企业实时任务和软实时任务的区别
社区干货
字节跳动的多云云原生实践之路
发现使用多云架构的企业占比达到 88%,达到历史新高。另据麦肯锡的报告,到 2025 年,依然会有 42% 的企业保留有私有云。在负载分布层面,边缘云占比在逐步上升,根据 IDC 报告,25 年超过 30% 的数据需要边缘实时处理。... 如今在企业的应用已经发展出了多云、混合云、分布式云、边缘云、行业云等多种形态。面对业界层出不穷的新概念,很多人会困扰:它们的区别是什么?在云服务商眼中,按照中国信通院发布的定义,所谓分布式云,是一种将...
助力极致体验,火山引擎边缘计算最佳实践
**揭秘火山引擎边缘计算助力企业进一步提高用户体验,实现持续增长的产品方案与最佳实践。**# **01 当代应用架构演进**## **应用架构演进**
特惠活动
企业实时任务和软实时任务的区别-优选内容
企业实时任务和软实时任务的区别-相关内容
字节跳动的多云云原生实践之路
发现使用多云架构的企业占比达到 88%,达到历史新高。另据麦肯锡的报告,到 2025 年,依然会有 42% 的企业保留有私有云。在负载分布层面,边缘云占比在逐步上升,根据 IDC 报告,25 年超过 30% 的数据需要边缘实时处理。... 如今在企业的应用已经发展出了多云、混合云、分布式云、边缘云、行业云等多种形态。面对业界层出不穷的新概念,很多人会困扰:它们的区别是什么?在云服务商眼中,按照中国信通院发布的定义,所谓分布式云,是一种将...
干货|一文详解BI平台——火山引擎DataWind架构和实践
**跟其它产品的区别和联系是什么呢?**从产品定位来讲,特定领域的分析产品都会有一些场景相对固定的深入的数据分析和展示方法,如 AB测试中的显著性、用户行为分析的留存分析、某个用户的行为重放等等。DataWind则是更关注通用场景下的数据分析诉求的满足情况。 另外,DataWind能够打通企业内部绝大多数的数据资产,与火山引擎的其它数据产品保持紧密联动,如分析型数据库 ByteHouse、湖仓一体分析服务LAS 等,也可以...
实时整库同步
实时整库同步解决方案,将源端 MySQL、VeDB、PostgreSQL、SQLServer、Mongo、Oracle 数据采集至湖仓一体分析服务(LAS)、Doris、StarRocks、Elasticsearch、ByteHouse 云数仓版(ByteHouse CDW)、ByteHouse 企业版(By... 增量实时任务位点初始化:首次启动时,会自动指定增量流式任务的初始化位点位置。 任务创建:视实际使用场景,将会创建不同的任务类型。全增量场景:一次性全量批式任务+增量流式任务首先创建一次性全量批式任务,将历...
基于边缘计算 Client-Edge-Server 业务模型实践
应用前端与后端架构均发生了明显的变化。- 首先,应用前端载体的移动化。从最早单机模式,逐渐区分出客户端、服务端,以及客户端类型去兼容浏览器的BS结构;再到现在,移动互联网高速发展,客户端的载体更加丰富。可... 通过将这部分需要占用大量实时算力的任务下沉边缘后,可以降低中心的业务负荷,从而提升系统容量。中心本身也可以更加关注离线数据聚合,挖掘更多价值,以及关注软件开发迭代的流程和工具本身。- 其次,从**终端**角...
降本增效的秘密:抖音集团如何实践潮汐混部
根据业务对实时性要求的区别,我们可以将这些业务划分为在线业务和离线业务两个业务体系,其中:* **在线业务体系**通常服务于终端用户,包含 Web 服务,算法服务,有状态服务,视频编解码、FaaS 服务等,这些服务通常... 而抖音集团也有很多离线的任务同样需要资源进行调度,例如视频转码和模型训练等,这些任务对资源的需求相对来说没有特定的时间约束,所以天然能够利用闲置资源。在这样的背景下,我们就开启了通过弹性伸缩来实现在离线...
火山引擎DataLeap的Data Catalog系统搜索实践 (上)
实时表,Topic,对象存储,分布式文件系统如LasFS等。带来的主要挑战是不同类型的资产,搜索的字段和权重有明显差异。- **支持个性化**。目前系统的用户遍布整个公司,角色涵盖数据工程师,数据分析师,产品经理,项目经理,销售和数据科学家等等,需要完成的数据工作任务差异也比较大,比如数据开发,数据治理,BI,数据分析和机器学习等等,因此个性化对Data Catalog的搜索尤为重要。- **支持各种业务** **元数据** **的高级筛选**。数据...
首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
开始覆盖公司全部业务线。我们当时做过一版测算,按全产品线计算,每年可以给公司节省数亿的开销,如果按现在的数据体量,就要更多得多了。同时期开始投入的,也包括数据开发平台、元数据管理、任务依赖调度等核心平台能... 实时性等方面的挑战,前面提到的查询引擎的一些优化,也是由此引发的。再叠加上业务的多样性和复杂度,又会在大规模任务的调度、运维、资源优化、数据治理等维度上,碰到不少挑战。举个例子,目前我们日均的数据处理...
干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台
实时扫描事件表,做过滤2. 根据用户首次进组时间过滤出用户3. 做聚合运算需要查询详细的SQL代码如下:``` SELECT event_date, count(DISTINCT uc1) AS uv... 夜间也有很多定时任务在执行会争抢资源。为了保证不占用太多资源,提交任务时会对spark参数做控制。以如下参数为基准,对spark.dynamicAllocation.maxExecutors进行控制driver-memory:4gexecutor-mem...
火山引擎云原生大数据在金融行业的实践
和在线服务部署在一起,那么就具有如下优点:* 在线资源和大数据资源可以高效、灵活地相互转换* 整个集群的利用率可充分地提升,降本增效* 资源共池,统一的配额管控、机器运维、软件部署等,降低维护成本。因此, **资源的高效利用是金融行业特别关注的能力和需求** 。**大数据迁移云原生的难点**现在,云原生系统仍然存在很多不足,大数据集群难以直接基于云原生构建,这也是为什么大部分公司仍然还在使...
