MLOps 模型监控与漂移检测（2025）
MLOps 模型监控与漂移检测（2025）模型上线后需要持续观测与校正，防止性能劣化与风险。一、指标与采样指标：准确率、召回率与业务指标联合评估。采样：对在线数据进行代表性采样以支持评估。二、漂移检测分布漂移：监控输入与特征分布变化，预警异常。概念漂移：识别标签与场景变化导致的性能下降。三、反馈与再
漂移
Terraform 状态与漂移治理（后端存储、锁与 Drift 检测）
通过远端状态后端与DynamoDB锁、工作空间与计划检测实现状态治理，提供HCL配置与验证步骤，避免并发写入与基础设施漂移。
Terraform 状态漂移检测与护栏（Drift、Policy-as-Code、计划守门）
通过状态漂移检测与 Policy-as-Code 护栏，构建计划守门机制，确保基础设施与代码一致并降低风险。
漂移检测（2025）
Terraform 状态管理与并发锁/漂移检测（2025）一、状态后端与锁状态后端：使用 S3/GCS/Azure 存储远程状态；配合 DynamoDB/Firestore 等实现 `并发锁`。权限：按工作空间/环境最小权限访问状态；审计操作。备份与恢复：开启版本化与快照，支持回滚与灾备。二、工作空
TOTP/HOTP二因素与漂移窗口（步长/位数）最佳实践
通过TOTP/HOTP的步长与位数配置、时间漂移窗口与重放阻断，安全落地二因素认证并兼顾可用性。
Lockfile漂移检测与安装一致性治理（node_modules-校验）最佳实践
比对 `node_modules` 与锁文件的版本与哈希，检测漂移并阻断不一致安装，保障构建可重复与受控。
