第36章 沈剑锋被拘留，十万并发架构负载问题（1/2）

“刘总，全量压力测试出现问题，边缘节点负载不均衡，核心节点过载，已经导致部分用户的直播出现卡顿。”

周鸿威的声音带着疲惫，眼底布满红血丝。

“我们测试了10万人并发访问，结果只有85%的通过率，达不到上市路演的要求。”

赶到技术部时，测试中心挤满了团队成员。

周鸿威指着屏幕：“我们分析过了，之前的强化学习调度模型主要考虑了用户距离和网络带宽，忽略了节点的实时硬件负载，导致核心城市用户过于集中，节点扛不住压力。”

“得研发动态负载均衡算法。”

我走到白板前，拿起马克笔写下关键参数，“基于CPU利用率、内存占用、网络带宽三个核心指标，设计加权轮询与最小连接数结合的策略，实时调整用户请求分配，把各节点负载差异控制在10%以内。”

周鸿威点头：“我也是这么想的，已经组建了专项攻坚组，现在正在搭建算法模型。”

“我来负责算法的核心逻辑，你们分头处理数据采集和节点调度接口。”

我脱下外套，坐在控制台前，打开代码编辑器。

“争取48小时内攻克，不能耽误上市路演的进度。”

华南理工大学AI训练营的结营现场

“该系统基于学生的课堂行为数据、学习成绩、知识点掌握情况，通过协同过滤算法和深度学习模型，生成个性化的学习推荐方案，包括习题、知识点讲解视频和学习计划。”

安安点击鼠标，屏幕上展示出系统的测试效果，“在试点班级中，使用该系统的学生平均成绩提升了12%，知识点掌握率提升了18%。”

台下的教授和评委频频点头。

有人举手提问：“系统如何解决冷启动问题？新用户没有历史数据，怎么生成精准推荐？”

“我们引入了群体协同过滤和知识点关联分析，新用户可以先完成基础测试，系统结合同年级学生的共性数据和知识点依赖关系，生成初始推荐，再根据后续行为数据持续优化。”

安安从容应答，条理清晰。

汇报结束后，评委们进行了短暂的讨论。

主持人走上台宣布结果：“获得本次AI训练营一等奖的是——安安同学的‘AI+教育个性化推荐系统’！该项目将被推荐参与国家级青少年科技成果展！”

安安接过获奖证书，脸上露出灿烂的笑容，台下响起热烈的掌声。

她第一时间拿出手机，给我发了条消息：“爸爸，我拿到一等奖了！晋级国家级科技成果展了！”

我正在编写算法逻辑，看到消息后，回复：“太棒了！爸爸为你骄傲，等我忙完手头的工作，晚上回家给你庆祝。”

第二天凌晨，算法正式部署到测试环境。

“测试通过率98%！”

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