着业务规模的增长和技术架构的演进,也面临了若干运维痛点: • 基础设施监控手段限制导致的排障困难:由于无法采用实时插庄监控全栈链路,基础设施团队不得不依赖日志分析来逐步排查问题,这种方法显著延长了故障诊断的时间。 • 监控数据粒度不足导致追踪能力受限:现有的传统埋点技术提供的监控数据过于粗略,难以实现对基础服务、云组件和网络调用的深入追踪,影响了问题定位的准确性。 • 云原生环境下的网络诊断难题:在复杂的云原生环境中,Kubernetes的内置诊断工具效率不高,缺乏专门针对网络...

使用 Elastic 和 Mistral 构建多语言 RAG(一)

作者:来自 ElasticGustavo Llermaly 使用 Elastic 和 Mixtral 8x22B 模型构建多语言 RAG 应用程序。 Mixtral 8x22B 是性能最高的开放式模型,其最强大的功能之一是能够流利使用多种语言;包括英语、西班牙语、法语、意大利语和德语。 想象一下,一家跨国公司拥有不同语言的支持单和解决方案,并希望跨部门利用这些知识。目前,知识仅限于代理使用的语言。让我们解决这个问题! 在本文中,将向你展示如何通过创建多语言 RAG 系统来测试 Mixtral 的语言能力。 你可以按照此笔记本在此处复现本文的示例。 如果你想在自己的自托管 Elasticsearch 集群中完成下面的展示,请详细阅读文章 “使用 Elastic 和 Mistral 构建多语言 RAG(二)”。 步骤 创建嵌入端点 创建映射 索引数据 提出问题 创建嵌入端点 我们针对此示例的支持票(suport tickets)将以英语、西班牙语和德语提供。Mistral 嵌入模型不是多语言的(嵌入模型和大模型还不是一回事!),但我们可以使用 e5 模型生成多语言嵌入,因此我们可以索引不同...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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