AI服务稳定性
AI服务高峰崩了12%用户28分钟 — 出问题的不是模型,是工程基本功
一个线上 AI 推理接口的事故复盘:12% 用户请求超时、持续 28 分钟,根因不是模型能力,而是任务队列没做长度限流这种基础工程没补上。
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一个线上 AI 推理接口的事故复盘:12% 用户请求超时、持续 28 分钟,根因不是模型能力,而是任务队列没做长度限流这种基础工程没补上。
一家企业部署的AI办公系统在高峰期崩盘,效率损失超四成。复盘显示根因不在模型能力,而在限流、容错、线程管理等工程基础没做扎实。这事值得所有准备部署AI的企业认真看看。