架构挑战:
支撑全公司上万条业务线服务、中间件、数据库统一部署运维,需屏蔽虚拟机/K8s集群/公有云等底层差异;同时需将AI能力(LLM推理、向量存储、检索)平台化,让业务线快速接入。
架构方案:
基础设施层:基于蓝鲸平台流水线开发部署脚本,基于K8s API提供容器化部署能力,屏蔽底层基础设施差异;
中间件层:治理Redis、Pulsar、Elasticsearch、Kafka、ELK等100+中间件集群,设计主从/哨兵/集群/分布式多模式部署方案,建立监控巡检与故障告警机制;
日志架构层:基于Filebeat、Loggie、Kafka、ELK构建统一日志采集体系(日百亿级),优化采集配置、分流策略、索引生命周期、冷热分层、分片规划与检索参数,保障日志实时可查;
AI中间件层:将vLLM推理、Milvus向量存储、ES8检索封装为标准化平台组件,提供开箱即用的AI服务能力。
架构价值:
上万条业务线快速接入统一平台,资源使用量降低70%;ES集群写入达5万条/秒,Kafka集群日10亿级消息治理;支撑数据分析团队与算法团队可视化部署AI组件。
曾参与过“大都会人寿官微”的后台开发: 详细功能 该平台
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