> 我在社区搜索迁移项目中首次落地了 Diff 自动化测试,从测试到上线的过程中,累计发现很多处bug,发现了很多潜在的、不易发现的问题;最终该项目上线后流量从5%提升到100%,仅用一周完成全量的切换,且过程中指标无异常。# 什么是Diff测试Diff测试,从字面意思上理解,就是对比测试。深入到项目中理解的话,比如某一个工程比较陈旧,代码过于冗余和复杂,维护成本较高,为了解决这些问题,会进行项目重构、框架升级、代码解耦等等。这...
框架可扩展性增强* 新增任务执行框架,扩展支持 Ad-hoc 类型的资源调整,例如根据运行态通过 Drop Cache 调整内存水位* 新增异步执行框架,扩展支持周期性非 OCI 类型的资源调整,例如 Reclaimed Cgroup 大框的调... 减少内存迁移过程中内核大锁锁住的时间* 管控增强:增强和补充内存维度的管控能力,支持内存压力水位过高时通过 Drop Cache,设置 Reclaimed Cgroup 大框离线大框,调整 NUMA Binding 等方式缓解内存压力* 驱逐策略:...
**字节微服务框架的挑战和演进** 2014 年以来,字节跳动内部业务的快速发展,推动了长连接推送服务,它们面临着高并发的业务需求问题,对性能和开发效率都有很高要求。当时的业务,大部分都是由... 代码生成工具支持自动更新:当用户在使用时,我们会检查最新版本,然后直接将我们的版本更新到最新版本,这样可以及时把我们的框架新 feature、bug fix 直接推送到业务方;二是,用户群发版周知:我们有一个几千人的用户群...
构建了一个可拓展的调度框架1. 应用调度失败自动迁移: 在应用资源的下发过程中,可能会出现节点下线、资源不足等情况从而导致的单集群调度失败之后,KubeAdmiral 提供失败自动迁移的功能,可以避免下发失败导致可用实例降低问题。## 总结经过一系列的学习和分析,可以发现 KubeWharf 出发点很好,搭建了一套完备的云原生体系,对推动云原生以及K8s的发展有着举足轻重的意义。infoq: https://xie.infoq.cn/article/fdf3d90fa36f...
导致迁移过来的用户可能会不习惯;* 第二个问题是框架的脚手架工具较多,例如 CloudWeGo 下就有 Hertz 和 Kitex 两个脚手架,这无疑增加了用户的学习成本;* 第三个问题是文档的问题,我们在 issue 和用户群的用户反... 目前可以根据 IDL 的接口定义来自动生成路由注册、handler 代码等功能;但是作为一个通信框架,我们也需要完成 client 端的生成工作,也就是图中的 1、2、6 过程,因此 hz 在开源后支持了生成 client 代码的能力。...
自研多个训练框架用于满足用户需求;1. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;1. 大规模应用混部资... 容错处理:Worker 失败自动拉起新 Worker,PS 失败整体失败;1. 动态调度:例如支持动态扩大缩小 Worker 数;1. 多数据源数据类型支持:HDFS、Kafka 等;1. 数据负载均衡与状态保存:支持按 Worker 负载动态分配 T...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录近期,第29届国际知识发现与数据挖掘... 该方案能自动化识别和调整例行计算任务的配置参数集,在不破坏任务服务等级的前提下压缩资源浪费,有效节省运行成本。经验证,Rover在公开任务集及字节跳动内部的实际部署中,对比当前业内领先的解决方案,在极限收益,收...
该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任务成本/运行时长的关系,并通过可信赖的迁移学习机制,从人类专家知识编码中获得 **安全性和可解释性** (如图1中Expert-assisted Optimiz... **该方案能自动化识别和调整例行计算任务的配置参数集,在不破坏任务服务等级的前提下压缩资源浪费,有效节省运行成本。**经验证,Rover在公开任务集及字节跳动内部的实际部署中,对比当前市面领先的解决方案,在极限收...
## 感谢宣言> 首先要感谢【2020云原生微服务大会】给我们带来了RPC的云原生希望:Dubbo3,一个可以融合Kubernetes的云原生RPC服务框架,从此它不再只是属于**微服务领域**咯!![](https://oscimg.oschina.net/oscn... Dubbo框架会自动上报这个关系到元数据中心。- 运行态:会将Dubbo侧的配置以及运行用户侧的配置和服务治理则通过这份映射关系重新将应用粒度映射到接口粒度,此部分同时也会上报的元数据中心 - 会将作为应用服务实...
X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> ... 工具将开源框架的网络模型转换为适配异腾AI处理器的离线模型 (*.om文件)。### 7. 编译运行调试MindStudio支持C/C++、Python语言,除基础的语法高亮、自动补产外Mindstudio支持编译、本地/远程 运行/调试能力。...
无服务器应用框架Knative等。# 容器编排Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准,被广泛用于自动部署,扩展和管理容器化应用。Kubernetes 提供了分布式应用管理的核心能力:![picture.image](https://p3-volc-c... 也可以自动化存储卷的编排,让存储卷与容器应用的生命周期相关联;- **自动修复**:Kubernetes可以会监测这个集群中所有的宿主机,当宿主机或者OS出现故障,节点健康检查会自动进行应用迁移;K8s也支持应用的自愈,极大...
自研多个训练框架用于满足用户需求;2. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;3. 大规模应用混部资源... 容错处理:Worker 失败自动拉起新 Worker,PS 失败整体失败;6. 动态调度:例如支持动态扩大缩小 Worker 数;7. 多数据源数据类型支持:HDFS、Kafka 等;8. 数据负载均衡与状态保存:支持按 Worker 负载动态分配 Task,...
自研多个训练框架用于满足用户需求;2. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;3. 大规模应用混部资源... 容错处理:Worker 失败自动拉起新 Worker,PS 失败整体失败;6. 动态调度:例如支持动态扩大缩小 Worker 数;7. 多数据源数据类型支持:HDFS、Kafka 等;8. 数据负载均衡与状态保存:支持按 Worker 负载动态分配 Task,...