AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
优化
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）一、摄取与分段实时摄取：Kafka 流式摄取，控制批与并发。分段：合理分段大小与时间窗口，降低查询开销。二、索引与布局索引：倒排/范围/Star-tree 索引按查询模式配置。布局：列裁剪与压缩提升扫描效率。三、查询与资源查询优化：
CDN 缓存策略与边缘路由优化（2025）
CDN 缓存策略与边缘路由优化（2025）CDN 在全球交付中扮演关键角色，需要精细策略与观测。一、缓存与 TTL缓存层次：边缘与源站的协同；合理设置 TTL 与校验。预热策略：对热点与发布前资源进行预热。二、路由与就近边缘路由：就近访问与链路优化，减少跨区域回源。失败回退：在节点异常时切换路由与回
ClickHouse 写入与查询优化（2025）
ClickHouse 写入与查询优化（2025）ClickHouse 面向高并发分析型查询，优化重点在表引擎与数据布局与查询路径。一、表与索引MergeTree 家族：根据写入与查询模式选择合适引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）。主
ClickHouse 列式存储与聚合引擎优化（MergeTree、Materialized View 与验证）
使用MergeTree系列引擎与物化视图进行聚合加速，结合分区与主键设计优化查询与写入，并提供度量与验证方法。
ClickHouse 性能优化（MergeTree、分区与索引、TTL 与聚合）
基于 MergeTree 家族的存储引擎，优化分区与主键、索引与 TTL，提升分析查询性能并提供可验证方法。
ClickHouse 表引擎与排序键分区优化实战
基于 MergeTree 的分区与排序键设计，提供建表与查询优化示例以提升读写与聚合性能。
ClickHouse物化视图与高吞吐写入优化实践
通过MergeTree与物化视图实现实时预聚合与高吞吐写入，提供可验证的SQL与系统表观测方法。
Cloudflare Images与Image Resizing边缘图片优化治理
使用 Cloudflare 的图片服务进行边缘优化与裁剪/格式转换，与缓存协同提升性能与成本效率。
