120_检查点管理：故障恢复 - 实现分布式保存机制
在大型语言模型（LLM）的训练过程中，检查点管理是确保训练稳定性和可靠性的关键环节。2025年，随着模型规模的不断扩大，从百亿参数到千亿参数，训练时间通常长达数周甚至数月，硬件故障、软件错误或网络中断等问题随时可能发生。有效的检查点管理机制不仅能够在故障发生时快速恢复训练，还能优化存储使用、提高训练效率，并支持实验管理和模型版本控制。
57_大模型监控与运维：构建稳定可靠的服务体系
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展和广泛应用，如何确保模型在生产环境中的稳定运行、高效服务和安全合规已成为企业和开发者面临的关键挑战。2025年，大模型服务已从实验室走向各行各业的核心业务流程，其运维复杂度也随之呈指数级增长。与传统软件系统不同，大模型服务具有参数规模庞大、计算密集、行为不确定性高等特点，这使得传统的运维监控体系难以满足需求。
《时序数据监控平台优化指南：从查询超时到秒级响应，指标下的存储与检索重构实践》
本文聚焦企业级时序数据监控平台优化，针对InfluxDB单节点在2500台设备、2亿条日均数据下的查询超时、存储成本失控、降采样数据丢失、多维度查询卡顿等问题，提出“分层存储+预计算降采样+索引重构”方案。按数据热度分热（7天内，Redis+SSD）、温（7-90天，SSD）、冷（90天以上，OSS）三层存储，搭配生命周期管理服务实现数据流转；按指标类型定制预计算聚合规则，减少查询计算量；通过复合哈希索引、标签字典编码、bitmap索引优化多维度检索。
除了Kettle，这款国产ETL工具是否更胜一筹？
本文深度对比Kettle与国产ETL工具FineDataLink，从开发效率、实时同步、运维管理等维度解析差异。Kettle开源灵活但学习成本高，FDL在实时处理、低代码开发、调度监控等方面优势明显，更适合企业级应用，助力高效数据集成与管理。