在离线一体逐步演进为了存算分离、在离线分离;为了支持大量业务的低成本接入,VikingDB 支持了平台化、无服务化、数据生态的融合等;* 性能层面:为了极致的延迟和成本,支持了 Int4/Int8/fix16 等多种量化方式、基于指令集的计算优化、GPU 加速等;* 产品特性层面:除了基础的 ANN 检索功能外,支持了Hybrid (Dense&Sparse) 检索、磁盘索引(DiskANN)、基于向量的粗排打散等。在内部产品的不断迭代过程中,VikingDB 也逐渐契合云原...
基于 Iceberg 的实践及未来规划展开。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-刘纬整理|王吉东、于惠 **01** **问题背景** **用户使用流程**... 不能列裁剪,很难落特征进样本;* 样本写放大,COW 很难做特征回溯调研;* 不支持特征 Schema 校验;* 平台端到端体验差,用户使用成本高 **02****选型& Iceberg 简介**在...
**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越... 当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开销。其次是通过**传统数据库方案**存放样本,这种方案更多适用于...
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师刘纬在 DataFunCon 2022 上的演讲。随着业务的发展,字节跳动特征存储已到达 EB 级别,日均增量 PB 级别,每天训练资源量级为百万 Core。随之而来的是内部业务方对原始数据存储、特征回填需求、降低成本、提升速度等需求的期待。本次分享将围绕问题背景、选型& Iceberg 简介、基于 Iceberg 的实践及未来规划展开。>> >作者:刘纬整理:王吉东,于惠# 问题背景### **用户使用流程...
基于 Iceberg 的实践及未来规划展开。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-刘纬整理|王吉东、于惠 **01** **问题背景** **用户使用流程**... 不能列裁剪,很难落特征进样本;* 样本写放大,COW 很难做特征回溯调研;* 不支持特征 Schema 校验;* 平台端到端体验差,用户使用成本高 **02****选型& Iceberg 简介**在...
**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越... 当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开销。其次是通过**传统数据库方案**存放样本,这种方案更多适用于...
> 本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师刘纬在 DataFunCon 2022 上的演讲。随着业务的发展,字节跳动特征存储已到达 EB 级别,日均增量 PB 级别,每天训练资源量级为百万 Core。随之而来的是内部业务方对原始数据存储、特征回填需求、降低成本、提升速度等需求的期待。本次分享将围绕问题背景、选型& Iceberg 简介、基于 Iceberg 的实践及未来规划展开。>> >作者:刘纬整理:王吉东,于惠# 问题背景### **用户使用流程...
**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外, **特征工程... 当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会因为读写放大的本质导致不必要的计算资源开销。其次是通过 **传统数据库方案** 存放样本,这种方案更多...
如果发现特征的计算逻辑写错或想要更改计算逻辑,则需重复上述过程。在线特征抽取导致当前字节特征调研的效率非常低。基于当前的架构,离线特征调研的成本又非常高。2. **特征存储空间占用大。**字节的特征存储当前... 训练时尽量降低数据的拷贝和序列化反序列化开销。 字节跳动海量特征存储解决方案 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/...
会对数据做全量计算,其实时性要求是秒级的,主要诉求是强一致性以及高 QPS。我们结合这些特点基于数据湖做了一些成套的解决方案,接下来我们会基于实际的一些场景和案例一一去了解。# **2. 实时数仓场景初探**... 这在当列数比较多的情况下是比较麻烦的,会导致易用性较差,并且对业务侧来说也是不可接受的。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c1abcc4f7b5241ca828b9e1be34aa8...
能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本高,随着数据量增加,只能通过购买更贵更好的服务器;无法线性扩容,海量数据下处理能... 它是基于 Google Spanner/F1 论文,未开源它的代码及技术细节,是基础软件最前沿的领域之一,技术门槛最高。NewSQL 代表产品有Spanner/F1(未开源)、CockroachDB(开源)和TiDB(开源)。![picture.image](https://p6-vo...
每天有大量的数据需要接收和计算。其中,以抖音、头条等为代表的产品以实时推荐和流计算为核心,这些都需要消耗大量的计算资源和存储资源。巨大的数据量和快速准确的计算需求,给技术架构带来了巨大的挑战。本次... 可以基于分布式文件系统,底层是无服务的状态,能做到计算和存储分离 。同时,Flink Table Store 本身是基于列存的,也具备列存所具有的高性能的分析特性,比如压缩比。4. **全面支持 SQL**![picture.image](ht...
配置了基于 GPU 平均使用率阈值的工作负载弹性扩缩容。 背景信息随着人工智能(AI)技术在各个领域的广泛应用,企业对 GPU 的需求也急剧增长。然而,由于 GPU 硬件和云上算力的供给受限,导致目前市场出现供不应求的情况,并为企业客户带来以下问题: 单一云厂商 GPU 资源可能无法满足需求,需要从多家云购买 GPU,对接多云环境,并分发算力任务。 云厂商库存不透明,算力任务只能通过试错的方式进行库存验证,需要实现复杂的任务故障重调度...