System performance analysis和ML system design 参考资料

想请问下 有没有关于准备 System performance analysis和ML system design 的 参考资料system performance analysis类似于 开启web的速度慢可能是什么原因造成，如何分析，如何解决这个问题
ml system design 是关于从data到deployment的细节等等是如何实作或是会遇到什么问题之类的，和ML model演算法(或feature engineering)比较不一样
由于之前比较没有接触过这些方面，想请问有没有一些资料或是面经可以参考
谢谢

个人感觉这些现在还没什么best practices, 因为整个ecosystem也在不断变化, 而且不同公司不同组用的东西也不尽相同. 如果把model building当成一个black box(或者API), 你送进去data和params, 拿到model, ML system design可能会清晰很多. 在工作中, 其实大多数情况也是这样. model是被写好的, 或者开源的, 拿来掉包就好. ML system这样就纯粹变成了一个data-intensive application. 举个例子, 把这个black box放得和data近一点, 在spark上, 就能直接从memory里读data, 对于IO-bound model就好点. 可以Google搜ML systems有各种课, 或者推荐一波Design Data Intensive Application这本书.