会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。# **1. 业务背景**## 1.1 开源 Spark Hi... 通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,提取...
提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:**我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算**。* 首先,“ **现场边缘** ”主要位于用户现场或用户自己的机房。覆盖 1~5ms 时延范... ARM 服务器、智能网卡、GPU、Tofino( P4) 等算力和网络资源,打造面向异构算力的边缘基础设施底座。* 其次,在 **平台层** ,基于边缘基础设施底座,火山引擎边缘计算自研了云原生边缘平台,以面向边缘云原生的操作系...
另外就是服务器的规模达到一定数量后,机器的崩溃几乎是必然会出现的,这时候就需要在运行时去做容错。Flink Exactly Once 的特性决定了任何一个单机故障都会导致整个 Flink 作业的重启。在大规模模型训练场景下,需要上千个容器的时候,重启时间一次,要重新调度一次上千个容器,然后要去拉上千个容器的镜像,对线上效果的影响将会被无限放大,数据就相当于不实时了。在此背景下,云原生计算团队修改了 Flink DAG 的 Failover 实现,使得在...
云原生发展需要推动计算引擎与云原生深度融合,向着自动调优方向演进。从我们的经验来看,这个过程可分为四个阶段:* **第一阶段**+ 部署和管理 K8s 集群+ 应用自己管理容器和镜像* **第二阶段**+ **资源池化**:对底层 K8s 资源无感知+ **资源** **混部**:在离线作业共享集群资源+ 只关注作业资源的额度和并行度+ **平滑演进**:YARN 作业和 K8s 作业混部* **第三阶段**+ **虚拟队列** **:** 支持跨集群和机房作业...
用于指定服务器需要发送的通知类型。 说明 2024 年 05 月 09 日之前创建的启用分片集群实例如需使用该参数,请提交工单联系技术支持升级实例版本。 2024-05-09 全部 参数支持 慢日志导出功能优化 单次导出的慢... 可以抵御机房级别的故障。 2023-04-13 全部 多可用区同城容灾解决方案 启用分片集群(直连地址)支持更多命令 启用分片集群的 Redis 实例使用直连地址时,支持更多命令。 2023-04-13 全部 命令支持 数据节点监控指标优...
自建IDC机房迁移至火山引擎自建IDC机房存在老化、运维繁琐、升级扩容慢、维护成本高等问题。您可以通过服务器迁移中心将其迁移至火山引擎,不仅无需再担心这些问题,还通过火山引擎高可用、高安全和高弹性的特点,动态调整云服务器配置满足不同业务需求。 本地虚拟机迁移至火山引擎由于本地虚拟机受限于主机资源,其可用性、可扩展性都明显低于云服务器。您可以通过服务器迁移中心将本地虚拟机迁移至火山引擎,通过云服务器丰富的资源...
概述如果您的机房分布在多个地域,且您的服务属于业务流量分发、服务高可靠保障、跨可用区容灾等场景,您可以结合 火山引擎负载均衡(CLB) 实现不同地域之间的流量调度与容灾切换。 流量调度全国各地的用户就近访问各... CLB 实例接受访问流量并将请求转发到同一地域下多个可用区的后端服务器上,实现对流量的均衡调度。 容灾切换云调度 GTM 与负载均衡 CLB 结合可以同时实现同一地域内可用区之间的容灾(同城容灾)和地域之间的容灾(异...
会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。# **1. 业务背景**## 1.1 开源 Spark Hi... 通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描配置好的 event log 存储路径,遍历其中的 event log 文件,提取...
提到边缘计算云平台,首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:**我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算**。* 首先,“ **现场边缘** ”主要位于用户现场或用户自己的机房。覆盖 1~5ms 时延范... ARM 服务器、智能网卡、GPU、Tofino( P4) 等算力和网络资源,打造面向异构算力的边缘基础设施底座。* 其次,在 **平台层** ,基于边缘基础设施底座,火山引擎边缘计算自研了云原生边缘平台,以面向边缘云原生的操作系...
概述如果您的机房分布在多个地域,且您的服务属于应用层网站、音视频应用等大流量分发场景,您可以结合 火山引擎应用型负载均衡(ALB) 实现不同地域之间的流量调度与容灾切换。 流量调度全国各地的用户就近访问各个地... ALB实例接受访问流量并将请求转发到同一地域下多个可用区的后端服务器上,实现对流量的均衡调度。 容灾切换云调度 GTM 与应用型负载均衡 ALB 结合可以同时实现同一地域内可用区之间的容灾(同城容灾)和地域之间的容...
另外就是服务器的规模达到一定数量后,机器的崩溃几乎是必然会出现的,这时候就需要在运行时去做容错。Flink Exactly Once 的特性决定了任何一个单机故障都会导致整个 Flink 作业的重启。在大规模模型训练场景下,需要上千个容器的时候,重启时间一次,要重新调度一次上千个容器,然后要去拉上千个容器的镜像,对线上效果的影响将会被无限放大,数据就相当于不实时了。在此背景下,云原生计算团队修改了 Flink DAG 的 Failover 实现,使得在...
云原生发展需要推动计算引擎与云原生深度融合,向着自动调优方向演进。从我们的经验来看,这个过程可分为四个阶段:* **第一阶段**+ 部署和管理 K8s 集群+ 应用自己管理容器和镜像* **第二阶段**+ **资源池化**:对底层 K8s 资源无感知+ **资源** **混部**:在离线作业共享集群资源+ 只关注作业资源的额度和并行度+ **平滑演进**:YARN 作业和 K8s 作业混部* **第三阶段**+ **虚拟队列** **:** 支持跨集群和机房作业...
场景介绍分布式云原生平台的注册节点服务,提供远程节点接入和管理能力,解决企业自有 IDC 闲散服务器无法高效利用和运维的难题,以及存在大量局点的服务器管理与应用发布升级问题。 通过使用分布式云原生平台的注册... ingress-controller 所在的 Node 机器类似传统架构的边缘节点(例如:机房入口的 Nginx 服务器)。此方式的整个请求链路最简单,性能相对 NodePort 模式更好。缺点是由于直接利用宿主机节点的网络和端口,一个 Node 只能...