第69章 下载量激增(1/3)
第六十九章下载量激增
“阿尔法矿工”群里几位大V的背书,如同在干燥草原上投下了几颗火星。
短短一周内,“发现一个堪比专业数据引擎的低延迟AI框架”的消息,以惊人的速度在量化交易、高频套利、程序化交易等硬核小众圈层中蔓延开来。
从少数核心的技术讨论群,扩散到更多付费知识星球、行业论坛的隐秘板块,甚至传到了几家小型私募和自营团队技术负责人的耳朵里。
“螃蟹”的下载量曲线,从之前那令人心灰意冷的平缓直线,陡然变成了近乎垂直的飙升线。
每日新增用户从两位数飙升至四位数,并且还在加速。
后台数据显示,超过70%的新用户注册信息或设备特征与金融、编程、数据分析强相关。
更可怕的是用户活跃度。
股市开盘即在线,海量的、细碎的实时行情数据通过API端口汹涌而入,每秒处理的请求数达到了令人头皮发麻的量级。
然而,喜悦只持续了不到半天,就被巨大的压力取代。
“秦总!华东节点服务器CPU负载95%!网络IO快要炸了!”
“秦总,华南区响应延迟已经突破500ms,还在涨!”
“有用户反馈信号丢失!报警系统显示003号数据处理服务刚刚重启了一次!”
办公室里,报警提示音和工程师急促的汇报声交织在一起。
秦悦盯着监控大屏上那一片刺眼的红色和不断跳动的惊悚数字,脸色凝重。
她精心设计的、用于处理相对平缓AI任务的云端服务器集群,在这股突如其来的、犹如海啸般的高频金融数据流面前,脆弱得像个孩子。
用户论坛和几个核心交流群里,抱怨声开始出现,并且迅速升级:
“搞什么?上午还好好的,下午延迟上到2秒了?我策略废了!”
“关键时刻给我掉链子?刚刚一波行情,‘螃蟹’卡了,手动都没跟上!亏的钱谁赔?”
“开发者呢?出来挨打!好不容易找到个神器,这就拉胯了?”
“求求了,赶紧扩容吧!我愿意付费!只要别卡!”
这些抱怨不同于之前的“功能单一”,而是直指核心体验。
本章未完,点击下一页继续阅读。