知鸦日报2025-10-31

Grab通过Flink平台处理实时数据流，面临CPU资源浪费和配置难题。为解决这些问题，团队开发了预测性资源顾问，利用时间序列预测和回归模型优化CPU配置。新方案显著提升了应用稳定性，降低了35%的云基础设施成本，并简化了用户部署流程。未来，团队将进一步优化内存配置和模型精度，扩展解决方案的适用范围。

Uber通过Michelangelo平台构建了端到端的机器学习安全框架，涵盖数据、模型训练、预生产验证和实时监控。平台采用自动化机制，如影子测试、逐步部署和自动回滚，确保模型在生产中的稳定性和准确性。此外，生成式AI被用于代码生成和审查，进一步提升模型安全。未来将扩展安全框架，应对语义漂移和大模型挑战，确保AI决策的可靠性和合规性。

AI辅助开发的核心在于人机协作。开发流程分为需求分析、接口设计、代码生成和测试验证四步，关键在于结构化的需求描述和清晰的API定义。人负责架构决策和核心业务逻辑，AI处理重复性编码和文档同步。通过标准化提示词，AI可生成高质量的代码和测试用例，释放开发者时间，专注于架构设计和流程优化，提升系统质量和开发效率。

本文探讨了从人工测试向自动化测试转型的实践，重点介绍了基于Jest的BDD（行为驱动开发）自动化测试方案。通过BDD生成HTA（无头测试自动化），提升了测试覆盖率、降低了研发成本，并缩短了发布周期。方案解决了人工测试中的覆盖率低、用例管理混乱等问题，并通过Mock数据管理和测试用例平台优化了测试流程，最终实现了效率与质量的双重提升。

在业务场景中，传统硬编码流程常面临逻辑复杂、控制不灵活和重试低效等问题。为解决这些痛点，我们设计了一个轻量级流程引擎，采用Aviator表达式引擎动态计算流程路径，支持可编排、可配置和可扩展。前端结合AMIS与G6实现流程可视化编排与展示，业务变更时仅需调整节点或连线，无需改动核心逻辑，提升了流程管理的灵活性和维护效率。