文章：构建安全且可扩展的面部识别系统
当有三千名员工同时进行身份验证时，同步API调用会导致系统崩溃。本文介绍了一种适用于大规模人脸识别系统的四层架构：客户端过滤功能可使云服务成本降低30%；检测与验证过程的分离使得系统扩展能力提升10倍；基于风险的动态阈值设置有助于更好地控制系统性能；而零信任隐私保护机制，结合用户同意机制及自动化数据清理功能，能够有效遵守GDPR和HIPAA等法规要求。 作者：Praveen Kumar Gopalakrishnan
当有三千名员工同时进行身份验证时，同步API调用会导致系统崩溃。本文介绍了一种适用于大规模人脸识别系统的四层架构：客户端过滤功能可使云服务成本降低30%；检测与验证过程的分离使得系统扩展能力提升10倍；基于风险的动态阈值设置有助于更好地控制系统性能；而零信任隐私保护机制，结合用户同意机制及自动化数据清理功能，能够有效遵守GDPR和HIPAA等法规要求。
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如何逐步迁移传统的单体应用系统，而无需进行大规模的重新开发
大多数传统的迁移项目在最终切换完成之前就会失败。 这种失败通常源于将迁移过程视为一个单一的步骤来执行：迁移应用程序、数据库，转移所有用户数据，调整流量分配，然后关闭旧系统。 这种做法隐含了一个危险的假设：即旧系统和新系统必须同时被替换掉。 但实际上，这种情况很少会发生。 如果你已经了解了旧系统的运行机制，可以通过编写测试用例来保护这些现有功能，设定适合迁移的边界条件，并对比新旧系统的实现方式，那么你就有了另一种选择。 你可以一次只迁移一个功能模块。这样就能彻底改变原有的迁移方案。 旧式单体系统 ↓ 全面重构 ↓ 一次性切换完成 而你现在可以选择的做法是： 旧式单体系统 ↓ 提取出一个功能模块进
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在旧系统迁移过程中如何使用差异测试方法
在旧系统迁移过程中，最危险的时刻并不一定是在开始编写新实现代码的时候，而是在新实现看起来已经完成的时候。 代码编译通过了，测试也通过了，架构也更加清晰了，新的服务响应速度也更快了…… 然后所有人都会开始问同一个问题： 我们现在可以把流量切换过来吗？ 这时，信心就会变得难以建立。 一个新的实现虽然能够通过自己的测试套件，但其行为仍可能与它所要替代的系统有所不同。 也许数值的舍入规则发生了变化，或者对空值的处理方式不同了，又或许某个错误现在被当作成功的响应来处理了…… 也许记录的排序方式改变了，某些副作用出现的顺序也变了，又或许在迁移过程中，一些从未被记录下来的业务规则丢失了…… 正因如此，在进行
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文章：在Postgres上实现无需外部调度器的持久性工作流机制
Postgres可以充当工作流程的持久状态存储机制及协调层，从而无需使用外部调度工具。SKIP LOCKED机制支持并发处理任务；主键检查点能够确保操作的幂等性；而租赁机制则有助于系统在发生故障后顺利恢复。此外，工作流程的状态以及人工审批结果也可以被保存在数据库中，这样在系统重启后这些数据依然可以保留。 作者：Raman Varma
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Agoda用DragonflyDB取代了原有的72片分片的SQL Server价格缓存系统。
Agoda将其规模为1.5 TB的酒店价格缓存系统从72个SQL Server分片迁移到了DragonflyDB，以此来应对日益增加的读写请求量。此次迁移采用了分阶段双读机制、奇偶校验技术、逐步转移流量策略以及去中心化的故障检测机制。据Agoda称，P99读延迟时间减少了大约8倍，而两个DragonflyDB集群则确保了系统的高可用性。 作者：Leela Kumili
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