j1900跑游戏服务器
社区干货
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
服务器资源的使用也被拉伸到夸张的地步,比如:* 写入一张超过3000列的Hive表元数据时,会持续将服务节点的CPU占用率提升到100%,十几分钟后触发超时* 一张几十列的埋点表,上下游很多,打开详情展示时需要等1分钟... 业务系统通常不需要跑分或者与其他系统产出性能对比报表,实际工作中更多的是贴合业务场景做优化。比如用户直接访问前端界面的系统,通常不需要将响应时间优化到ms以下,几十毫秒和几百毫秒,已经是满足要求的了。...
干货|开源OLAP引擎(ClickHouse、Doris、Presto、ByConity)性能对比分析
**服务器配置:** ``` Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): ... ****●**** 其中ByConity跑通了所有99个查询测试。****●**** Doris在SQL15出现Crash,另外有4次的Timeout,分别是SQL54、SQL67、SQL78和SQL95。****●**** Presto只在SQL67和SQL72发生Timeout,其他查询...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
MetaApp 是国内领先的游戏开发与运营商,专注移动端信息高效分发,致力于构建面向全年龄段的虚拟世界。截至 2023 年,MetaApp 注册用户已超 2 亿,联运合作 20 万款游戏,累计分发量过 10 亿。MetaApp 在 ByConity 开... 通过 OLAP 服务器对线下 IDC 机房的 ClickHouse 集群和 ByConity 进行联合查询。短期内 ClickHouse 集群将依然使用,作为部分依赖 ClickHouse 业务的过渡。
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对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
其实需要在服务器、网络,以及整个平台调度的层面都做非常多的事情。“除了算力以外,火山引擎是市面上少数能够帮客户长期稳定地去实现数千卡乃至未来上万卡规模训练的云服务商。” 任何技术都必须经由真实场景... 把模型跑好。 此外,火山引擎不仅能帮大模型厂商做好训练,也可以帮他们一起去搭建好服务各行各业的应用。这也是市场需求决定的,不管是Prompt Engineering、微调、还是基于开源来训练,都需要有一个平台帮他们把...
云服务器性能基准测试
服务器的规格(包括但不限于CPU核数、CPU主频、内存、存储、网络带宽、操作系统等)和测试方法(包括但不限于部署方案、实例数量、业务压力等),确保测试结果的公平以及客观。 合理:应符合业务实际需求和具体运行场景。 准确:应选择成熟、稳定、权威的测试工具和测试用例,确保最终结果可以准确的反映出云服务器的性能。 测试工具及主要指标分类 测试工具 测试指标 相关文档 CPU UnixBench 单核跑分 UnixBench测试CPU单核/多核性能...
业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文
大家把业务跑在服务器上面。但物理机就那么几个规格,有些业务可能只用到一半的资源,那能不能把空载的另一半也利用起来呢?虚拟化就让我们可以在一台物理机上跑很多虚机,虚机有不同的操作系统,它们之间互相隔离且彼此独立。使用上和物理机没有区别,称之为逻辑主机。可以理解为是云计算的 ver 1.0。**我们继续推广「虚拟」的思维** —— 把更多的基础设施、甚至是平台服务进行池化打包,再统一提供 API 接口,IaaS 和 PasS 相继诞...
2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
就比较好学习嵌入式或者服务器的硬件了。同时,其实现在大模型的学习门槛是挺高的。大模型是相对小模型而言的,需要很大的数据集(比如10GB的数据集拷贝需要1个小时之类),一般家用GPU不够内存,需要GPU服务器级别的GPU板卡才能跑训练。所以学习人工智能还得从小模型开始熟悉。然后跑大模型demo。## 边缘计算层面- 本年度我就没参与什么边缘计算设备的开发了,只是会开发基于MTK的MT76XX模块的路由器,对于设备组网有了较新的认识...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
其实需要在服务器、网络,以及整个平台调度的层面都做非常多的事情。“除了算力以外,火山引擎是市面上少数能够帮客户长期稳定地去实现数千卡乃至未来上万卡规模训练的云服务商。” 任何技术都必须经由真实场景来... 把模型跑好。 此外,火山引擎不仅能帮大模型厂商做好训练,也可以帮他们一起去搭建好服务各行各业的应用。这也是市场需求决定的,不管是Prompt Engineering、微调、还是基于开源来训练,都需要有一个平台帮他们把这...
最新动态(2024年前)
服务端实验进组不出组文案调整 (改为进组出组) 调整上线公告的icon大小 修复指标事件空白hover + 创建漏斗提示虚拟事件被删除的问题 修复公共属性重复的问题 分流服务:更新组件版本 修复报告页同步转异步导致的埋点... 服务器端过滤参数、流量计算器rc前端样式升级 【bugfix】升级 chart-space 版本,修复自定义 legend 不能正常展示问题 【bugfix】服务端参数回显错误问题 【bugfix】修复系统管理指标权限优先级高于指标管理页单个指...
大规模混合部署项目在字节跳动的落地实践
总计包括约几十万台服务器资源;从应用规模上来说,TCE 上部署的服务数量也超过了 4w 个,对应的 Deployment 和 Pod 总量则分别超过了 30 万和 300 万个。随着业务的不断发展,集群规模还在处于不断增长的过程中。如此... 使得同一时段不会同时有在线服务和离线任务跑在同一台机器上,减少在离线之间的互相影响,然后当在线波峰来临时进行回收。为了实现这个逻辑,我们引入了集群部署水位的概念,结合这张图可以对部署水位和资源出让的过程...
ByConity 首次 TPC-DS 测试结果发布 & 新活动邀请!
5台40核心 256G的 dell 服务器,使用100G的TPC数据 || 传音控股 | 109.05秒 ... 某游戏数据团队 | 208秒 | Kubernetes | 4个节点,每个 worker 单独的节点 ...
如何使用 Cluster Autoscaler 将批处理作业的节点扩容到 2000 个|KubeCon China
从凌晨开始跑,一直跑到早上;* 整体耗时长,不同批次任务耗时有长有短;* Pod 的镜像也非常的大,拉取耗时长。在这样的业务场景下,为了节省成本,客户很自然地使用了 Cluster Autoscaler,期望在计算任务下发后,节... 但是节点对应的云服务器是实实在在被创建出来了,客户花了钱,但资源又没用上,就增加了无谓的成本。经过仔细排查,我们发现节点扩容失败是因为云服务器在初始化 Kubernetes 组件的过程中,写入磁盘的速度特别慢,很...
