就出现了多个租户共享同一个 Kubernetes 集群的需求。在这方面,社区的 Kubernetes Multi-tenancy Working Group 定义了三种 Kubernetes 的多租户模型:- 第一种是 **Namespaces as a Service**,这种模型是多个租户共享一个 Kubernetes 集群,每个租户被限定在自己的 Namespace 下,借用原生的 Namespace 的隔离性来实现租户负载的隔离租户一般只能使用 Namespace 级别的资源,不能使用集群级别的资源,它的 API 兼容性比较受限。...
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模...
存储计算分离、多租户管理等功能。在可扩展性、稳定性、可运维性、性能以及资源利用率方面都有巨大的提升。 截至 2022 年 2 月,ByteHouse 在字节跳动内部部署规模超过 1 万 8000 台,单集群超过 2400 台。经过... 业务部门不再满足于 T+1 的分析需求和固化的实时统计,希望业务发生后秒级/分钟级延迟就能看到统计结果;希望能交互性探查分析数据,要求毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。 在新的企业级数据架构中,对于已...
计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、身份验证、查询优化器,事务管理、安全管理、元数据管理,以及运维监控、数据查询等可视化操作功能。 **服务层主要包括如下组件:**- **资源管理器**资源管理器(Resource Manager)负责对计算资源进行统一的管理和调度,能够收集各个计算组的性能数据,为查询、写入和后台任务动态分配资源。同时支持计算资源隔离和共享,资源池化和弹性扩缩等...
在火山引擎的实践过程中,我们通过裁剪只包含 Flink 和 Spark 的部分,同时利用 Docker 镜像的多阶段构建技术,达到镜像缩小、体积缩小的目的,实现镜像层数的缩减; - **元数据存储**:Zeppelin 包含多种元数据,其中重... 将用户的代码提交给 TM 后返回结果,这种方式和 Session 模式的区别是集群资源固定,即 JM、TM 的数目和所使用的资源是固定的,无法根据 TM 代码的执行情况动态调整,用户也无法指定资源。![](https://p3-juejin.byt...
动态路由用户的请求到 Hub 或者 Notebook server;- multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) that are monitored by Spawners;- an authentication class that manages h... 一旦发现立刻返回 异常状态,这样 hub 就会认为这个 notebook server not running,就会异常 该 spawner,后续新的请求到来时会重新启动 spawner,由于此时已经非第一次启动,过程极快,用户不感知。整个 TCE spawner,...
一般在文件系统中存储,后缀名为`ipynb`。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户可以通过 Jupyter Notebook 的页面创建、打开、编辑、保存 Notebook。在 Notebook 中,用户以一个一个 Cell 的形式编写... 返回,并反馈到页面上。这里所说的「特定格式」,可参考 [[Messaging in Jupyter]](https://jupyter-client.readthedocs.io/en/stable/messaging.html) 在火山引擎 DataLeap 数据研发平台,开发过程围绕的核心是...
主要是给一些应用开发和服务商提供IaaS的计算存储网络的资源,降低客户的延时,降低客户的带宽。简单理解,相对于中心云的产品,边缘计算主要广泛分布在二、三、四线城市,它从资源分布上肯定是比中心云分布得更广,更靠... 最底层我们定义为整个IaaS、PaaS的资源层。在资源层面,边缘的资源覆盖差异性是非常多的,我们有自建的IDC资源,甚至有一些CDN的自建机房资源,包括多云的虚机资源以及其他场景的一些异构资源、三方资源。这些资源,我们...
集群的维护、稳定性、安全等受到了极大挑战,此阶段更关注集群的稳定性、容灾、抗风险等能力。**2020 年:离线、存储云原生化**。我们推进了离在线混合部署,并且通过字节跳动自研融合调度器丰富在离线调度能力... 我们通常以可用副本数所占的比例来定义它们的可用性。但是当用户实际使用这些服务时,它们的执行性能和效率才是用户真正关注的重点,而这些事项难以被清晰定义。因此我们对服务的可用性提供了一些新的解读和延...
为用户抽象不同的 QoS 级别,提供丰富的资源表达能力;- 中心层则负责统一调度、资源推荐以及构建服务画像等基础能力;- 单机层包括自研的数据监控体系,以及负责资源实时分配和动态调整的资源分配器;- 最底层... Katalyst 以 CPU 为主维度定义了标准的 QoS 级别;具体来说我们将 QoS 分为四类:独占型、共享型、回收型和为系统关键组件预留的系统型; **微观上**,Katalyst 最终期望状态无论什么样的 workload,都能实现在相...
其中比较突出的是对实时性支持不足。如果我们把数据湖和实时数仓进行融合,利用实时数仓的快速分析能力去查询数据湖中的海量数据,势必将会给企业带来更高的价值。 数据湖和实时数仓具备不同特点: **● 数据湖:** 提供多模存储引擎,如 S3、HDFS 等,也支持多计算引擎,如 Hive、Spark、Flink 等。在事务性方面,数据湖支持 ACID 和 snapshot 等方式。同时,数据湖提供了 Hudi、Iceberg、DeltaLake 等表格式的定义,也支持结构化、半...
**1.1 整数除法在不同引擎的差异**SQL 查询在不同引擎之间是存在差异的,例如整数的除法。举一个点击率的例子,如下图所示,点击率等于点击数除以曝光数,但业务通常会将点击数、曝光数这两个指标定义为 in... **3.3.1 新建 Hive 中的 MySQL 表,增加“增删改查”相应的 thrift 接口**如下图所示,图中给出了 MySQL 的表结构。MySQL 表结构里存储了 function 的 ID,db 的 ID,其中 db\_id 只是逻辑上关联到了 Hive 中 dbs...
数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始... 因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。**支持 Parquet、ORC 等常见的大数据存储格式,也支持 Hudi、Iceberg、DeltaLake 等表格管理...