Tìm kiếm
15 kết quả cho “Feature logging”. Tìm không phân biệt dấu.
- Taming the ML Firehose: Scaling Feature Consistency Bài tóm tắt · Uber · 2026
…er.com/us/en/blog/taming-ml-firehose/) Bối cảnh - Mục tiêu: feature dùng lúc inference chính là feature dùng để train model kế tiếp. Trước đó hai đường lệch nhau: - Online: feature…
- Near real-time features for near real-time personalization Bài tóm tắt · LinkedIn · 2022
…](https://engineering.linkedin.com/blog/2022/near-real-time-features-for-near-real-time-personalization) Bối cảnh - Pipeline feature thông thường: event Kafka được ETL vào HDFS, jo…
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Internationalization in web monorepo Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…nd chia tầng: App (Next.js, cấu hình toàn cục, nối route) → Feature (logic + UI một tính năng) → Domain (logic riêng của ứng dụng dùng chung giữa feature) → Core (thư viện không ch…
- From Local to Global: Building Seamless B2C Product Integration at Mercari Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…nh loại sản phẩm shop khỏi kết quả search; bật hiển thị qua feature flag cho người dùng nội bộ; rồi thêm shop vào whitelist bằng cấu hình. Historical sync chạy giờ thấp điểm, từ sh…
- Stream processing Chủ đề Thành viên
Khi batch hằng ngày hay hằng giờ không còn đủ tươi (chi tiêu quảng cáo phải dừng đúng lúc chạm ngân sách, dashboard MRR không được trễ 24 giờ, alert phải bắn khi contest sắp đầy), hệ phải tính liên tục trên luồng sự…
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- Nền tảng nội bộ cho service (đường ray chung) Chủ đề Thành viên
Tách hệ thống thành nhiều phần (service, hoặc component trong một monolith) giải được bài toán tổ chức. Nhưng nếu mỗi team tự làm RPC, retry, log, metric, contract theo cách riêng, thì ta chỉ đổi một kiểu hỗn loạn lấy…
- Bảo mật hạ tầng và quản lý secret Chủ đề Thành viên
Khi hệ thống lớn lên, số credential (mật khẩu DB, API key, SSH key, token, cookie phiên) tăng theo số service, pipeline, nhà cung cấp, và chúng rải vào code, cấu hình, hệ build, log. Các nguồn trong wiki cho thấy kẻ tấn…
- Uber Công ty Thành viên
Một vòng đủ: monolith → microservices → tổ chức lại microservices. Năm 2012–2013 Uber có hai monolith; khi lên hàng trăm kỹ sư thì tách. Lý do chủ yếu là tổ chức. Năm 2015 họ có 500+ service và phải chuẩn hoá contract…
- Best Practices for Real-time Machine Learning: Alerting Bài tóm tắt · Nubank · 2022
…, sập vì upstream, deploy hỏng) cộng thêm lỗi riêng của ML: feature thiếu hoặc hỏng, phân phối dân số đổi đột ngột. Khác biệt chính: model có thể hỏng âm thầm , vẫn trả dự đoán sai…
- Behind the Global Launch: Decoding the Android Engineering Strategy for Our New App Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…hai thư mục chính: product (jp, global; mỗi cái có app/core/feature) và library (nền dùng chung). Plugin modules-graph-assert kiểm đồ thị phụ thuộc trên CI và làm build fail nếu vi…
- Serving Machine Learning Models Efficiently at Scale at Zillow Bài tóm tắt · Zillow · 2022
…n nhiều logic nghiệp vụ quanh nó: tiền xử lý request, trích feature tức thời, làm giàu bằng feature đã tính sẵn, hậu xử lý, có khi gọi thêm model thứ hai tuỳ kết quả model đầu. - T…