*从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造工艺的发展,面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来提高算力的途径,很难跟上模型训练的算力需求,使得我们不得不更依赖集群计算。*说到这里,大概就能回答第一部分的第一个问题: **为什么 AI ASIC 现在越来越受关注** ——在物理世界的约束下,依赖摩尔定律的通用算力没法满足需...
他们都继承自DataStore这个父Type。另外一种情况,有些类型的实体可以作用于多种其他的实体,比如一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关... 概念上可对齐Flink的source operator。- **Diff** **Operator**:接收source的输出,并从Catalog Service拉取当前系统中的全量元数据,做差异对比,产出差异的部分。概念上对齐Flink中的某一种自定义的ProcessFunct...
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve... **Atlas中根据Guid拉取数据计算逻辑调整**对于详情展示等场景,会根据Guid拉取与实体相关的数据。我们优化了部分EntityGraphRetriever中的实现,比如:--------------------------------------------------...
ClickHouse虽然也可以处理海量数据,甚至达到PB及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是基于数据仓库的DM层,给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进行探索。由于这类引擎更聚焦在交互式分析上,因此对于长时任务的支持度并不友好,为了达到快速获取计算结果,这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬件资源,**这类组件通常有着如下约束:*** 没有任务级的重试,失败了只能重跑Query,代价较高...
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造,产品早期只支持Hive一种数据源。后续为了支持业务发展,做了很多修修补补的工作,系统的可维护性和扩展性变得不可忍受。比如为了支持数据血缘能力,引入了字节内部的图数据库ve... **Atlas中根据Guid拉取数据计算逻辑调整**对于详情展示等场景,会根据Guid拉取与实体相关的数据。我们优化了部分EntityGraphRetriever中的实现,比如:--------------------------------------------------...
ClickHouse虽然也可以处理海量数据,甚至达到PB及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是基于数据仓库的DM层,给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进行探索。由于这类引擎更聚焦在交互式分析上,因此对于长时任务的支持度并不友好,为了达到快速获取计算结果,这类引擎重度依赖内存资源,需要给这类服务配置很高的硬件资源,**这类组件通常有着如下约束:*** 没有任务级的重试,失败了只能重跑Query,代价较高...
同时结合插件也可以可视化的看到程序的各项pprofing,golang提供了两种pprof的使用方式。1. runtime/pprof对应的场景是脚本/工具类的程序,一般运行一段时间就会停止,不会持续运行,这种情况下直接使用runtime包... panic(err) } pprof.StartCPUProfile(fi) go infLoop() time.Sleep(time.Second) pprof.StopCPUProfile()}func infLoop() { for { fmt.Println("abcd")...
火山引擎湖仓一体分析服务LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生... 多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。 但在这一阶段凸显出了一个问题,随着生态技术的发展,越来越多的开源组件开始累积。对于一个企业来说,为了解决不同领域的问题,需要...
是基于LinkedIn Wherehows进行二次改造 。Wherehows架构相对简单,采用Backend + ETL的模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类... 他们都继承自DataStore这个父Type。另外一种情况,有些类型的实体可以作用于多种其他的实体,比如一张Hive表和一堆被组织在一起的业务报表,都可以被用户收藏或点赞。我们将收藏、点赞这些行为也抽象为实体,并通过关...
### 1. 火山引擎云原生架构设计理念与实践> 根据国家“十四五”规划,到 2025 年,国内数字经济占比将达到 GDP 的 10%,企业新增生产级云原生应用在新应用的占比将从 2020 年的10% 增加到 60%。数字经济与实体经济的... 性能相对原生IO 提升了 5 倍。1. 安全可靠:VKE 支持同一集群同时运行 runC 和 runV 容器,用户可以按照隔离需求来选择不同的运行时。Kubernetes 完全由平台托管,默认采用 CIS 等安全规范,由平台确保 Kubernetes 的...
集群管理的总体目标是 **在硬件资源不增加的情况下承载更多业务,整体提升集群资源利用率。**因为在线服务部署在云原生系统已经成为行业规范。在这个前提下,如果大数据系统也部署在云原生系统,和在线服务部署在... **—— Serverless YARN**Serverless YARN 是基于云原生的 YARN 解决方案,帮助大数据作业透明迁移到云原生系统。简单来说,在 K8s 系统上模拟实现了 YARN 系统,传统作业可以像往常一样提交和运行,不需要进行...
且没有类似 Protobuf 的强制模型约束(schema),编解码效率往往十分低下。再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CP... 因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评估测试。 首先,根据主流 JSON 库 API,我们将它们的使用方式分为三种:- **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的 schema,只能依据自描述语义将读取到的 value 解...
[ee2f2df7b749870631ee40c8bb414fa8.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e4dfe44a7ce14796b66fe748cafc81f5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)> 2016 年,字节跳动启用 Kubernetes 技术栈,开始对业务... 社区现有的 Kubernetes 多租户方案各有其适用场景,但在租户体验,集群资源效率以及运维成本方面尚存在改进空间:基于 NameSpace 的多租户方案会把租户约束在特定的 NameSpace 下,租户无法自由使用 CRD、NameSpace 等...