如果您计划将 IT 业务系统部署在火山引擎之上,可以参考本文的思路,选择合适的火山引擎云数据库服务,为业务应用打造坚实的数据库底座。### 数据库发展与类型简介数据库系统在上世纪 70 年代初出现,至今已经发展了半个多世纪,其理论、技术与产品已经非常丰富,呈现出百花齐放的景象。根据其特点可以大概分为关系型数据库管理系统(RDBMS),非关系型数据库(NoSQL),NewSQL、云原生数据库、分布式数据库等等。每一类数据库中使用不同的...
镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进行业务容器编排管理![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-... Kubernetes 会自动创建一个新的 GitLab-Runner 容器,并挂载同样的 Runner 配置,使服务达到高可用。- 弹性伸缩:触发式任务,合理使用资源,每次运行脚本任务时,Gitlab-Runner 会自动创建一个或多个新的临时 Runner来...
存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山... 按需弹性创建计算资源在强大的硬件之上,调度侧首先需要对资源(包括计算资源和存储资源)进行池化。火山引擎机器学习平台有一个大的计算池,里面有大量 GPU 和 CPU。在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的...
是否存在缺失的情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失,两者都会造成统计结果不准确,所以说完整性是数据质量最基础的保障。在做监控时,需要考虑两个方面:数据条数是否少了;某些字段的取值是否缺失。完整性的监控,多出现在日志级别的监控上,一般会在数据接入的时候来做数据完整性校验。* **准确性**:指数据中记录的信息和数据是否准确,是否存在异常或者错误。一般准确性的监控多集中在对业务结果数据的监...
发挥云计算的价值来构建敏捷健壮的应用,这也是后来出现的云原生概念的根本目的。这个过程中诞生了很多技术形态。比如 Cloud Foundry 这样的早期 PaaS 项目、Docker 容器、rkt 容器、微服务以及容器编排技术 S... 其旨在模拟本地环境,一键把应用部署到云上,带来更好的用云体验。它通过 Cgroups 和 Namespace 机制来为应用创建称作“沙盒”的隔离环境,也就是早期的容器形态。但是一键部署背后所需要的繁琐的打包机制一直为...
**描述:免费流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面-RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。**```yum源方式安装:示例:包存在yum install mysql-server示例:包不... 这里修改了需要重新登录su - yd ulimit -Hn ulimit -Sn若是没有用户:新增用户yd(为减少对操作系统的影响以及安全问题,不建议以root系统用户来安装和运行ES实例,可按下述创建一个专用的用户) 为yd用户创建...
* RayCluster:负责 Ray 集群的搭建* RayJob:负责提交作业到一个伴生集群中,并同步状态* RaySevice:负责将 RayServe 应用快速部署到云原生环境中在 operator 实现中,cluster 的 controller 更侧重集群的拉起、... 同时希望大多数作业感知不到外界资源的抖动。我们的方案是在每个 K8s 集群中创建一个大资源量的低优 pod 组成的 Ray 集群,operator 层面会基于每天 quota 的规律性浮动,并配合 Ray autoscaler 主动调整集群规...
是一种旨在管理和改善企业与其客户之间关系的应用类软件。客户关系管理软件系统的宗旨是:为满足每个客户的特殊需求,同客户建立联系,通过软件提供的各种同客户不同渠道的互动,以及随之产生的业务数据,从中提炼挖掘出... 创建统计模型对将来的业务决策做出预测。因此历史数据成为 C4C 机器学习场景一个至关重要的输入条件。SAP C4C 机器学习对于历史数据规模的要求是:对于相关场景至少存在过去 12 个月的数据,数量不得少于 5000 条,...
* RayCluster:负责 Ray 集群的搭建* RayJob:负责提交作业到一个伴生集群中,并同步状态* RaySevice:负责将 RayServe 应用快速部署到云原生环境中在 operator 实现中,cluster 的 controller 更侧重集群的拉起、... 同时希望大多数作业感知不到外界资源的抖动。我们的方案是在每个 K8s 集群中创建一个大资源量的低优 pod 组成的 Ray 集群,operator 层面会基于每天 quota 的规律性浮动,并配合 Ray autoscaler 主动调整集群规模...
* RayCluster:负责 Ray 集群的搭建* RayJob:负责提交作业到一个伴生集群中,并同步状态* RaySevice:负责将 RayServe 应用快速部署到云原生环境中在 operator 实现中,cluster 的 controller 更侧重集群的拉起、... 同时希望大多数作业感知不到外界资源的抖动。我们的方案是在每个 K8s 集群中创建一个大资源量的低优 pod 组成的 Ray 集群,operator 层面会基于每天 quota 的规律性浮动,并配合 Ray autoscaler 主动调整集群规...
字节将A/B测试相关的工具进行整合并创立名为Libra的平台,取意“天秤座”,** 用来比喻A、B两种策略在天平两端具有同等分量,充分体现了企业想要传达的“客观”理念。 起初,Libra主要供今日头条使用,支... 建立数字平台不仅需要在硬件方面具备基础的数字技术与底层架构,同时需要一套完善的平台治理体系进行用户管理。Libra作为字节跳动内部的数字实验平台,需要与企业的其他业务部门保持紧密的合作关系,充分发挥平台的支...
* RayCluster:负责 Ray 集群的搭建* RayJob:负责提交作业到一个伴生集群中,并同步状态* RaySevice:负责将 RayServe 应用快速部署到云原生环境中在 operator 实现中,cluster 的 controller 更侧重集群的拉起、... 同时希望大多数作业感知不到外界资源的抖动。我们的方案是在每个 K8s 集群中创建一个大资源量的低优 pod 组成的 Ray 集群,operator 层面会基于每天 quota 的规律性浮动,并配合 Ray autoscaler 主动调整集群规...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666839&x-signature=C2FyLgtcOJ5jLmrHIPpdfo0KAFs%3D) **DataWind** 是一款支持千亿级别数据自助分析的 **一站式数据分析与协作平台。** 在研发过程中,DataWind使用的umi脚手... 而且一眼还看不出来是否出现了不正确的调用关系。 / OpenAPI与应用关系倒置 / “得益于” dva 数据流的全局地位,开放 API 也不得不因为 ROI 考虑,优先与 dva 做对接。 ![picture.imag...