MongoDB 模型设计与索引优化（2025）
MongoDB 模型设计与索引优化（2025）MongoDB 的性能依赖合理的文档模型与索引策略与聚合设计。一、模型设计文档粒度：按访问模式划分嵌套与引用，降低跨集合联动。规范命名：字段与类型一致，便于索引与聚合。二、索引与TTL复合索引：覆盖过滤与排序字段，减少扫描。TTL 索引：为过期数据设置自
模型
KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）
基于 KServe 构建模型推理服务，配置自动伸缩与金丝雀发布，并通过压测与观测验证性能与稳定性。
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）一、部署与接口InferenceService：统一模型入口与协议（REST/gRPC）。模型格式：支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。二、弹性与发布Autoscaling：按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。Canary：按权重
MLOps 模型监控与漂移检测（2025）
MLOps 模型监控与漂移检测（2025）模型上线后需要持续观测与校正，防止性能劣化与风险。一、指标与采样指标：准确率、召回率与业务指标联合评估。采样：对在线数据进行代表性采样以支持评估。二、漂移检测分布漂移：监控输入与特征分布变化，预警异常。概念漂移：识别标签与场景变化导致的性能下降。三、反馈与再
Triton Inference Server模型部署与扩展实践
使用 NVIDIA Triton 部署多框架模型服务，配置并发与动态批处理、GPU/CPU 资源与隔离，提供性能优化与监控验证方法。
ReBAC 授权模型与 Zanzibar 设计（权限图、传播与缓存）
解析基于关系的授权（ReBAC）与 Google Zanzibar 架构，说明权限图、传播与缓存策略，并提供可验证的设计与测试方法。
全链路压测与容量规划（负载模型、SLA 与瓶颈定位）
构建真实负载模型开展全链路压测，依据 SLA 与 p95/p99 指标进行容量规划，并提供可验证的瓶颈定位与优化方法。
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）
数据仓库建模：星型与雪花模型权衡（2025）合理的建模提升分析性能与可维护性，避免过度复杂化或冗余。一、模型与特征星型：维度扁平化，查询简单但冗余更高。雪花：维度规范化，冗余低但查询复杂。二、维度与事实维度设计：层级与缓慢变化维（SCD）治理。事实表：粒度与度量与外键设计。三、查询与性能预聚合与物化
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）
NVIDIA Triton Inference Server 模型仓库与调度治理（2025）一、模型仓库与版本仓库：统一模型仓库布局；记录版本与配置（模型仓库）。热加载：支持在线加载/卸载；灰度发布与回滚。二、并发与批处理并发：设置实例与并发（并发）；限制热点模型资源。Batch：启用动态批处理（B
