High-scale online services often rely on third-party APIs in user-facing flows such as authentication, messaging, payments, fraud detection, and identity verification. Integrating alternate providers and operating conventional failover controls is a common resilience baseline, but redundancy alone does not make provider selection adaptive, explainable, or policy-aware. This paper reports an anonymized industrial experience evolving a conventional multi-vendor SMS-provider failover arrangement in a large marketplace setting into configuration-driven adaptive API routing. The report emphasizes practical motivation, industrial context, design rationale, rollout path, operational challenges, lessons learned, and transferability conditions. The approach uses operation-specific pluggable factor lists to separate routing policy from application code, combines hard eligibility gates with weighted provider scoring, and closes the loop with business-outcome telemetry, decision logs, traffic-shift controls, and recovery safeguards. We explain why conventional mechanisms such as timeouts, retries, circuit breakers, static priority lists, dashboards, alerts, and incident runbooks remain necessary but insufficient for partial, regional, quota-related, or business-outcome degradation. A supporting synthetic replay evaluation examines complete outage, latency spike, regional failure, quota exhaustion, partial degradation, and stale telemetry scenarios without disclosing production data. The experience suggests that adaptive provider routing can reduce dependence on incident-time interpretation when the operation is critical, telemetry volume is sufficient, and organizational controls exist for policy ownership, explainability, and safe traffic movement. The paper concludes with practitioner guidance and cautions for teams considering similar architectures.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数
机器学习研究会
29+阅读 · 2018年2月21日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
8+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
14+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
10+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员