带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——6.3.2 RocketMQ 在陪伴体系中的应用

简介: 带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——6.3.2 RocketMQ 在陪伴体系中的应用

6.3.2 RocketMQ 在陪伴体系中的应用


6.3.2.1 陪伴场景概述


博时基金建立了一套全方位多层次陪伴体系,从用户层面、市场层面和产品层面为用户提供投前、投中、投后的有温度的投资陪伴体验。每个陪伴场景的达成,需要公司多个部门不同团队协同配合来完成。依赖与投研、合规、运营、 大数据等上下游多个系统。但这些系统可能采用不同技术架构,实现方式各异,如果采用同步调用方式来实现协同,耦合度太高,不利于未来扩展。

image.png

图:博时基金陪伴场景


6.3.2.2 RocketMQ 解耦异构系统


RocketMQ提供高效可靠的消息传递特性和发布订阅机制,非常适合用于这种上下游异构系统间的解耦。我们把原来基于文件、邮件的协作方式全部线上化、流程化和机制化,大大提升了陪伴输出效率。对于这种涉及多方系统的协作,需要对消息进行合理地归类,以便进行过滤和索引。RocketMQ提供的Topic和Tags就是用来做这件事的。

image.png

图:RocketMQ解耦业务


6.3.2.3 Topic和Tags最佳实践


Topic与Tag 作为业务上用来归类的标识,分别属于一级分类和二级分类,这种层次化的分类标识与企业组织架构比较类似,可以结合起来实现消息过滤。举个例子,对于陪伴系统的Topic,运营系统订阅运营类消息,我们给这类消息打上TagA的标签,客服系统订阅客服类消息TagB,陪伴编排系统订阅编排类消息TagC,合规系统需要对运营和陪伴消息进行合规审查,因此它需要订阅TagA和TagC,最后是数据中心,所有的消息都要处理,因此它需要监听所有Tag。

image.png

图:各系统Topic与Tag订阅情况


相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
7月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
1724 72
|
9月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
1307 3
|
7月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
537 6
|
7月前
|
存储 监控 安全
132_API部署:FastAPI与现代安全架构深度解析与LLM服务化最佳实践
在大语言模型(LLM)部署的最后一公里,API接口的设计与安全性直接决定了模型服务的可用性、稳定性与用户信任度。随着2025年LLM应用的爆炸式增长,如何构建高性能、高安全性的REST API成为开发者面临的核心挑战。FastAPI作为Python生态中最受青睐的Web框架之一,凭借其卓越的性能、强大的类型安全支持和完善的文档生成能力,已成为LLM服务化部署的首选方案。
1194 3
|
8月前
|
人工智能 Cloud Native 中间件
划重点|云栖大会「AI 原生应用架构论坛」看点梳理
本场论坛将系统性阐述 AI 原生应用架构的新范式、演进趋势与技术突破,并分享来自真实生产环境下的一线实践经验与思考。
|
8月前
|
存储 弹性计算 Cloud Native
云原生数据库的演进与应用实践
随着企业业务扩展,传统数据库难以应对高并发与弹性需求。云原生数据库应运而生,具备计算存储分离、弹性伸缩、高可用等核心特性,广泛应用于电商、金融、物联网等场景。阿里云PolarDB、Lindorm等产品已形成完善生态,助力企业高效处理数据。未来,AI驱动、Serverless与多云兼容将推动其进一步发展。
388 8
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 vr&ar
H4H:面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构,基于NPU-CIM异构系统,通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取与视觉Transformer(ViT)的全局信息处理能力,提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略,缓解混合模型训练中的梯度冲突问题,并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明,H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗,为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
1359 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
48_动态架构模型:NAS在LLM中的应用
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破性进展,很大程度上归功于其庞大的参数量和复杂的网络架构。然而,随着模型规模的不断增长,计算资源消耗、推理延迟和部署成本等问题日益凸显。如何在保持模型性能的同时,优化模型架构以提高效率,成为2025年大模型研究的核心方向之一。神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)作为一种自动化的网络设计方法,正在为这一挑战提供创新性解决方案。本文将深入探讨NAS技术如何应用于LLM的架构优化,特别是在层数与维度调整方面的最新进展,并通过代码实现展示简单的NAS实验。
342 0
|
9月前
|
Web App开发 Linux 虚拟化
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
452 0
Omnissa Horizon 8 2506 (8.16) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
技术赋能下的能源智慧管理:MyEMS 开源系统的架构创新与应用深化
在全球能源转型与“双碳”战略推动下,MyEMS作为基于Python的开源能源管理系统,凭借模块化架构与AI技术,助力重点用能单位实现数字化、智能化能源管理。系统支持多源数据采集、智能分析、设备数字孪生与自适应优化控制,全面满足国家级能耗监测要求,并已在制造、数据中心、公共建筑等领域成功应用,助力节能降碳,推动绿色可持续发展。
259 0