如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能... 用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 VikingDB 再自动将其转换为向量并存储,最终提供检索能力。除了近似向量检索,VikingDB 还提供聚类查询、基于向量的相关性排序和多样性打散等能力,以更好地满足...
我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评... 函数,然后组装并缓存为整个对象对应的编解码器(codec),运行时再加载出来处理 JSON。但是这种实现难以避免转化成大量 interface 和 function 调用栈,随着 JSON 数据量级的增长,function-call 开销也成倍放大。只有*...
多层次的分析并发现趋势;l 前端工具。[2.WEBServices]()技术web服务定义了一种松散的、粗粒度的分布式计算模式,使用标准的HTTP(S)协议传送XML表示和封装的内容;webservices技术使得运行在不同机器上的不同... 不同的应用可能会同时访问相同的数据导致数据访问冲突,因此也会带来如死锁等问题。所以说,共享数据库方案出现问题的根源在于用一种统一的数据模型来解决各种不同的应用需求是并不现实的。(3)RPC(远程过程调用)...
实现模块化最常见的手段就是通过立即执行函数(IIFE) ,构造一个私有作用域,再通过闭包(从某种角度上看,闭包简直就是一个天生解决数据访问性问题的方案),将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**... 以此引入一个模块的 API 到当前上下文中。`var math = require('math');`- 模块按照代码引入的顺序进行加载。- 模块可以被多次引用、加载 。 在第一次被加载时,会被缓存,之后都从缓存中直接读取结果**2. ...
实现模块化最常见的手段就是通过立即执行函数(IIFE) ,构造一个私有作用域,再通过闭包(从某种角度上看,闭包简直就是一个天生解决数据访问性问题的方案),将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**... 以此引入一个模块的 API 到当前上下文中。`var math = require('math');`- 模块按照代码引入的顺序进行加载。- 模块可以被多次引用、加载 。 在第一次被加载时,会被缓存,之后都从缓存中直接读取结果**2. ...
导入至更新版本,达到预期结果及充分测试验证后,将流量渐进式切流至更新版本随即完成基线版本服务下线。然而在微服务架构体系中,由于服务间依赖关系错综复杂,单个功能模块发版需依赖上下游多个服务同时上线,需保障从网关流量入口开始到多个发版微服务间对特征版本充分验证的同时实现基准流量的业务闭环。针对上述挑战,业界提出全链路灰度发布的实现方案,有效解决微服务架构多服务并行发布的流量隔离问题。在字节跳动内部...
主要包括以下问题:一、采集难- 配置复杂:系统规模越来越大,节点数越来越多,每个节点的配置都不一样,手工配置很容易出错,系统的变更变得非常困难。- 需求不满足:开源系统无法完全满足实际场景的用户需求,例如不... 或者通过 Kafka 协议投递到其他云产品。如果用户有更高阶的分析需求,TLS 也支持把日志消费到实时计算、流式计算或离线计算进行更深入的分析。TLS 的系统设计遵循高可用、高性能、分层设计的原则。- 高可用:通过...
新版本的存储层基于Apache Atlas实现。迁移过程中,我们遇到了比较多的性能问题。 **本文以Data Catalog系统升级过程为例,与大家讨论业务系统性能优化方面的思考,也会介绍字节跳动关于Apache Atlas相关的性能优化。... 引入了字节内部的图数据库veGraph,写入时,需要业务层处理MySQL、ElasticSearch和veGraph三种存储,模型也需要同时理解关系型和图两种。更多的背景可以参照之前的[文章](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzMw...
**资源使用效率低** **:** 如果配置的资源是固定的,在突发场景下容易造成性能不足的问题;但如果配置的资源过多,普通场景下资源利用率就会很低;不同的组件配置不均衡还会导致性能瓶颈浪费资源。ES 的原始数据和... 或者通过 Kafka 协议投递到其他云产品。如果用户有更高阶的分析需求,TLS 也支持把日志消费到实时计算、流式计算或离线计算进行更深入的分析。TLS 的系统设计遵循**高可用、高性能、分层设计**的原则。- 高可...
主要研究工作集中在弹性伸缩场景中如何在减少QoS违约的同时提高CPU利用率的优化问题。我的Github:[zhy76 (Haiyu Zuo) --- zhy76 (Haiyu Zuo) (github.com)](https://github.com/zhy76)因为实验室是云原生方向,... 但是频繁登录每个云提供商的网站或切换kubeconfig 上下文会降低用户的使用体验。如果我们提供代理API来访问成员集群资源,将大大提高用户使用KubeAdmiral的便利性和效率。这个提议旨在在 KubeAdmiral 中引入代理 AP...
ByteHouse 支持通过 Kafka 进行实时数据写入。相比通过引擎进行 Insert 数据,ByteHouse 的 Kafka 导入功能具有以下特点: 支持 at-least-once 语义,可自动切换主备写入,稳定高可用。 数据根据 Kafka Partition 自动均衡导入到 ByteHouse Shard。无需配置分片键。 默认数据消费 8 秒后可见。兼顾了消费性能和实时性。 更多原理请参考 HaKafka 引擎文档。 注意 建议 Kafka 版本满足以下条件,否则可能会出现消费数据丢失的问题,详见 ...
由此可以引出三个问题:1. **读那么多文件是必要的吗?**2. **更新那么多文件是必要的吗?**3. **分布式关联是必要的吗?**假设在数据分布最糟糕的情况下,需要被更新的 100 条数据分布在 100 个文件中。那我们实际需要读和更新的文件是多少个?**答案是 100 个,只占总量的 1/4。**因此,Hudi 为了消除不必要的读写,引入了索引的实现。在有了索引之后,更新的数据可以快速被定位到对应的 File Group,以下面的官方的示意图为...
由此可以引出三个问题:1. **读那么多文件是必要的吗?**2. **更新那么多文件是必要的吗?**3. **分布式关联是必要的吗?**假设在数据分布最糟糕的情况下,需要被更新的 100 条数据分布在 100 个文件中。那我们实际需要读和更新的文件是多少个?**答案是 100 个,只占总量的 1/4。**因此,Hudi 为了消除不必要的读写,引入了索引的实现。在有了索引之后,更新的数据可以快速被定位到对应的 File Group,以下面的官方的示...