Создавайте надежные конвейеры AI/ML с микросервисами на Go
По мере увеличения сложности задач ИИ и машинного обучения возрастает потребность в надежных системах оркестрации. Простота, производительность и поддержка одновременного выполнения задач делают Go идеальным выбором для создания оркестрационного слоя ML-конвейеров, даже если сами модели написаны на Python.
Транзакции в микросервисах с паттерном Saga
Шаблон Saga предоставляет элегантное решение, разбивая распределённые транзакции на серию локальных транзакций с компенсирующими действиями.
Архитектура на основе событий с использованием AWS Kinesis для масштабируемости
AWS Kinesis стал основой для создания современных микросервисных архитектур, работающих на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени с минимальными операционными затратами.
Оптимизируйте фронтенд-API с помощью GraphQL BFF и Apollo Server
Шаблон Backend for Frontend (BFF) в сочетании с GraphQL и Apollo Server создает мощную архитектуру для современных веб-приложений.
Развёртывание production-ready сервис-меша: Istio vs Linkerd
Узнайте, как реализовать и оптимизировать архитектуры сервис-мешей с использованием Istio и Linkerd. Это руководство охватывает стратегии развертывания, сравнения производительности, конфигурации безопасности и лучшие практики для производственных сред.
