为什么vux需要同时加载v1、v2和v3的地址数据？这是否会产生额外的开销？需要考虑哪些因素来判断是否应该这样做？
社区干货
Kubernetes 观测:基于 eBPF 的云原生深度可观测性实践
eBPF 是一种数据包过滤技术,从 BPF (Berkeley Packet Filter) 技术扩展而来,它起源于 Linux 内核,可以在操作系统内核中运行沙盒程序。eBPF 被用于安全有效地扩展内核的功能,而无需更改内核源代码或加载内核模块,同... 性能开销更小,而选择了 tcp\_cleanup\_rbuf。### **●****L4 网络拓扑**至此我们就可以拿到最基本的流量收发数据了,但这并不意味着可以直接绘制最基本的 L4 网络拓扑。在实际落地过程中,我们发现拓扑需要具备...
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
前端会从`KVStore`查询所需的对象,实现页面的渲染。## 1.2 痛点- #### **存储空间开销大**Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于 UI 显示来说,大部分 event 是无用的。并且 ... 需要先扫描配置的 event log 路径,遍历其中的 event log,将所有文件的元信息加载到内存中,这使得原生服务成为了有状态的服务。因此每次服务重启,都需要重新加载整个路径,才能对外服务。每个任务在完成后,也需要等待...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多... 且有很多agg的计算的需求会越来越强烈。在这种情况下,业务并不希望所有的Query都按照ClickHouse擅长的模式进行,即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这样做对ETL的成本较大,并且可能会有一些数据冗余。
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为什么vux需要同时加载v1、v2和v3的地址数据？这是否会产生额外的开销？需要考虑哪些因素来判断是否应该这样做？-优选内容
为什么vux需要同时加载v1、v2和v3的地址数据？这是否会产生额外的开销？需要考虑哪些因素来判断是否应该这样做？-相关内容
RTC 技术的试金石:火山引擎视频会议场景技术实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876464&x-signature=xfVSyyIo%2Fbv1jS5omoVLZhDU9s4%3D)为什么说“视频会议”场景对于 RTC 的技术挑战最大?相比于其他行业和场景,“视频会议”中的 RTC 到底独特在哪?首先... 还需要引入一些沟通机制,整体操作成本非常高。RTC 为什么会限制拥有上麦能力的用户数量?如果不限制可以上麦用户的数量,发布/订阅流模型的算法复杂度就是 O(n^2),即,如果有 1000 人参会,就会产生 100 万 音视频流发...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评估测试。 首先,根据... 缺点是增加业务代码的维护成本和局限性,无法做到秒级热更新——这也是代码生成方式的 JSON 库受众并不广泛的原因之一。JIT 则将编译过程移到了程序的加载(或首次解析)阶段,只需要提供 JSON schema 对应的结构体类型...
基于 Ray 的大规模离线推理
两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。 **/ 选择原因 /** 那么,字节为什么会选择**ClickHouse**作为内部分...
Flink OLAP 在字节跳动的查询优化和落地实践
Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 Flink OLAP 整体介绍、查询优化、集群运维和稳定性建设、收益以及未来规划五个方面展开介绍。... 需要及时进行故障恢复和定位。因此针对 OLAP 下的监控体系就尤为重要。除了流批的集群状态监控外,OLAP 场景下特有的慢查询分析和监控,是需要额外构建的。在稳定性方面,第一个挑战是建设 OLAP 容灾能力。流批和...
字节跳动云原生 Spark History 服务的实现与优化
前端会从KVStore查询所需的对象,实现页面的渲染。**痛点**1. **存储空间开销大** Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于UI显示来说,大部分 event 是无用的。并且 event... 需要先扫描配置的 event log 路径,遍历其中的 event log,将所有文件的元信息加载到内存中,这使得原生服务成为了有状态的服务。因此每次服务重启,都需要重新加载整个路径,才能对外服务。每个任务在完成后,也需要等待...
基于 Ray 的大规模离线推理
两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。**文 | 高大月**来自字节跳动数据平台分析型数据库团队  **UniqueMergeTree开发的业务背景** 首先,我们看一下哪些场景需要用到...
