Katalyst 最终期望状态无论什么样的 workload,都能实现在相同节点上的并池运行,不需要通过硬切集群来隔离,实现更好的资源流量效率和资源利用效率。 在 QoS 的基础上,Katalyst 同时也提供了丰富的扩展 Enhancement 来表达除 CPU 核心外其他的资源需求: - QoS Enhancement:扩展表达业务对于 NUMA / 网卡绑定、网卡带宽分配、IO Weight 等多维度的资源诉求;- Pod Enhancement:扩展表达业务对于各类系统指标的敏感程...
并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候... 加入预测错误,只能在下一次更新的时候完成修正,但是这个更新的时间一般比较长。现实中为了及时对市场的变化进行反应,越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学...
系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。1. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需... 比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带上数据的版本号从而实现 Snapshot Read。根据不同的合并算法,Krypton 支持了三种表模型:1. Duplicate Table:相同的行存在...
主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于Flink搭建的。... **超过50W Core CPU**, **单任务最大12**W******Core CPU** ,Topic最大 **10000 Partition** **。**02 - 数据流业务挑战### 字节跳动数据流ETL遇到的挑战主要有四点: * **第一点**,...
Katalyst 最终期望状态无论什么样的 workload,都能实现在相同节点上的并池运行,不需要通过硬切集群来隔离,实现更好的资源流量效率和资源利用效率。 在 QoS 的基础上,Katalyst 同时也提供了丰富的扩展 Enhancement 来表达除 CPU 核心外其他的资源需求: - QoS Enhancement:扩展表达业务对于 NUMA / 网卡绑定、网卡带宽分配、IO Weight 等多维度的资源诉求;- Pod Enhancement:扩展表达业务对于各类系统指标的敏感程...
1.1 Branching OperatorAirflow 提供了一个BranchPythonOperator,它接受一个python_callable,要求该函数返回一个task_id(或者是一个task_id的列表),用以决定当前流程往后执行时应该走向某个或者某些特定的分支。 ... or的方法很接近,实现的choose_branch也应当返回一个或多个task_id,这个范围以外的任务都会被跳过。 1.2 Depends On Past这个模式指向一个比较特别的场景,可能某一个任务的执行与否,依赖于相同任务在前一次的 DAG R...
并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候... 加入预测错误,只能在下一次更新的时候完成修正,但是这个更新的时间一般比较长。现实中为了及时对市场的变化进行反应,越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时进行训练实时进行更新模型。# 在线学...
系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。1. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需... 比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带上数据的版本号从而实现 Snapshot Read。根据不同的合并算法,Krypton 支持了三种表模型:1. Duplicate Table:相同的行存在...
主要的下游包括ABTest、推荐、行为分析系统、实时数仓、离线数仓。所以,如果用一句话来概括 **数据流主要业务,其实就是埋点的收集、清洗、分发。**目前在字节跳动,清洗和分发环节是基于Flink搭建的。... **超过50W Core CPU**, **单任务最大12**W******Core CPU** ,Topic最大 **10000 Partition** **。**02 - 数据流业务挑战### 字节跳动数据流ETL遇到的挑战主要有四点: * **第一点**,...
包括:工作区配置、组件状态等。 单击 开启,开启容器服务集群观测。 步骤二:配置采集规则容器服务集群监控开启后,您可以配置采集规则,选择需要采集的目标组件、具体指标项及采集间隔。可以根据实际需求丢弃一些不用... NetworkUnavailable 节点数量 count(kube_node_status_condition{cluster="$ClusterId",status="true",condition="NetworkUnavailable"}==1) or vector(0) 集群内存使用 sum(kube_pod_container_resource_request...
labels: app: nginx spec: ... placement: # 分发到指定的两个集群中 clusters: ... https://www.kubernetes.org.cn/5702.html但是,在具体落地时,我们发现 KubeFed 并不能满足生产环境的要求:1. 资源利用率低 - KubeFed 的副本调度策略 RSP 只能为每个成员集群设置静态权重,无法灵活应对集群...
系统的设计目标主要有几个点:1. 可伸缩。我们希望设计一款能够应对各种 Workload 的系统,对于不同的 Workload,系统的各个组件都可以自由的进行伸缩。2. 高并发低时延。为了应对线上 Serving 场景的需求,系统需... 比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带上数据的版本号从而实现 Snapshot Read。根据不同的合并算法,Krypton 支持了三种表模型:1. Duplicate Table:相同的行...
labels: app: nginx spec: ... placement: # 分发到指定的两个集群中 clusters: - name: cluster1 - name: cluster2 overrides: # 在cluster2中修改副本数为5 - clusterName: cluster2 clusterOverrides: - path: spec.replicas value: 5```对于Deployment和ReplicaSet,KubeFed也允许通过ReplicaSchedulingPreference(RSP)指定更高级的副本分发策略。用户可以...