Grab为应对数据管理的复杂性和扩展需求，采用了数据网格架构，将数据视为产品，由特定领域团队负责。通过数据认证和合同机制，确保数据质量和可靠性，提升数据的可重用性和跨领域共享。实施中，Grab建立了数据所有权、自动化数据生产事件等关键环节，显著提高了查询效率，减少了重复数据，加速了创新进程。这一转型为Grab的未来发展奠定了坚实的数据基础。

Grab采用Amazon Aurora Postgres构建新一代ML特征存储，解决高基数、高维数据管理等挑战。通过特征表设计，实现原子性更新、读写隔离及上下文检索，提升模型性能。数据摄取框架确保版本兼容性与原子性，Aurora的分布式存储架构则优化了读写分离与成本效益。去中心化部署进一步提升了系统可用性与缓存效率。

2024年，Grab的服务网格架构面临挑战，Consul和Catcher的旧方案已无法满足复杂微服务生态的需求。经过全面评估，Istio因其强大的多集群支持、灵活部署和丰富的功能成为首选。Grab设计了独特的Istio架构，采用多控制平面和跨集群通信方案，支持高吞吐量和复杂路由规则。迁移过程中，优先处理跨云迁移，逐步推进gRPC和HTTP流量迁移，确保零停机。经验表明，创新需平衡稳定性，灵活应对变化是关键。

DispatchGym是一个强化学习研究框架，专为调度系统设计，帮助数据科学家快速开发和测试调度算法。它集成了强化学习算法、调度模拟和Gymnasium API接口，支持高效、低成本的研究。框架强调模拟环境的可靠性和方向准确性，采用模块化设计和Python语言，便于用户灵活调整和实验。通过优化奖励函数和操作杠杆，DispatchGym助力解决调度系统中的实际问题，提升业务效率。

Grab团队将高QPS的Golang微服务重写为Rust，实现了70%的基础设施节省，性能相近但过程充满挑战。Rust虽高效但学习曲线陡峭，需谨慎选择重写项目。通过识别简单但流量大的服务，团队成功重写了Counter Service，使用Rust生态系统库并克服了异步和借用检查器等问题。最终，Rust在资源效率上显著优于Golang，但性能提升有限，重写投资回报合理。

实时数据处理在现代业务中至关重要，Apache Flink凭借其强大的流处理能力成为关键工具。为解决Zeppelin笔记本在Flink版本维护、集群启动时间和集成方面的不足，团队转向了共享FlinkSQL网关架构。该架构分为计算层、集成层和查询层，显著缩短了查询响应时间，简化了用户操作，并支持实时数据分析的多种应用场景，如欺诈检测和模型验证，提升了数据处理效率。

Grab为解决内部应用认证和授权问题，开发了Concedo系统，但面临外部平台集成挑战。为统一用户体验，采用了OpenID Connect (OIDC)协议，并选择开源项目Dex作为认证平台。Dex支持多重身份提供商，实现单点登录，简化了认证流程。通过令牌交换功能，解决了服务间身份验证的复杂性，并设计了“紧急切换”机制应对身份提供商故障。最终，Grab构建了统一的认证和授权模型，提升了安全性和效率。

2023年3月，Grab的一名工程师为解决机器学习平台团队支持渠道过载问题，尝试利用大型语言模型（LLM）构建支持聊天机器人。尽管初始尝试因GPT-3.5-turbo的token限制而失败，但工程师迅速转向构建内部ChatGPT工具——GrabGPT。该工具迅速在Grab内部普及，成为全球员工的重要助手，不仅解决了数据安全与访问限制问题，还推动了公司整体LLM战略的发展。

SOP驱动的LLM代理框架在风险操作中展现了巨大潜力，特别是在自动化账户接管（ATO）调查中。传统方法耗时且易出错，而该框架通过标准操作流程（SOP）和动态执行引擎，显著提升了效率和准确性。框架自动执行SQL查询、分析数据并生成报告，将处理时间从22分钟缩短至3分钟，错误率降至零。这一创新为各行业提供了高效、可靠的解决方案，推动业务运营的数字化转型。

这篇介绍了一个创新的LLM代理框架，通过标准操作程序（SOPs）确保AI执行的可靠性和一致性。该框架在复杂流程中表现出色，如账户接管调查机器人将处理时间从23分钟降至3分钟，欺诈调查用例每月节省300多小时。框架还提供直观的SOP编辑器和强大的功能，如Graph Retrieval-Augmented Generation管道和多语言用户代理，提升了自动化和应用开发效率。安全性和透明度也是其核心设计，确保数据安全和过程可解释性。

Grab的计数服务面临性能挑战，主要因Redis缓存机制导致Scylla数据库查询量周期性激增。通过逐步禁用Redis缓存，并优化Scylla的压缩策略，成功消除了15分钟间隔的查询峰值，同时提升了Scylla自身缓存的利用率。最终，服务性能保持稳定，且显著降低了系统成本。

Grab推出WYSIWYG编辑器，简化非工程师使用Markdown和GitLab的文档编写流程。通过TechDocs编辑器，用户可在Backstage门户中轻松编辑文档，避免直接操作MkDocs和Markdown语法。编辑器支持页面重排、重命名、删除、文本格式化等功能，并与GitLab无缝集成，确保文档更新高效且无冲突。此外，实时预览功能帮助用户直观查看最终渲染效果，提升协作效率。Lexical框架的引入进一步增强了编辑器的扩展性和用户友好性。

Hugo通过自动化解决方案提升了数据管道的稳定性和运营效率。其架构包括信号、诊断、RCA表、自动修复、数据健康API和健康仪表盘等模块，实现了问题的快速监测、诊断和解决。自动化功能显著提升了数据可见性，减少了人工干预，缩短了故障处理时间。未来，Hugo将优化自动修复策略，扩展诊断范围，进一步提升数据健康管理能力。

Grab 的 Spark 可观测性工具 Iris 通过引入 StarRocks 数据库，解决了实时和历史数据管理的挑战。新架构简化了数据流，支持复杂查询和实时监控，提升了查询性能和用户体验。通过 Kafka 直接数据摄入、物化视图和动态分区优化，Iris 实现了高效的数据存储与分析，为 Spark 作业提供了更强大的监控和调试能力，推动了资源管理和决策效率的提升。

Grab通过Docs-as-Code方法将文档集成到工程流程中，推出了基于Helix平台的TechDocs，提升文档的创建与管理效率。团队通过用户调研、制定政策、赋能维护者、跟踪指标等步骤，逐步构建了健康的文档文化。通过展示“最后更新”日期、明确文档负责人、提供培训等策略，确保了文档的及时更新与高质量。未来计划进一步提升文档质量、扩展培训、优化TechDocs门户，并完善文档创建与编辑流程。

Grab AI Gateway通过集中化管理，简化了多AI服务提供商的接入流程，支持实验、成本优化和审计。它提供统一的API接口，动态路由和智能负载均衡，确保资源高效利用。网关还集成了ML平台，支持从开发到部署的全流程。面对创新快速迭代和配额公平分配等挑战，Grab持续优化用户体验，推动AI应用创新。