符号表业务以及编译业务等,字节内部部署机器和日常挂载点均已达到万级规模,总吞吐近百GB/s,容量十几PB,其性能与稳定性能够满足业务需求。 背景 ByteNAS是一款全自研、高性能、高扩展,多写多读、低时延并且完全兼容Posix语义的分布式文件系统,目前支撑了字节内部AI训练,数据库备份,在线ES等多个关键业务,也是未来云上NAS主打的产品形态。早期ByteNAS对外提供服务使用的是NFS协议,其依赖TTGW四层负载...
大语言模型在生成文本方面表现出色,但也存在一些限制,如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为... 在基础设施层面做了大量开发工作,以降低用户的使用、运维成本:* 弹性调度:单租户支持千级别数量的索引,单库百亿候选,用户在使用中无需关心扩容,VikingDB 会自动跟随数据量和请求规模弹性扩缩容,且不同租户之间具...
符号表业务以及编译业务等,字节内部部署机器和日常挂载点均已**达到万级规模**,**总吞近百GB/s,容量十几PB**,其性能与稳定性能够满足业务需求。## 背景ByteNAS是一款全自研、高性能、高扩展,多写多读、低时延并且完全兼容Posix语义的分布式文件系统,目前支撑了字节内部AI训练,数据库备份,在线ES等多个关键业务,也是未来云上NAS主打的产品形态。早期ByteNAS对外提供服务使用的是NFS协议,其依赖TTGW四层负载均衡器将外部流量以...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876407&x-signature=7FXmdC53UJ3MACqaoisyrv3UH%2F0%3D) 在 DataTester 项目早期,由于需求简单直接,功能估期基本准确。但是随着产品规模扩大、场景复杂度增加,能明显感... 就需要在多个地方进行代码修改。2. **认知负荷(Cognitive load)** : 这表示系统的学习和理解成本相当高,因此降低了开发人员的生产效率。高认知负荷意味着开发者需要花费更多的时间和精力来理解系统的结构和工作方...
Flink中两个窗口聚合。 | Spark收集审计数据,发到审计中心。 | 在spark streaming程序中,由deequ分析器对datafram做计算。 || **产品形态** | 配置化、平台化 | 平台化 | - | 提供SDK,需用户写代码,编写分析器。 |### 调研主要结论1、各产品的计算引擎均使用Spark或Flink,二者都能解决需求,在稳定性和性能上也没有显著的差异。实际上各产品在计算引擎...
本文基于我们内部的现状和场景对两个产品我们关注的点进行了简要对比。对比的目的不是为了去印证那个数据库产品能力更强。而是想通过对比来帮助团队在合适的场景选择合适的产品。* **扩展性**- - MySQLMySQL 就自身扩展能力而言主要是来自于垂直扩容,但是这个会受限于机器的规格上限。水平扩容涉及业务改造和使用成本提升。改造为分库分表,对研发来说是一个费力度很高的方案。需要引入 Sharding 逻辑,改造完成后需要业务...
所有这些工作都通过自动化完成。由两台以上的服务器组成的阵列,一般使用自动化工具构建,阵列中没有哪个服务器是不可替代的。通常情况下,故障事件不需要人工干预,因为阵列表现出 "绕过故障"的属性,通过重新启动故... 对于差异需求,直接复制项目仓库单独开发,同时维护多个仓库代码。2. Dependencies-显示和隔离的**依赖**>Explicitly declare and isolate dependencies每个微服务都可以显式声明依赖并且互不干扰,拥抱变化而不...
3.3.4 表格样式可对行列表头、数值区域进行颜色配置。 3.3.5 特殊值可以针对维度/指标特殊值进行自定义设置,可以设置特殊值显示为空白/NULL/0/-- 的样式。「透视表」在使用「表计算」功能中的「差异」或「差异百分比」时,支持勾选「隐藏为0或null的行列」。 3.3.6 显示模式显示模式默认为按照数据项内容设置了列宽和行间距,可以对列宽和行间距进行调整。列宽:标准、适应、自定义列宽(需要大于 40,单位为像素)行间距:舒适模式、高...
数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等... 这也是云上和云下的一个巨大的差异点,云上可以通过依赖标准的云产品的能力来实现自己能力, 而在云下这些都需要自建。**第三,节约成本****。**现在 FE 要通过三节点实现高可用,如果有了 MetaServer,只要一节...
数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。... 差异点。 ## 混合部署**第一点,混合部署。** 在下图场景中,FE 和 NameNode 是在 Master 节点中混部的。实际上在计算的时候,只需要用到 BE 节点,但 FE 这三个节点又必须部署,不部署就无法正常工作。如果部署...
看一看这套系统到底是怎么工作的。当并行下载两个文件时,在任何语言中都可以启动两个 Thread,分别下载一个文件,然后等待 thread 执行结束;但并不想为了 IO 等待启动多余的线程,如果需要等待 IO,我们希望这时线程... 这两种模式的差异会很大程度上影响 Runtime 的设计和 IO 接口。在第一种模式下,等待时是不需要持有 buffer 的,只有执行 syscall 的时候才需要 buffer,所以这种模式下可以允许用户在真正调用 poll 的时候(如 poll\_...
数据湖的这些表。于是通过 Catalog 直接查询 Hive、Iceberg、Hudi 表。经过了两个月的开发,目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。... 差异点。## 混合部署**第一点,混合部署。** 在下图场景中,FE 和 NameNode 是在 Master 节点中混部的。实际上在计算的时候,只需要用到 BE 节点,但 FE 这三个节点又必须部署,不部署就无法正常工作。如果部署在 B...
罗旋表示:“数据飞轮的构建,是业务与数据双向驱动发展过程。如今,大模型给我们提供了另一种探索方向——如何用新的AI技术,来加速飞轮转动。AI加持的数据飞轮,有望改变企业探索数据价值的方式,大幅提升企业数智生产力和消费力。” 以下为罗旋演讲全文: 数据与业务双向驱动数据飞轮数据飞轮模型是基于字节跳动内部大量实践沉淀提炼出来的。不同时期、不同业务形态下,我们究竟是如何做的?从业务的角度选择两个例子来看,一个是最开始...