机器学习模型部署上线后，其服务稳定性往往成为一个黑盒。在真实生产环境中，下游依赖失效、网络延迟抖动、瞬时流量洪峰等问题不可避免。一个常见的错误是，团队过度相信应用层代码的健壮性，而缺乏系统性的手段来验证和加固整个服务在混沌环境下的表现。特别
2023-10-27