比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod... 分布式 Blob 缓存:和 GPU 机器就近部署,保证百 Gbps 带宽和亚毫秒级延迟保障;支持 warmup 预热,解决首个 epoch 性能问题。 - 分布式目录树服务:为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小文件优...
containers: - name: spark-thrift-server-test image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lz18xz/lizu:v3.1.1-thrift env: - name: "SPARK_DRIVER_URL" ... 容器启动后可以进入查看if [[ -n "${SPARK_JOB_JAR_URI}" ]]; then mkdir -p ${SPARK_HOME}/job echo "Downloading job JAR ${SPARK_JOB_JAR_URI} to ${SPARK_HOME}/job/" wget -nv -P "${SPARK_HOME}/job/...
是要配置在每个 Container 的定义上的。这样,Pod 整体的资源配置,就由这些 Container 的配置值累加得到。Kubernetes 里 Pod 的 CPU 和内存资源,实际上还要分为 limits 和 requests 两种情况:```spec.containers... Container 的 requests 和 limits 都设置齐全,并且 requests 和 limits 值要相等。### Kubernetes 的调度策略kube-scheduler 是 Kubernetes 集群的默认调度器,它的主要职责是为一个新创建出来的 Pod,寻找一个最...
查找路径(一般是 key 与 index 的集合),获取需要的那部分 JSON value 并处理。其次,我们根据样本 JSON 的 key 数量和深度分为三个量级:- 小([small](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testda... 核心都离不开 JSON 文本的处理与计算。其中一些问题在业界已经有比较成熟高效的解决方案,如浮点数转字符串算法 [Ryu](https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3296979.3192369),整数转字符串的查表法等,这些都被实现到...
本文回顾我们基于Prometheus对微服务监控体系的一些探索和实践。Prometheus是CNCF基金会管理的第二个毕业项目(第一个是Kubernetes),由于其良好的架构设计和完善的生态,迅速成为了监控领域的主流解决方案,尤其是在... 我们监控主要分为资源监控和应用监控,资源监控为服务所在主机、虚机或容器的运行状态如cpu、内存、网络等,应用监控指标为应用的运行状态如接口响应时长,线程池情况,jvm运行情况等。资源监控方面,我们对社区的Nod...
(https://github.com/cncf/foundation/blob/master/charter.md):> Cloud-native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern, dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. Containers, service meshes, microservices, immutable infrastructure, and declarative APIs exemplify this approach.>> These techniques enable loosely coupled systems that ...
处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。## 计算层通过容器编排平台(如 Kubernet... Azure blob storage,阿里云对象存储等等。 不同的分布式存储系统,例如 S3 和 HDFS 有很多不同的功能和不一样的性能,会影响到功能的设计和实现。例如 hdfs 不支持文件的 update, S3 object move 操作时重操作...
在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实现了在各类型查询中都达到极致性能。**新一代 MPP 架构,存算分离:**使用新式架构,Shared-nothing 的计算层和 Shared-everything 的存储层,可以性能损耗很小的... 元数据服务自身只负责处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。- 安全管理权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。### 计算层通过容器编排...
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovo... * **分布式 Blob 缓存**:和 GPU 机器就近部署,保证百 Gbps 带宽和亚毫秒级延迟保障;支持 warmup 预热,解决首个 epoch 性能问题。* **分布式目录树服务**:为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小...
容器服务(Volcengine Kubernetes Engine,VKE)通过深度融合新一代云原生技术,提供以容器为核心的高性能 Kubernetes 容器集群管理服务,实现云端一键高效构建高可用 Kubernetes 集群和容器化应用的可视化全生命周期管... 允许容器指定卡型调度,申请 1 张或多张 GPU 卡。 mGPU 【邀测·申请试用】容器服务提供的容器间的 GPU 共享(multi-container GPU)方案: 支持自研 mGPU 共享调度方式,允许将单个 GPU 卡虚拟为多个虚拟 GPU,实现 GP...
这让我感到非常激动和荣幸。在这里,我要特别感谢我的编程挑战赛导师萌哥,他在代码上给了我很多帮助,并为我的项目方案提供了宝贵的意见,萌哥人非常好。值得一提的是,当时正值上海 KubeCon 云原生峰会。左神带我和 Ricky 以及袁神一起前往,我也去到了katalyst的会场,面基了贺哥等大佬,并观看了 Katalyst 的分享。开始 Katalyst 项目的第一个挑战是运行社区的[colocation](https://github.com/kubewharf/katalyst-core/blob/mai...
在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实现了在各类型查询中都达到极致性能。 新一代MPP架构,存算分离使用新式架构,Shared-nothing的计算层和Shared-everything的存储层,可以性能损耗很... 处理对元数据的请求,自身是无状态的,可以水平扩展。* **安全管理**权限控制和安全管理,包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。计算层通过容器编排平台(如...
pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可以过量分配(所以我们线上的程序采用`daemonSet`方式运行)。- 不允许以小数请求GPU资源分配。## Kubernetes如何管理GPU资源### 扩展资源(Extended Resources)... containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resour...