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iGraph自动化流量预估及大规模数据智能调度

引言 iGraph是一个在线图存储和查询服务,从2015年年初正式上线到现在,已经平稳经历了3次双十一大促的历练。在这几年的发展过程中,我们持续改进用户接入体验、跟TPP推荐业务平台一站式集成、在线服务质量持续保持稳定,这一些长期投入让iGraph赢得了越来越多集团客户的信任,其中包括集团的核心搜索和推荐业务。随着支撑越来越多集团业务,iGraph已经发展成为集团在线服务架构中一个非常重要的基础服务设施。为了支撑iGraph业务的快速增长,今年上半年我们开发了AutoUmars基础管控组件,并基于此重构了iGraph管控系统。在刚刚过去的2017双十一大促中,iGraph系统的各项核心业务指标达到了前所未有的峰值。 下面我们分享一些今年大促中iGraph的相关业务数据: 在中美俄三地提供了万级别表数目的在线并发访问。 Proxy峰值入口访

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Multi-Agent:多层嵌套结构设计

一套 Multi-Agent 能不能信,不看它平时答得多顺,看出错那天错兜不兜得住。判断可管理,就是把出错的这本账理得清:错认得出、账追得到底、责任找得到人,修完还能把教训收回去,不让系统犯同一个错。我们先理清楚对Multi-Agent的身份认知,造系统的Multi-Agent和用系统的Multi-Agent,谁在前、谁在后、记忆又怎么在两层之间回流。之前一篇(Multi-Agent: 这几位“大哥”在我手里成了精),我们把Multi-Agent的判断和决策切开了:调度只派活、执行只论证、知识只留痕。工作切片,各归各家,那一刻特别痛快,看起来充满秩序感。如何保障分工之后,Multi-Agent的有效执行,又会有一系列的问题,一类是:这群 Agent 是谁造的?规则谁写的、谁验的、坏了谁修?这些“娘胎”里的设定有没有考虑周全?更进一步的:责任切开后,可每一环真的负责吗?Multi-Agent是一个绝对的“扁平组织”还是类似一个大型组织内的团队分工,就像生产部门和销售部门,Multi-Agent和Multi-Agent可能也是不一样的?知识能在Multi-Agent构成的小集群之间流转吗?往深思考起来,就像做组织管理,把对Multi-Agent的分工看成是一次分工和权责重构,如果职责分工看起来清晰了,但是一出事故,还是整条链背锅,这个部门挨批,那组织能力其实没有因为新生产力收益,搞不好还会在看不见的地方形成新的内耗,问题反而复杂化了。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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