## Metaflow 与 Kubeflow:强大的伙伴关系
Metaflow,一个最初来自 Netflix 的 Python 框架,和 Kubeflow 都是用于构建和部署机器学习项目的工具。虽然相关,但 Metaflow 优先考虑开发者友好的、Python 原生体验,以实现快速迭代,而 Kubeflow 提供了一个全面的云原生 AI 生态系统,拥有广泛的平台组件。
最近,两者之间建立了一座桥梁。用户现在可以使用 Metaflow 直观的 API 编写项目,并将其部署为 Kubeflow Pipelines,从而利用现有的 Kubernetes 基础设施。这种集成允许组织在不彻底改造现有设置的情况下,通过 Metaflow 的抽象来增强开发者体验。
Metaflow 涵盖了整个 ML 生命周期——从开发和扩展到部署和运维——并且最近在“有用性”和“推荐意愿”方面获得了很高的用户评价。该集成可以通过简单的配置轻松实现,并可以访问 Kubeflow 的其他组件,如 Katib 和 Trainer。虽然并非所有 Metaflow 功能目前都受支持,但该开源项目正在积极发展,并得到 Netflix、Outerbounds 和不断壮大的社区的贡献。
## Recall.ai 的 Postgres 规模化瓶颈
Recall.ai 处理来自数百万每周会议的大量实时媒体流,这带来了独特的规模化挑战。除了媒体处理之外,他们还发现 PostgreSQL 内部存在一个微妙的瓶颈,影响了高峰负载期间的连接时间——具体来说,是 `postmaster` 进程的单线程特性。
问题表现为新的 EC2 实例在同步会议开始时连接数据库时出现 10-15 秒的延迟。初步调查排除了典型的资源限制。深入研究 Postgres 内部机制发现,负责生成工作进程的 `postmaster` 进程被快速连接请求 *和* 并行查询的后台工作进程变化所淹没。这使其单个主循环过载,从而延迟了新连接。
解决方案包括通过 EC2 实例启动时的抖动来降低峰值连接速率,并尽量减少并行查询的突发。启用大页也通过减少进程分叉期间的内存开销来提高性能。
核心要点是,`postmaster` 的单线程循环在极端规模下会成为关键瓶颈,这凸显了连接池的重要性,并暴露了现有数据库工具中可观察性方面的差距。这一发现强调了核心基础设施中的人为限制如何塑造更广泛的开发者生态系统。
## 经验丰富员工的价值提升
尽管年龄歧视依然存在,但越来越多的证据表明,留住和激励年长员工具有重要价值。像B&Q(年长员工队伍带来18%的利润增长)和宝马(通过人体工程学调整实现7%的生产力提升)等公司的实验,突出了经验的益处——包括更高的生产力、更低的员工流失率以及宝贵的机构知识。
随着出生率下降和人工智能的兴起,这变得越来越重要,因为劳动力短缺正在加剧。来自AARP、OECD和波士顿咨询集团的研究一致表明,年龄多样化的团队表现优于同质化团队,受益于指导和平衡的视角。然而,许多组织仍然基于过时的假设,认为效率在早期达到顶峰,常常过早地淘汰经验丰富的员工。
争论的焦点在于,年长员工是阻碍进步的“负担”,还是提供宝贵判断的“智者”。越来越多的证据表明后者是正确的。忽视这种人口结构变化——不断增长的“银发经济”代表着巨大的消费需求——是一种战略失误。投资者开始认识到长寿是关键的经济力量,敦促公司优先考虑包容年龄的政策和透明的员工年龄数据,以释放未开发的价值并确保长期增长。