机房批量部署openstack
社区干货
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
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运维方面的巨大变化,从以下三个角度... **:** 支持跨集群和机房作业自动调度+ **利用闲置资源** **:** 利用超发和驱逐机制利用空闲资源+ **引擎半自动调优** **:** 利用智能团队推荐任务配置参数,人工确认下发* **第四阶段**(也是当前的终极目标...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
**云原生大数据**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... **虚拟队列** **:** 支持跨集群和机房作业自动调度 - **利用闲置资源:** 利用超发和驱逐机制利用空闲资源 - **引擎半自动调优:** 利用智能团队推荐任务配置参数,人工确认下发- 第四阶段(也...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
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... 为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离,一旦出现问题影响较多用户,两种方式运维成本都会很高。**火山引擎** **湖仓一体分析引擎** **LAS**...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
甚至华东区电信有几个机房,怎么去开通,怎么去维护。火山引擎会基于云原生的技术屏蔽底层的整体资源覆盖的差异,然后批量交付。举个简单的例子,广东电信的客户需要1000个几核几GB的算力资源,我们就可以进行快速交付,而不需要客户去针对于广东电信100个边缘节点逐个去开通,我们可以达到快速交付能力。**全生命周期管理**很多客户,特别一些创新性场景,从中心下沉边缘,或者某些新业务场景是没有针对边缘场景去部署和运维的能力的。...
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机房批量部署openstack-优选内容
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干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
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... 为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离,一旦出现问题影响较多用户,两种方式运维成本都会很高。**火山引擎** **湖仓一体分析引擎** **LAS**...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
甚至华东区电信有几个机房,怎么去开通,怎么去维护。火山引擎会基于云原生的技术屏蔽底层的整体资源覆盖的差异,然后批量交付。举个简单的例子,广东电信的客户需要1000个几核几GB的算力资源,我们就可以进行快速交付,而不需要客户去针对于广东电信100个边缘节点逐个去开通,我们可以达到快速交付能力。**全生命周期管理**很多客户,特别一些创新性场景,从中心下沉边缘,或者某些新业务场景是没有针对边缘场景去部署和运维的能力的。...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
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,... 为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离,一旦出现问题影响较多用户,两种方式运维成本都会很高。 **火山引擎** **湖仓一体分析引擎** **...
字节跳动的云原生技术历程演进
提供快捷高效的应用部署方案;* **2018 年**:微服务架构升级。完成核心业务微服务迁移,并在 TCE 之上构建服务框架、Mesh、监控告警等基础设施;* **2019 年**:“推广搜”云原生。把“推广搜”的物理机服务与在线... 很容易引发大批量的资源闲置问题,字节目前主要在函数类的场景下小规模使用;* **Reserved 资源预留交付**:字节主流的资源管理形态,对单一服务、资源的队列都能够做到资源总量上的保障;* **Spot 竞价交付**:目前...
揭秘|UIService:字节跳动云原生 Spark History 服务
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... 为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离,一旦出现问题影响较多用户,两种方式运维成本都会很高。**火山引擎** **湖仓一体分析引擎 LAS** **(...
揭秘|UIService:字节跳动云原生Spark History 服务
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 lo... 为每个用户单独部署 History Server 计算和存储成本过大且不均衡,而部署统一的 History Server 无法做到资源隔离,一旦出现问题影响较多用户,两种方式运维成本都会很高。**火山引擎****湖仓一体分析引擎 LAS****...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
字节跳动数据流在多个机房部署**超过1000个Flink任务**和**超过1000个MQ Topic**,使用**超过50W Core CPU**,**单任务最大12**W**** **Core CPU** ,Topic最大**10000 Partition** 。### 02 - 数据流业务挑战###... 子任务可以同时在多个队列灵活部署。在流量迅速增长的阶段,数据流最开始是通过Kafka Connector直接写Kafka。但是由于数据流Flink ETL Job任务处理的流量大,Sink比较多,批量发送的效率不高,Kafka集群写入请求量很...
干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动数据流的实践
字节跳动数据流在多个机房部署**超过1000个Flink任务**和 **超过1000个MQ Topic**,使用**超过50W Core CPU**, **单任务最大12**W******Core CPU** ,Topic最大 **10000 Partition** **。**02 - 数... 子任务可以同时在多个队列灵活部署。在流量迅速增长的阶段,数据流最开始是通过Kafka Connector直接写Kafka。但是由于数据流Flink ETL Job任务处理的流量大,Sink比较多,批量发送的效率不高,Kafka集群写入请求...
干货 | 字节跳动埋点数据流建设与治理实践(下)
由于批量发送的原因压缩效率比较高。在我们开启了Zstd压缩后,Kafka集群的写入带宽降低了37%,极大地缓解了Kafka集群的压力。* **Kafka迁移BMQ**在埋点数据流这种大流量场景下使用Kafka,会经常遇到Broker或者磁盘负载不均、磁盘坏掉等情况导致的稳定性问题,以及Kafka扩容、Broker替换等运维操作也会影响集群任务正常的读写性能,除此之外Kafka还有controller性能瓶颈、多机房容灾部署成本高等缺点。