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社区干货
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算... 火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算... 火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
之后进入到腾讯云公网负载均衡,负载均衡后管理到TKE集群的NodePort实现流量接入;出口通过NAT网关实现流量分发。其他服务:其他支撑服务,如堡垒机,日志、监控等其他应用web通过堡垒机配合弹性公网IP/NAT网关实现流量... (service 的原生负载均衡算法),后期可使用服务治理框架例如istio/linkerd进行服务治理。 - 不足:服务直接通过k8s服务发现,经过service一层,在书主机请求通过iptables/lvs是转发一层,性能稍弱。#### 4.2.4 Spri...
火山引擎开发者社区技术年货|2022 年最受欢迎的技术文章合辑
**火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践**大模型训练在技术和管理上存在一些痛点,火山引擎云原生机器学习平台通过优化高性能计算和存储的规模化调度,并对模型分布式训练进行加速,力求提升资源利用率和... 查看火山引擎机器学习平台的架构在高性能计算、存储的规模化调度和模型分布式训练方面的设计,以及平台如何解决开发过程中,特别是算法团队管理过程中的一些痛点。 **基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓**...
特惠活动
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功能概览
产品功能功能 说明 相关文档 高可用 CLB实例可以将访问流量转发到同一地域下不同可用区的后端服务器,部分地域支持主备可用区容灾。 负载均衡同地域主备可用区容灾配置 调度算法 监听器提供加权轮询(WRR)、加权最小连接数(WLC)和源地址哈希(SH)三种调度算法。 调度算法原理 健康检查 监听器的健康检查功能会检查后端服务器的运行状况。当探测到后端服务器运行状况不佳时,会停止向其发送流量,并将流量转发给其他正常运行的后端服务...
应用场景
负载均衡服务主要适用于业务流量分发、服务高可靠保障、跨可用区容灾等场景。 业务流量分发对于高访问量业务,可以通过配置负载均衡调度算法将流量分发到不同的后端服务器上,避免单个后端服务器负载过高而使业务响应延迟。 服务高可靠保障当后端服务器组一部分服务器不可用时,负载均衡可自动屏蔽故障的后端服务器,避免单点故障带来的影响,保障应用系统正常工作。 跨可用区容灾已部署主备可用区的地域支持负载均衡的跨可用区容灾。...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
是大数据平台新一代架构和运行形态,是一种以平台云原生化部署、计算云原生调度、存储统一负载为特点,可以支持多种计算负载,计算调度更弹性,存储效能更高的大数据处理和分析平台。云原生大数据带来了大数据在使用和... 如果一个 Flink 集群有100台机器,那这100台机器就由它独占;云原生模式虚拟化出了资源池的概念。资源池可以承载不同类型的大数据集群,可以装 Flink 集群,也可以装 Spark 集群,而且这些集群都是按需拉起的,可以迅速回...
负载均衡同地域主备可用区容灾配置
本文将介绍如何实现负载均衡的主备可用区容灾。 场景介绍负载均衡支持主备可用区容灾能力,在同一地域的不同可用区分别部署负载均衡,能够帮助您实现业务容灾能力。当主可用区因网络异常或负载均衡不可用等原因出现故... 添加监听器:为负载均衡实例添加监听器。 验证负载均衡容灾配置:通过公网访问验证负载均衡的容灾能力。 配置步骤说明 下文仅介绍必要参数及取值,其他参数保持默认配置。如需了解更多参数介绍请参见负载均衡用户指南...
议题投稿 2024 中国 KubeCon + CloudNativeCon + 开源峰会 + AI_dev
负载均衡、网络安全和自动化,提供了在生产环境中部署和管理服务网格技术的实用见解。* AI + ML – 这一赛道涵盖了在云原生环境中人工智能和机器学习的最新进展和最佳实践,探索创新的应用、工具和技术以实现有效的实施。它专为人工智能、机器学习、数据科学以及人工智能/机器学习平台运营的专业人士设计,提供了管理数据模型、实施人工智能算法、在云原生环境中部署机器学习模型以及优化工作流程的见解,涵盖了 MLOps、AIOps、Kube...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
提供了自上报的机制和客户端负载均衡,是一个 AP 系统。Kubernetes 则更像传统的云厂商,可帮助用户创建机器/容器。平台自然知道应用在哪里,就可以通过 DNS 以及服务端负载均衡帮助导流。这样的体验是截然不同的。... 比如 Spring Cloud Ribbon 做了很多安全、分流的工作,而这些工作其实跟业务本身相关度非常低。那么这些能力可以提取出来吗?社区给出了一个全新的答卷:Service Mesh。**Service Mesh 所做的事情是在节点之间通过...
社区容器服务发现及负载均衡
实现四层负载均衡。*既然 K8S 自带负载均衡,为啥还需要引入ServiceMesh?*因为这套负载均衡**存在缺陷,不支持长连接**。如 GRPC 使用原生 SVC 会有流量不均衡的问题。要向更精细的流量控制,需要七层负载均衡。... 在客户端通过轮询等算法实现负载均衡。看到这里,大家也许会察觉 K8S、Istio 和传统微服务的服务发现原理都是相通,本质上都是 *IP 地址的发布订阅*。:权重值越高的后端服务器,接收用户请求的概率越大。WRR 适用于可稳定预测请求数量和请求处理时间的情况。 加权最小连接数(WLC):系...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
提供了自上报的机制和客户端负载均衡,是一个 AP 系统。Kubernetes 则更像传统的云厂商,可帮助用户创建机器/容器。平台自然知道应用在哪里,就可以通过 DNS 以及服务端负载均衡帮助导流。这样的体验是截然不同的。... 比如 Spring Cloud Ribbon 做了很多安全、分流的工作,而这些工作其实跟业务本身相关度非常低。那么这些能力可以提取出来吗?社区给出了一个全新的答卷:Service Mesh。Service Mesh 所做的事情是在节点之间通过一个...
