文章来源|KubeWharf 开源社区Repo | github.com/kubewharf/katalyst-core **0****1** **背景** 在混部场景下,内存管理是一个很重要的话题:一方面,当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节点上可能存在一些较少被使用但未被释放的内存,导致可以出让给离线作业使用的...
需要使用 Flink 的窗口函数,而窗口中就维护了状态信息。这类处理通常对 CPU 和内存都会造成压力,且窗口越长压力越大。注意:这里给出的仅仅是粗略的经验值,由于业务情况不同,例如数据是否压缩、序列化格式、是否需... Flink 的性能问题几乎全都可以归结到以下 3 种原因。最妙的是,**这 3 种原因是正交的**,定位性能问题时不会因为各个因素互相耦合而把脑子搞乱:> 经过上一步『问题发现』环节,假设我们已经通过反压找到了性能瓶颈...
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4d5787444bcc404fa76bc4f4cf6a4653~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135667&x-signature=RhLAEnv97srh9tB7aX3y0huf%2FuE%3D)背景 在混部场景下,内存管理是一个很重要的话题:一方面,当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出...
显著性可能会下降,最后趋于稳定。**足够的样本量能保证一个合理的实验周期**,可以使用我们的流量计算器中计算流量和实验周期,从而避免这种新奇效应的影响。A/B Test **AB实验基本架构**-------------- **01 - 流量分割****流量分割的方式:分流和分层。** 每个独立实验为一层,层与层之间流量是正交的(简单来讲,就是一份流量穿越每层实验时,都会再次随机打散,且随机效果离散)。实验在...
# 背景在混部场景下,内存管理是一个很重要的话题:一方面,当节点或容器的内存紧张时,业务的性能可能会受到影响,比如出现时延抖动或者 OOM。在混部场景下,由于对内存进行了超卖,该问题可能会更加严重。另一方面,节... 其中一些能力本质上是与 QoS 正交的,在非混部场景下依然适用。因此,我们后续会将 Memcg 差异化回收策略、干扰检测与缓解等功能与 QoS 解耦,打造成通用场景下的精细化内存管理能力,使非混部场景的用户也可以使用。...
显著性可能会下降,最后趋于稳定。**足够的样本量能保证一个合理的实验周期**,可以使用我们的流量计算器中计算流量和实验周期,从而避免这种新奇效应的影响。# AB 实验基本架构## 01 - 流量分割**流量分割的方式:分流和分层。**每个独立实验为一层,层与层之间流量是正交的(简单来讲,就是一份流量穿越每层实验时,都会再次随机打散,且随机效果离散)。实验在同一层拆分流量,不论如何拆分,不同组的流量是不重叠的。![image.p...
相互干扰,且都获得足够的流量而研发的流量分层技术。我们把总体流量“复制”无数遍,形成无数个流量层,让总体流量可以被无数次复用,从而提高实验效率。各层之间的流量是正交的,可以简单理解为:在流量层选择正确的前... 并保持如下性质: 互斥性:实验层内部互斥,即开在同一流量层的多个实验中,流量只能命中其中一个 正交性:实验层两两正交,即开在不同实验层的实验互相独立,流量随机命中 稳定性:实验命中稳定,即同一流量两次经过分流服...
各层之间的流量是正交的,你可以简单理解为:在流量层选择正确的前提下,流量经过科学的分配,可以保证各实验的结果不会受到其他层实验的干扰。 7. vid是什么?版本ID 8. 停止的试验是否能重新开始?不能。因为在实验停止的时间内,用户群体可能会发生变化,再开实验时不能保证数据的准确性。 9. 如何实现灰度发布的功能?可以将实验固化至Feature,详见:实验固化至Feature 10. 开实验后,多久才能看到数据?开始实验后,进组用户可实时查看,指...
互斥组技术是为了让多个实验能够并行不相互干扰,且都获得足够的流量而研发的流量分层技术。互斥组技术可以将总体流量“复制”无数遍,形成无数个互斥组,让总体流量可以被无数次复用,从而提高实验效率。 同一互斥组... 如您想了解更多关于“正交”的内容,可阅读下一段落,也可选择性跳过。 (可选读)什么是正交?上文提到,不同互斥组之间的流量是正交的。如何理解流量“正交”?正交有什么用?举个例子。假设现在有2个实验。实验A(实验...
设置聚合后的字段名称 计算列 使用Spark函数处理上游字段,用以添加新字段。也可为无业务日期的表添加业务日期字段。 筛选行 选择字段,确认筛选条件,支持两层且/或逻辑关系。 数据拆分 拆分算子会将算子按照这... 这k维是 全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。只能对数据型并 且角色为regular的属性做运算,输出通常为中间结果,需要作为其他算子的输入。(详见配置释义) 笛卡尔积 笛卡...