Die hochgradig konkurrierende Architektur von MiroFlow wurde entwickelt, um Stabilitätsprobleme bei der Datenerfassung zu lösen:
- Asynchrone Task-WarteschlangeNicht-blockierender Aufgabenverteilungsmechanismus, unterstützt 500+ gleichzeitige Anfragen
- Intelligente RatenkontrolleAutomatisches Erkennen von API-Service-Einschränkungen und dynamische Anpassung der Anfragehäufigkeit
- Burst-Übertragungsmechanismus: Bei Netzunterbrechungen kann die Datenerfassung ab dem letzten Erfolgspunkt fortgesetzt werden, Datenintegritätsprüfungen mit dem CRC32-Algorithmus
- Multi-Service-RedundanzIntegration von Serper/Jina und anderen Multi-Source-Crawler-Diensten, automatisches Umschalten, wenn ein einzelner Dienst ausfällt.
fitHTTPS_PROXYDie Konfiguration von Umgebungsvariablen kann den Erfolg der länderübergreifenden Datenerhebung weiter steigern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiroFlow: ein Rahmen für den Aufbau, die Verwaltung und die Skalierung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Stabilität bei einer groß angelegten Datenerhebung gewährleisten?
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