Protobuf 持续统治序列化标准

Protobuf 在 AI infra 里的隐形地位被低估了。训练框架如 PyTorch Distributed、推理服务如 Triton 的模型配置、特征平台如 Feast 的在线服务，底层通信协议几乎全是 Protobuf + gRPC 的组合。真正的问题是：很多团队还在手写 .proto 文件维护版本兼容，而 Buf 这类新工具已经能做 schema 管理和 breaking change 检测了。

如果你还在用 JSON 做微服务间通信，或者手动维护 proto 版本，建议评估一下 Buf 的 BSR（Buf Schema Registry），迁移成本不高，但能解决接口契约失控的痛点。对于做 MLOps 平台的团队，Protobuf 的向后兼容机制是保障模型服务不中断的关键设计。