sdwan优势-优选内容
【初探云原生】服务注册中心对比总结 |社区征文
服务端模式主要包括:DNS, K8s(CoreDNS);而客户端模式主要包括:Zookeeper, Etcd, Consul, Eureka, Nacos,SofaRegistry。这里指的服务端模式是服务端通过提供可访问服务地址,而客户端模式指的是由客户端进行选择可... 整体的设计优势主要体现在将连接层与存储层分开,通过SessionServer 提供可海量拓展的连接层;同时,存储层通过分片方式做到可以横向拓展以支持大规模集群的服务注册与发现。Client提供应用接入服务注册中心的基本 ...
掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文
(https://magebyte.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/redis/20220522214335.png)#### 优点- 缓存中仅包含应用程序实际请求的数据,有助于保持缓存大小的成本效益。- 实现简单,并且能获得性能提升。实现的伪代码... 就能成分发挥 `Read-Through` 的优势,同时还能保证数据一致性,不需要考虑如何将缓存设置失效。这个策略颠倒了 `Ca...
大数据量、高并发业务优化教程|社区征文
那就是csv文件,相比excel文件它可以直接在记事本编辑,excel也可以打开cvs文件,且占用内存更少(画重点),对于上传的csv文件过于庞大,也可以采用流式读取,读一部分写一部分2. 消息推送成功与否状态保存由于大批量数据插入是一个耗时操作(可能几秒也可能几分钟),所以需要保存批量插入是否成功的状态,在后台中可以显现出这条消息推送记录是成功还是失败,方便运营回溯消息推送状态3. 批量写入启不启用事务博主这里给出两种方案...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
85年Copeland and Khoshafian在SIGMOD上首次提出了DSM,参见《A decomposition storage model》论文【12】,但是在90s年到2000s年,列存的主要研究领域还是停留在怎么样打破内存墙,在2001年,Ailamaki等人提出了PAX(Partition Attributes Cross)【1】格式,开始研究怎么样结合列存的优势到行存中。2017年 google spanner 发表论文【2】,描述了自己如何使用PAX格式提升查询性能。湖仓一体分析服务,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖的优势将所有数据存储到廉价存储中,供机器学习、数据分析等场景使用,又能基于数据湖构建数仓供 BI 报表等业务使用。**全文目录:**- LAS 介绍- 问题与挑战- LAS 数据湖服务化设计与实践- 未来规划# **1. LAS 介绍****LAS 全称(Lakehouse Analysis Service)湖仓一体分析服务**,融合了湖与仓的优势,既能够利用湖...
大规模流量下的云边端一体化流量调度体系
维度更加精准的优势:首先对于调度的生效速度,我们可以看到,***端内的请求根据是否连接复用,会分为2种不同的执行情况:** *①使用dns或httpdns解析,在变更解析结果进行调度时,除去解析结果缓存更新速度的影响,链接复用也是影响切流速的重要因素。在链接复用维持的较好的业务上,可能数十分钟都难以完成切流操作。②端内调度使用的是域名替换的机制,在请求发起前决策具体要使用的域名,这样就避免了链接复用的影响。当前端调度我...
电商业务部署及数据库上云
通过火山引擎数据库传输服务DTS,迁移至火山引擎云数据库RDS。 场景二:把其他云厂商云上存储数据,通过火山引擎数据迁移服务DMS,迁移至火山引擎对象存储TOS。 本文仅按照最基础的配置,为您进行介绍。 方案优势 通过负载均衡进行流量转发,快速扩展应用对外服务的能力。 通过Redis缓解高并发的数据读写。 将静态资源存储在对象存储TOS,通过CDN分发,提升用户访问体验。 RDS提供高可用架构,保障数据的可用性和可靠性。 名词解释 产品...
在毫秒量级上做到“更快”!DataTester 助力飞书提升页面秒开率
本文将讲述火山引擎 A/B 测试(DataTester)助力企业协作平台飞书进行用户体验优化的案例。 对飞书而言,用户体验旅程从打开产品页面的一瞬间就已开始,这里有一个十分重要的指标——页面秒开率,秒开率是指页面在... “ DataTester 是结合 A/B 测试方法论最好的一个工具。”飞书的研发成员在采访时讲到。除了使用 DataTester,飞书团队也会通过灰度等方式来做对比实验。相比起灰度等实验方式,DataTester 的最大优势在于更加严格的变...
基于 Ray 的大规模离线推理
> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。# 一、大模型离线推理## 特点介绍的启发,从中提取自己认为需要的部分,开发出了一款轻量框架[Vue.js](https://www.angularjs.net.cn/),并于2014年正式对外发布。有意思的是,其最初命名为**Seed**,意为萌芽,这也确实为后来Vue 2.0、3.0的发展奠定了坚实基础。从以上技术栈发展简史可以看出,主流技术趋势都是由大公司所主导的,大公司具有资金雄厚、聚拢优秀人才、敢于接受失败等天然优势,能够成为主流技术的弄潮儿不足为怪。通过...