@GergelyOrosz:自该推文发布以来,Uber 整体服务数量一直在减少(仅供参考)
摘要
Gergely Orosz 透露,Uber 在 2026 年运行的微服务数量比 2020 年还要少,延续了行业向规模适中的“宏服务”(macroservices)转变的趋势,以降低维护负担。更多细节将在约两周后与 Uber 工程师 Uday Kiran Medisetty 的播客对话中揭晓。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/04 19:15
在这条推文之后,Uber 整体上(就整个公司而言)拥有的服务数量反而更少了,仅供参考。
也就是说,在 2026 年,Uber 的服务/微服务数量比 2020 年还要少。
大约两周后,我会和公司里的 DE Uday Kiran Medisetty 做一期播客,届时会有更多细节。
Gergely Orosz (@GergelyOrosz): 记录一下:在 Uber,我们正在把许多微服务迁移到 @copyconstruct 所称的“宏服务”(规模合适的服务)。
原因正是:测试和维护成千上万个微服务不仅很困难,从长远来看,它带来的麻烦甚至比它在短期内解决的问题还要多。
相似文章
@GergelyOrosz:如今 Uber 内部的开发者工具是什么样的?它们与你在大多数公司看到的非常不同。W…
《Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 与 Uber 资深工程师 Uday Kiran Medisetty 带领观众了解 Uber 内部高度定制化的开发者工具体系,涵盖 DevPods、面向 AI agent 的构建流程、MCP gateway、Model Gateway、Agent Skills 仓库以及 PR 分类与衡量方式等。
Uber裁员3,300个岗位,精简20%管理层以推动robotaxi发展
Uber正在裁员3,300人并减少20%的管理层级,以精简运营并将节省的资金再投资于增长,特别是在自动驾驶技术领域,已向robotaxi合作伙伴关系投入超过100亿美元。
@UberEng: https://x.com/UberEng/status/2093444169037762840
Uber 详细阐述了他们的'软件工厂'愿景,其中 AI 代理管理超过 70% 的 pull requests,并通过在整个软件开发生命周期中优化 AI 使用来实现显著的成本降低。
Uber首席运营官:人工智能tokenmaxxing投入越来越难合理化
Uber首席运营官Andrew Macdonald表示,由于更高的使用量未转化为相应的消费者功能,公司越来越难以证明AI代币支出的合理性,这凸显了企业对AI投资日益增长的怀疑态度。
@GergelyOrosz:哦,据我所知,压垮PD的最后一根稻草之一是……可靠性。准确来说,是缺乏可靠性。Uber开始测量……
Uber将在使用超过12年后弃用PagerDuty,原因在于报警可靠性问题,这凸显了基础设施工具可靠性的重要性。