在其架构演进中,系统容量、可用性等一直是衡量其架构设计的关键因素。随着分布式架构理念的落地,通过集群部署代替单点部署,提升系统容量和可用性;再后来将服务端做上云部署,通过云服务的弹性、敏捷特性,可以随时扩... 从**中心**角度来说,CES架构会将一些关键任务下沉到边缘部署。如对时延比较敏感的实时交互、实时分析、实时决策的数据业务,或者能分布式部署的控制面业务。通过将这部分需要占用大量实时算力的任务下沉边缘后,可以...
以满足大规模多租集群、离线混部、云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[h... 在机器学习领域,KubeWharf 的支持使得模型训练和推理等任务能够更好地融入云原生架构,提高了整个系统的灵活性和效率。 - **综合优势——** KubeWharf 在多租户管理、离线混部、存储和机器学习云原生化等方面的优...
由于社区官方不会做云服务的限制,所以社区开源的只是分布式架构。社区的开源实现是一个经典的分布式架构。首先它是无中心的多节点集群,有分片(shard)的概念:每个集群有多个shard,每个shard相互独立;集群内每张表... 这里以Kafka导入为例。由于分布式架构多shard,每个shard可以独立消费一部分topic partition,可以有天然的并发优势;每个shard内部可以再通过多线程并发执行消费任务,进一步提高消费并发;加上本地写入的优势,使得导入...
**在这个发展过程中,不难看出云计算行业的两个趋势:**一是技术演进让开发人员可以更专注于应用程序,而非基础设施;二是开发模式趋向于将大型复杂的单体应用程序分解为小模块执行单元。![云计算发展趋势.jpg]... 利用分片式多调度器来面对低吞吐量 / RPS / 突发并发等;- 通过弹性 POD 自动扩展来加快容器扩展速度;- 基于遥测的快速预测,用于实时扩展集群的决策;- 动态插入/删除 POD 中的 Sidecar 容器解决 Sidec...
集群资源吃紧,结合云原生组件 kubeproxy 反向代理机制,两者结合引发所导致。下面具体列出分析思路和大致流程,一起讨论下。## 3、故障排查定位### 3.1 业务流程梳理#### 3.1.1 任务流程图![picture.image... 用户上传源数据包:用户可以上传自己的任务数据包,并可以配置任务执行的所需资源(比如:执行算法、执行线程数等)1. APP1→ APP2:上传任务数据1. 任务进入 APP2 内部队列:优先对进入的任务进行数据分片处理1. ...
在2022年3月部署规模已超过1万8000台,最大的集群规模在 2400 余个节点,管理总数据量超过700PB,并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用,性能一直以来是ByteHouse... 能够准确的计算出效率最大化执行路径,大幅度降低用户查询时间。除此之外, **ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。** 以Runtime Filter举例,在 OLAP 场景中,Join 是制约查询性能...
集群中的所有计算资源对在线和离线的各种任务均可见、可分配。降低资源碎片率,和集群的运维成本。* **Improved Resource Utilization**在集群和节点维度混部不同类型、不同优先级的任务,提高集群资源的利用... 为了支持更大规模的集群和提供更高的调度吞吐,它的 Scheduler 组件可以是多实例的,采用乐观并发调度, Dispatcher 和 Binder 则是单实例运行。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos...
集群中的所有计算资源对在线和离线的各种任务均可见、可分配。降低资源碎片率,和集群的运维成本。* **Improved Resource Utilization**在集群和节点维度混部不同类型、不同优先级的任务,提高集群资源的利用率。... 为了支持更大规模的集群和提供更高的调度吞吐,它的 Scheduler 组件可以是多实例的,采用乐观并发调度, Dispatcher 和 Binder 则是单实例运行。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-...
从单个任务的视角来看,比如多个任务要同时去更新同一张表,这种情况下要保证数据的正确性,同时又能保证并发性能,应该如何来做?ByteLake提供的解决方案——基于乐观锁的一个并发控制。 针对多任务写同一个... 它主要用于和集群交互,比如Yarn或K8S,管理Action Plan对应的执行任务,做一些任务运维层面的工作。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d5a2e4cf2be84...
其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生出了丰富多彩的面向互联网的应用,这些应用共同的特点是并发量非常高,数据量特别大。基于这些互联网的新场景与新需求,又出现了 NoSQL 数据库技术,其理论基础主要是由 Eric Brewer 提出的 CAP 定理以及 Dan Pritchett ...
降低作业执行时冷启动的时间成本。 - 提交 LAS SQL 任务新增队列水位校验,预览队列及服务资源使用情况,以便适配更合适的资源。 - 资源组策略调整,支持按需扩充资源并发。 - 数据资产地图中 LAS ... 在社区版本 MaterializeMySQL 库引擎的基础上支持了集群模式(Distributed_mode),支持将 MySQL 中的库同步到集群并自动分布到每个节点。 - 新增导入数据源:Hive 数据源导入,ClickHosue 数据源导入。...
在线集群中有超过一千万的 Pod,这些服务每天都有超过 2 万次的变更。平均来看,**字节****的业务系统每五天就会更新一遍**。为了处理数据报表和机器学习训练,每天有超过 1.5 亿的离线任务数量处理数十 EB 的存储... 在实际执行过程中我们需要适当的结合运营、运维和调度等手段,达到有效的资源管理。**统一资源管理挑战与收益**这里我们总结了资源统一管理方面的挑战和收益。挑战: * 把不同形态的资...
这一流程同样可以通过 Argo Workflows 在 Kubernetes 集群中自动执行,从而实现资源成本的有效控制;* **基础设施自动化**。Argo Workflows 也可以被用于自动化基础设施流程,比如自动管理云资源配置等,降低运维复杂... 也可以从火山引擎容器服务的控制台,看到对应任务的 Pod 创建和执行的情况。执行任务的每个 Pod 都有 VCI 的标识,表示这些 Pod 都使用弹性容器实例的方式完成执行。![picture.image](https://p6-volc-communit...