Пізно ввечері я розповім про недавнє враження Насправді вона не нова, це все ще банальна тема «Люди, які займаються інфра, повинні бути близькими до бізнесу, інакше все – повітряний замок» Я багато разів заявляв, що я є головним гравцем AIGC, зосереджуючись на двовимірному треку. Одна з проблем, з якою ми зіткнулися останнім часом, спричинена Elasticsearch. Ілюстрації та генеративні завдання, опубліковані нашими користувачами, доступні для пошуку. Останнім часом у Elasticsearch часто трапляються випадки, коли деякі вузли даних переповнюються, а потім виникають проблеми з пошуком у ланцюжку. Як же швидко вирішити цю проблему? Перш ніж говорити далі, потрібно подумати, в чому ж суть пошукової операції в даному сценарії? На мою думку, це управління активами. У сценарії AIGC Prompt, безсумнівно, є основним активом користувачів, тоді як відповідні завдання та ілюстрація є в певному сенсі попереднім переглядом (або атрибутом) активу З таким висновком ми можемо ясно зрозуміти, що, принаймні в його нинішньому вигляді, основні атрибути бізнесу не повинні бути скомпрометовані заради технічних результатів. У той же час, у нас є ще одне спостереження, видимість творів, публічно опублікованих нашими користувачами, відрізняється від видимості Task, Artwork є загальнодоступною для пошуку, і вона також буде нести відповідальність за SEO, тоді як Task насправді видима лише користувачам. Іншими словами, частота доступу до даних і вимоги до ресурсів у них різні. Іншими словами, у нас є потреба в мультиренті для індексу ES. Але, на жаль, згідно з нинішньою конструкцією ES, вона не має можливості мультиренти. Хоча оптимізація запитів буде неминучим варіантом у довгостроковій перспективі, у нинішньому надшвидкісному розвитку сервісів, розбиття індексу на різні кластери та надання різних обчислювальних потужностей/дисків за різними атрибутами індексу, швидкий метод проб та помилок стане нашим першим вибором. Ця робота в даний час триває, і ефект невідомий, але весь процес роздумів про гру насправді є тим, про що я б рідко замислювався в останні кілька років. У багатьох випадках оптимальне рішення техніки може не виявитися оптимальним рішенням бізнесу. Наостанок ще одна реклама. Компанія проводить набір на такі посади, як ML Engineer, ML Data/Full Stack/Backend/Marketing тощо. Якщо ви хочете зробити щось цікаве разом, DM можуть допомогти вашому начальнику