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Q:在设计go代码的架构时,如何划分合理的分层结构?应该考虑哪些因素?

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以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路

和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构层面入手,通过... 将基准查询从复杂的 Ad-hoc 查询改成了结构更加固定的 OLAP 查询,从而主要用于模拟测试 OLAP 引擎和轻量数仓场景下的查询性能。由于 SSB 基准测试较为中立,并贴近现实的商业场景,因此在学界及工业界有广泛的应用。...

Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案

Container 声明的 Memory Request 默认不会体现在 Cgroups 配置上,仅作为调度的依据。因此,全局内存回收在 Pod 间缺少公平性保障,容器的可用内存不会像 CPU 一样按 Request 比例划分。* **全局内存回收缺少优先级... **系统架构**Katalyst Memory Advisor 的架构经过多次讨论和迭代,采用可插拔的设计,以框架加插件的模式便于开发者灵活扩展功能和策略。各组件或模块的职责如下:![picture.image](https://p6-volc-...

超复杂调用网下的服务治理新思路

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666853&x-signature=%2B4JFca48K6cA61rpX6NQLLAOvso%3D) 超复杂调用网,在开始这个话题前,我们先对标题进行拆解。什么是调用网?下图是一个常规的微服务架构,流量从客... 而是解决问题所产生的成本和损失实在是难以量化。举个例子,一个核心服务有很多依赖方,其中一个依赖方的代码中存在严重的重试漏洞,瞬间产生大量重试把核心服务给压垮了,最终造成了系统级的灾难。这时我们可以去追...

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Q:在设计go代码的架构时,如何划分合理的分层结构?应该考虑哪些因素?-优选内容

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替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理

提供了一些在上云过程中沉淀下来的开源项目。- 2014 年,Martin Fowler 发表了一篇非常知名的博客,名叫 *Microservices (https://martinfowler.com/articles/microservices.html)* ,把当时一些公司的架构风格称... YMAL 也会同时变动,这时只需要让应用能 watch 配置文件的变化,进行自动从加载就可以了。而热加载本来就应该由应用自身实现。Kubernetes 本身也有 reload 能力,尤其是在扩展到其他语言的时候。字节内部使用 Go 语...

干货|什么是瞬态集群?解读火山引擎EMR Stateless 的创新理念以及应用

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666839&x-signature=2AFcQUCEdrXLvmI1KW9d6H72kZI%3D)> > > 什么是瞬态集群,什么是 Stateless 理念?本文从基础概念、架构体系、演进过程、实际运用场景&使用价值等多个角度... 理解完概念性和结构性的内容以后,接下来再分享一下 EMR Stateless 的演进过程。EMR Stateless,听上去是一个比较新的东西,我们为什么要这么去做这个呢?![picture.image](https://p6-volc-community-sign.bytei...

Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践

在解决这些问题之前,我们先来回顾一下可观测性成熟度模型经典分层:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a5b449972b374c6593a2669b0ca1c6ee~tplv-tlddhu82om-imag... 当然,仅仅一个静态拓扑也无法应对日益频繁变化的微服务部署架构,我们还需要 **结合时间维度来绘制一个动态拓扑** ,并且让这个动态拓扑能够和其他可观测数据(例如日志、指标、事件、trace)有机地关联起来。一...

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字节跳动的云原生技术历程演进

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666850&x-signature=Ey%2F6GO7CxDyLOJ%2FsiuSVblGIvE4%3D)从技术体系的底层逻辑上来看,字节跳动采用的是一套清晰的分层技术体系。一些常见的前台业务,比如今日头条、抖音、西瓜视频等都建立在一系列共享的技术中台和基础设施服务上。基础架构必须不断地演化自身的平台服务能力,才能适应业务的快速发展。举个例子,字节跳动目前有超过 10 万个在线服务,在线集群中有超过一千万的 Pod,这些服...

云原生 x AI 时代的微服务架构最佳实践—— CloudWeGo 技术沙龙·北京站报名开启

功能丰富的微服务架构。 诚挚邀请社区用户和开发者共同参与 CloudWeGo 技术沙龙。活动将于 **2024年3月30日(周六)在北京举办** ,邀请广大技术同仁共同探讨 **在 云原生xAI 浪潮之下,企业如何构建云... 活动邀请了 CloudWeGo 社区的多位 Maintainer 和 Committer 分享 Kitex 和 Hertz 在 AI 场景的设计和实现方案,并邀请了方正证券和来自字节跳动 Flow 的工程师分享 CloudWeGo 的落地实践,诚邀更多有微服务落地的企业...

20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文

数仓具体架构如下图所示:![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/sunmyuan/cdn/220116_1.jpeg)从数据架构图来看,顺风车实时数仓和对应的离线数仓有很多类似的地方。例如分层结构;比如 ODS 层,明细层,汇总层,乃至应用... 参考数据域划分部分- {自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM...

字节跳动的云原生技术历程演进

字节跳动采用的是一套清晰的分层技术体系。一些常见的前台业务,比如今日头条、抖音、西瓜视频等都建立在一系列共享的技术中台和基础设施服务上。基础架构必须不断地演化自身的平台服务能力,才能适应业务的快速发展... 开发者以函数或者极度简化的微服务代码来表达自身的业务逻辑,以事件作为数据模型来表达服务上下游之间的请求和响应。把容量管理、请求路由和服务治理等运维层面的需求下沉到底层的基础设施来统一支持,服务开发者只...

火山引擎DataLeap专家总结:3个必看的“数据血缘”建设经验!

分享数据血缘的模型设计以及优化,并介绍字节跳动在数据血缘建设过程中所遇到的挑战和技术实现以及数据血缘的具体用例,具体包括数据血缘模型、数据血缘优化、数据血缘用例、未来展望四个部分。**本文介绍... 由于内部有很多场景对时效性的要求特别高,如果数据血缘更新不太及时,就会影响血缘准确率,甚至影响业务使用。 **在数据血缘的架构设计之初就已经支持了T+1的导入,不过时效性始终是按天为周期的。**...

集简云8月新增/更新:新增13大功能,集成44款应用,更新17款应用,新增近600个动作

在已支持Chat GPT3.5,GPT4,Google PaLM2,百度文心一言,ChatGLM, MINIMAX等模型的基础上,近期,语聚AI新增支持如下模型:Claude2(免费版)、Cohere(付费版)、Cohere(免费版)、Cohere原生、阿里千问(付费版)、阿里千问原... 设计理念,倾力打造的全新视频云平台。依托中维世纪在视频安防领域二十年的积累,在图像处理、大数据、云计算及视觉人工智能等方面的深入研究,通过分享视频安防云平台的产品及能力,赋予合作伙伴视觉智能化能力,帮助...

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