导读：
在打包镜像的过程中我们发现应用的依赖非常多，如果将这些依赖都放入镜像中会导致镜像体积过大，不仅影响镜像的拉起时间，也对机器的磁盘空间造成很大压力。初期我们将这些依赖都放到 NFS 里，在镜像内通过 fuse 进行挂载，但是会导致业务无法修改这些依赖，在一些场景下使用体验不佳。我们又基于Overlayfs 虚拟了一层联合文件系统，用户看到的只是一个普通的文件系统目录，可以任意修改替换。实际文件系统则包含两层的合并内容，Lower 层指向了公共的 NFS 集群，里面有全部的依赖文件，和线上实时更新，Upper 层指向镜像的工作目录，用户可以修改 Lower 层的文件，修改后会自动移到 Upper 层，Lower 原始数据不受影响。使用 Overlayfs 后我们的镜像拉起速度非常快，绝大部分依赖都放到远程，开发镜像只需要5秒钟就可以拉起。
在图编排工具中，我们也添加了一些交互来提示研发同学在图中添加算子、边的详细备注，帮助其他同学基于图快速了解系统怎么。一些领域的问题可能具有相当的复杂度，用一张图表示并不直观，我们提供了子图的功能，可以将图与图之间关联在一起。开发者在图编排中可以双击跳转，也可以通过Peek 功能快速查看子图的结构。对于复杂的业务场景，研发同学就可以借助子图来查询层级递进的理解系统。
Nimbus 是在 IDE 基础上进行的设计，所以图编排可以和代码开发紧密关联在一起。在图中双击算子单元能够直接跳转到具体的代码实现，方便用户实际开发。图编排中也集成了调试分析的功能，用户可以在图中任意算子增加断点查看输入输出，也可以观察整个图百度的执行状况，各个阶段的耗时，通过图的执行过程快速掌握业务逻辑。
调试过程中，我们也可以通过 Nimbus 进行可观测性分析，如 logging、tracing 等等。Nimbus 中也打通了 IDE 的 live debug 功能，支持用户快速进行代码的断点调试。
智能容量管理要解决的问题是在满足稳证定性要求的前提下，确定各个服务的部署计划，让 Search-AE 整个集群的资源占用最少。智能容量管理的处理包含触发、分析和决策三个阶段。触发阶段包含三种情况：一种是业务迭代变更时会触发容量分析，第二种是线上持续的轮转服务触发分析，第三种是线上实际资源占用达到某个水位时触发快速分析。分析阶段主要的数据输入包含：
和线上一致的组织机构仿真实例，阶梯递增的QPS压测下的资源占用、速度 SLA曲线。
现在及历史的QPS、耗时数据。
现在及历史代码的资源占用 Load 指标。
通过这些数据分析系统会综合判断服务是否需要变更部署安排，最终通过底层的调度引擎触发服务调整。过去大部分容量变化都依赖人去做评估调整，有了这套工具后，线上服务的部署调整就可以实现自动化。
五、总结与展望
业务创新加速，在需求越来越多、迭代越来越块、创新能力要求越来越高的背景下，如何通过技术手段为业务开发降本增效提质做出突破，是搜索中台、也是众多产品研发平台需要思考和解决的问题。搜索中台从业务场景和业务痛点出发，借鉴业界低代码理念，对复杂的后端系统深入开展了低代码的探索和实践，据此形成一套从技术思路、到系统能力、再到业务运营可借鉴可复用的复杂后端系统低代码解决方案，整个解决方案包含3个关键组成：
基于图引擎&通用模板通用算子&业务微定制算子百度，打造低代码能力引擎，帮助业务少写代码
打造低代码一体化平台，通过能力集成和可视化开发实现研发流程的全生命周期管理，帮助业务高效交付
重视用户培育，营造共创氛围，促进创新生产力工具的应用、推广和共建，帮助低代码现代化生产力工具在实战中快速成长
低代码一体化平台Nimbus正式发布以来，在多个业务取得了显著收益，并收获了早期用户的高满意度和良好口碑，验证了通过低代码实现复杂业务场景降本增效组织机构提质的切实可行。它是一套工具，也是一套标准，我们期望打造开放共创的生态，前台和中台同学都可以基于这套标准来沉淀更多的通代码用算子、研发能力查询、应用案例和实践经验等等，而这些可以支撑我们进一步向更低代码、更高效能去迈进。在低代码的征途上，我们已经扬帆起航，将继续乘风破浪，勇往直前。期待搜索中台低代码一体化平台能够广泛应用、深入人心，促进多元业务高效率、高质量、低成本的敏捷迭代，为加速业务创新和发展做证出更多贡献。
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