CI/CD:各业务代码仓库保护.gitlab.yml,利用Gitlab CI进行CI和CD过程- 镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进... 安全分析到代码静态扫描,提交代码Code Review,安全左移到研发过程中;- CI/CD:Gitlab+Drone CI+Argo CD进行持续集成持续部署,其中代码单元测试,利用代码及配置检测工具进行代码扫描,合规检测;- 制品管理:利用镜像...
Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 C... 做到用户完全无感知地 Failover。 1. 自动地实现数据均衡分布。 5. **产品打磨**:在产品侧,我们的第一目标是打磨产品,先把产品底座做坚实。对新功能持比较谨慎的态度。我们会在管控方面(包括创建集群体验...
弹性:支持用户无感知的动态扩缩容,提供更好的弹性,为用户节省硬件成本,更好地契合了云上产品的特征。这是云上产品的基础特性,也是一个产品想要上云所需要具备的特性,能够给客户带来上云的实际价值。- 云原生... 便于用户直接复用已有的基于 Kafka 的代码体验 Pulsar 的特性。这一点也是非常重要的,能够带来很大的用户价值。Kafka 也是非常流行且在业内被广泛使用的一个消息队列组件,用户可能也会有很多基于 Kafka 开发的业务...
简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polyn...
codeQueue DeleteImageTranscodeQueue UpdateImageTranscodeQueue UpdateImageTranscodeQueueStatus GetImageTranscodeQueues CreateImageTranscodeTask GetImageTranscodeDetails CreateImageTranscodeCal... 失败任务 导出迁移失败任务 2023 年 6 月发布时间 API 说明 相关文档 2023-06-28 CreateImageTranscodeQueue DeleteImageTranscodeQueue UpdateImageTranscodeQueue UpdateImageTranscodeQueueStatus GetImageTr...
弹性:支持用户无感知的动态扩缩容,提供更好的弹性,为用户节省硬件成本,更好地契合了云上产品的特征。这是云上产品的基础特性,也是一个产品想要上云所需要具备的特性,能够给客户带来上云的实际价值。- 云原生... 便于用户直接复用已有的基于 Kafka 的代码体验 Pulsar 的特性。这一点也是非常重要的,能够带来很大的用户价值。Kafka 也是非常流行且在业内被广泛使用的一个消息队列组件,用户可能也会有很多基于 Kafka 开发的业务...
joinRoom 增加用户/房间封禁导致的进房失败回调。 支持设置主流的内容类型 VideoEncoderConfig.contentHint,在不同场景下提升视频体验。 在渲染远端视频流时,支持通过 setRemoteVideoPlayer.videoPlayerOption 设置视频的旋转角度。 Web SDK 4.55该版本于 2023 年 8 月 11 日发布。 新增功能NetworkQuality 新增网络连接断开枚举值 DOWN = 6,你可以通过 onNetworkQuality 感知网络断连。 startAudioCapture 新增返回值 Media...
简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polyn...
codegen)1. **生态&** **可观测性**:可对接多种工具;任务状态感知;任务进度感知;失败日志查询;有一定可视化能力ByteHouse针对ELT任务的要求,以及当前场景遇到的困难,做了如下特性和改进。## 存储服务化![... 连接复用、状态码传输、压缩等- 算子层 - 批量发送 - 线程复用,减少线程数量### 带来的收益- Cooridnator更稳定、更高效 - 聚合等算子拆分到worker节点执行 - Cooridnator节点...
简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polyn...
AS 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。* CPU:性能剖析器检查 CPU 活动,切换... 包括发送和接收的数据以及当前的连接数。这便于您**检查应用传输数据的方式和时间**,并适当优化代码### 2.4 APK Analyzer Apk 的下载会耗费网络流量,安装了还会占用存储空间。其体积的大小会对 App 安装和留存产...
通过管理 & 代理多个单用户的 notebook server 实现多用户 notebook。JupyterHub 服务主要三个组件构成:- a Hub (tornado process), which is the heart of JupyterHub;- a [configurable http proxy](ht... notebook server 就可以连接到新的 hub 实例了。(2) Notebook server migration如果 notebook server 实例升级或者迁移了,hub 也需要能及时感知,并能正确关闭 spawner。这个目前是通过 tce spawner poll 实现...
简单整理了下代码,根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polyn...