技术文章发布系统 - PDF与HTML资源优化指南
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优化
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）
Apache Pinot 实时 OLAP 摄取与查询优化（2025）一、摄取与分段实时摄取：Kafka 流式摄取，控制批与并发。分段：合理分段大小与时间窗口，降低查询开销。二、索引与布局索引：倒排/范围/Star-tree 索引按查询模式配置。布局：列裁剪与压缩提升扫描效率。三、查询与资源查询优化：
AWS Lambda SnapStart 与冷启动优化（2025）
AWS Lambda SnapStart 与冷启动优化（2025）一、原理与适用SnapStart：在部署时捕获函数初始化阶段快照，运行时快速恢复，减少 `冷启动`。适用语言：Java 等需较长初始化的运行时；Node/Python 亦可采用 `预热` 与 `Provisioned Concurre
CDN 缓存策略与边缘路由优化（2025）
CDN 缓存策略与边缘路由优化（2025）CDN 在全球交付中扮演关键角色，需要精细策略与观测。一、缓存与 TTL缓存层次：边缘与源站的协同；合理设置 TTL 与校验。预热策略：对热点与发布前资源进行预热。二、路由与就近边缘路由：就近访问与链路优化，减少跨区域回源。失败回退：在节点异常时切换路由与回
ClickHouse 写入与查询优化（2025）
ClickHouse 写入与查询优化（2025）ClickHouse 面向高并发分析型查询，优化重点在表引擎与数据布局与查询路径。一、表与索引MergeTree 家族：根据写入与查询模式选择合适引擎（如 MergeTree、ReplacingMergeTree、SummingMergeTree）。主
ClickHouse 列式存储与聚合引擎优化（MergeTree、Materialized View 与验证）
使用MergeTree系列引擎与物化视图进行聚合加速，结合分区与主键设计优化查询与写入，并提供度量与验证方法。
ClickHouse 性能优化（MergeTree、分区与索引、TTL 与聚合）
基于 MergeTree 家族的存储引擎，优化分区与主键、索引与 TTL，提升分析查询性能并提供可验证方法。
"ClickHouse 表引擎与排序键分区优化实战"
"基于 MergeTree 的分区与排序键设计，提供建表与查询优化示例以提升读写与聚合性能。"
