可以实现集群级别的弹性伸缩,** 即无业务需求时释放集群,有业务需求时再拉起集群,从而帮助企业大幅降低产品使用和平台运维成本。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos... 在这个过程中,由于 Stateless 已经把具有状态属性的,像日志服务之类的功能外置于集群。在集群释放以后,用户仍可以通过日志服务查询到任何一个时间段内,在 Stateless 集群模板下面的集群里执行过的任何一个任务结果...
查询性能提升,并降低后台Merge线程的压力。 ### **/ 无法满足的需求 /** **上述社区的设计与实现,还是无法满足用户的一些高级需求:** **●** 首先部分高级用户对数据的分布有着比较严格的要求,比如他们对于一些特定的数据有特定的Key,希望相同key的数据落盘到同一个Shard(比如唯一键需求)。这种情况下,社区High Level 的消费模式是无法满足的。 **●** 其次是High level的消费形式reb...
那么这些时间段也就是流式计算的高峰,此时对计算资源的需求是非常高的。相对而言,批式计算对运算时间并没有严格的限制,比如可以在凌晨12点之后到早上6、7点之间进行大量运算。所以,如果流式计算和批式计算的资源无... Ray 动态引擎。Ray 动态引擎相对较新。我们用整个 Ray 动态引擎来做资源的极致扩缩、极致弹性,服务数据挖掘场景。 - 在三款主要的计算引擎之外,还有字节跳动自研的云原生消息引擎 BMQ,及开放搜索引擎 Open S...
存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关系”不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系)等等。这类数据用关系型数据库很难处理,特别是在互联网海量数据条件下更复杂,所以图 NoSQL 数据库主要是针对这类场景做了专门的设计与优化,用于进...
相对于中心容器,我们的资源覆盖面肯定会更广。因为广泛分布在大量的边缘节点上,所以说我们资源分布面更广,离客户更近。**快速弹性交付**相对于边缘虚机这样的产品,因为传统客户之前在中心云使用,比如像一... 我们叫动态策略。动态策略主要是做了基于时间维度的管控策略。最终实现的效果就是客户可以配过去的某一个时间段,客户的容器或者某个关键的资源不允许被删除,比如客户配置过去5分钟不允许删除超过100个Pod,如果发生...
相对于中心容器,我们的资源覆盖面肯定会更广。因为广泛分布在大量的边缘节点上,所以说我们资源分布面更广,离客户更近。**快速弹性交付**相对于边缘虚机这样的产品,因为传统客户之前在中心云使用,比如像一些函数... 我们叫动态策略。动态策略主要是做了基于时间维度的管控策略。最终实现的效果就是客户可以配过去的某一个时间段,客户的容器或者某个关键的资源不允许被删除,比如客户配置过去5分钟不允许删除超过100个Pod,如果发生...
那么这些时间段也就是流式计算的高峰,此时对计算资源的需求是非常高的。相对而言,批式计算对运算时间并没有严格的限制,比如可以在凌晨12点之后到早上6、7点之间进行大量运算。所以,如果流式计算和批式计算的资源无... 我们用整个 Ray 动态引擎来做资源的极致扩缩、极致弹性,服务数据挖掘场景。* 在三款主要的计算引擎之外,还有字节跳动自研的云原生消息引擎 BMQ,及开放搜索引擎 Open Search。通过这五款引擎,我们打造了一个...
**字节实践-日常峰值百亿 QPS**从 2017 年开始,字节跳动开始尝试使用 Flink 作为主要的流式计算引擎。在此后的两年时间,流式计算团队支撑了字节内部实时样本拼接、模型训练和推荐算法实时化等业务... 每天的查询规模超过 50W 次。截止目前,基于流式计算 Flink 构建的实时业务场景已经涉及到字节几乎所有的业务和产品,包括实时数仓、实时风控、商业化、电商、游戏、小说、教育、房产、财经等, **日常实时峰值...
ByteHouse 是火山引擎上的一款云原生数据仓库,为用户带来极速分析体验,能够支撑实时数据分析和海量离线数据分析;便捷的弹性扩缩容能力,极致的分析性能和丰富的企业级特性,助力客户数字化转型。本文将从需求动机、... 查询性能提升,并降低后台 Merge 线程的压力。### 无法满足的需求上述社区的设计与实现,还是无法满足用户的一些高级需求:- 首先部分高级用户对数据的分布有着比较严格的要求,比如他们对于一些特定的数据有特...
旨在有效解决大规模数据中心中不同类型任务的资源分配问题,提高数据中心的资源利用率、弹性和调度吞吐率。目前,该调度系统支持管理着数万节点的超大规模集群,提供包括微服务、batch、流式任务、AI 在内的多种类型任务的资源并池能力。自 2022 年开始在字节跳动内部各数据中心批量部署,Gödel 调度器已经被验证可以在高峰期提供 **>60%****的 CPU 利用率**和 **>95%** **的 GPU 利用率**,峰值调度吞吐率接近 **5,0...
弹性** **扩缩容** **、数据强一致**方面进行了增强。两者对于以下 OLAP 场景均适用:- 数据集可能很大 - 数十亿或数万亿行- 数据表中包含许多列- 仅查询特定几列- 结果必须以毫秒或秒为单位返回在之... 常常因为业务的节点故障导致数据查询缓慢,数据写入延迟(从延迟几小时到几天的程度);- 业务高峰期时资源出现严重不足,短期内无法扩容资源,只能通过删减部分业务的数据,为优先级高的业务提供服务;- 业务低...
论文介绍了字节跳动内部基于 Kubernetes 提出的一套支持在线任务和离线任务混部的高吞吐任务调度系统,旨在有效解决大规模数据中心中不同类型任务的资源分配问题,提高数据中心的资源利用率、弹性和调度吞吐率。目... 峰值调度吞吐率接近 **5,000 pods/sec**。# **引言**在过去的几年里,随着字节跳动各业务线的高速发展,公司内部的业务种类也越来越丰富,包括微服务、推广搜(推荐/广告/搜索)、大数据、机器学习、存储等业务规模...
字节早期创业阶段的微服务主要是使用 Python 进行编写,后期逐步转到 Go 语言。从编程语言的角度看,Golang 能在字节内部得到大规模应用,离不开它对于微服务的几大优势:* **简单易用**:上手简单,很多人只... 那么图中哪个时间段对性能分析是有意义的?我们会更关注 T1 时段,即峰值 CPU 利用率。团队将峰值的数据采集完之后,会在集群维度进行一定程度的归一化处理,利用规模效应磨平单点上的偏差。图中可以看到处理结果...