在郑州一家制造业客户的项目现场，我第一次意识到业务自动化的空窗到底有多耗人。生产线数据零散、规则繁多、人工判定频繁，短期内靠加人只能治标。我们决定用软件工程把各类决策链路打通：事件采集->特征计算->规则/模型决策->执行反馈，这听起来常规，落地时却充满细节，哪一步延迟都会放大问题。

      技术选型上，我倾向于用Kafka做事件总线，PostgreSQL做交易库，Redis做实时缓存，Flux式消费用Flink或Kafka Streams做在线特征计算。为什么这样组合？因为Kafka提供明确的回溯窗口，Debezium做CDC可以把业务变化变成流事件，避免二次批处理。实践中，CDC延迟和事务边界调试最费时间，Schema Registry和严格的契约（Protobuf）能少犯很多错。

      推理与执行层，我们把“模型”与规则分离：时间敏感的判定用轻量规则引擎（Drools/简单DSL），复杂评分用经过量化的模型在Triton/ONNX Runtime上运行。遇到延迟高，我的第一反应不是换GPU，而是做动态批处理、异步gRPC、以及模型warmup；若延迟依旧，才考虑INT8量化或用TensorRT做内核级加速。经验告诉我：工程上的优化往往比更换模型更经济。

      工作流编排上，我们把长期任务放在Airflow，短平快和有状态重试的放在Temporal。为什么分离？Airflow适合可视化批次，Temporal在处理重试、补偿和长事务时更可靠。实践中，复杂补偿逻辑的可靠实现离不开幂等设计和幂等Key的规范，写一次正确的幂等判定，后续运维省心很多。

      观测与排查是项目成败关键。我在系统中植入OpenTelemetry追踪、Prometheus指标和Grafana告警，同时把错误样本流入Elasticsearch做搜索。一次CPU飙升，最初怀疑模型，然后通过分布式追踪发现是序列化阻塞导致的。结论是：优化序列化协议（从JSON换成Protobuf）比改算力更快、更低成本。

      数据治理不可忽视。我们用Feast做特征存储，MLflow记录模型版本，DVC管理训练数据。面对数据漂移，我会定期跑KS检验和隐变量监测，把异常样本自动打标签回流训练。不要小看一个稳定、可回溯的特征管线，它对业务自动化的持续可靠性影响远超过偶尔提升的准确率。

      部署与运维层面，容器化、Kubernetes、Helm、GitOps（ArgoCD）是我的标配。一次在郑州本地机房的容灾演练中，我们发现负载均衡器的会话黏性导致推理节点过载。教训是：自动化系统要从失败模式出发做演练，且保持配置和基础镜像的可回滚性。

      最后，谈个比较务实的建议：不要把所有业务都一次性“智能化”。先把低成本、高频次、可监测的环节自动化，把可观测性和幂等性做牢。对于郑州这种产业集中的城市，落地速度和工程可维护性更重要。未来可考虑更细粒度的边缘推理和模型蒸馏，但这该是第二步，而非一开始的全部赌注。