毕竟业界现在 MlPerf 名声很大,为什么还要另起炉灶,做一套 ByteMlPerf?3. 第三部分会在第二部分的基础上展开,有了做 ByteMlPerf 的动机之后,我们实际如何解决在使用 ASIC 时候遇见的问题。 **0****1**... *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造...
详解Apache Pulsar 在EMR的集成方案- Apache Pulsar 典型应用场景、问题与解法- 火山引擎 EMR 集成 Pulsar 的未来规划# 1. 业务背景火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台 VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。火山引擎 EMR 是火山引擎数据中台产品体系的基座。数...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135675&x-signature=2F2UDFMnNQAVvCwmLczEf%2Fc86pw%3D)上图右侧展示了 Ray cluster 的基本架构:- 每个框是一个 Ray 的节点,节点是虚拟的概念,比如在 K8s 集群上,每个节点就对... RayJob submit 脚本提交作业的模式在大规模生产环境下很难管理,除此之外,也没有 K8s 生态可以给予你的监控、报警、Ingress、HPA/VPA 等能力。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos...
数据消费者找数和理解数的业务场景,并服务于数据开发和数据治理的产品体系。本文介绍了火山引擎 DataLeap 套件下Data Catalog系统的构建和迭代过程,概要介绍核心设计以及部分关键实现。# 背景## 元数据与Data ... 模式。初期版本,主要利用Wherehows的存储设计和ETL框架,自研实现前后端的功能模块。随着字节跳动业务的快速发展, 公司内各类存储引擎不断引入,数据生产者和消费者的痛点都日益明显。之前系统的设计问题,也到了需...
模型预估等。 在上述这些业务场景的不断实践之下,研发团队基于原生ClickHouse做了大量的改造,同时又开发了大量的优化特性。 **2020年, ByteHouse正式在字节跳动内部立项,2021年通过火山引擎对... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=y3lLpTR%2BwFfmlTALvoOHjL5l0rk%3D) **1. OLAP能力不够好用。**在一些特定的场景下,半结构化数据的分析能力不足……原生ClickHouse能力难以支持。 ...
在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 E... **数据模型**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/91d64f61c95a4556967fa8db45cb22de~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171613566...
除此之外, 也有一些工作使用 颜色、透明度等作为词频的冗余编码(指对同一维度同时使用多个通道进行编码), 或者表示除词频外的其他信息。例如,使用颜色编码聚类信息,如下图中,使用颜色编码来自同一文章的单词。 ... 即可使用力导向模型对单词进行布局。不同单词之间的力的大小可以编码降维后的高维数据,例如语义数据,所以力导向排布多用于语义词云中应用。三种算法的详细例子将在后文中介绍。03 - 交互方式常见的支...
同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,**并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,**数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,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。 ...
为了解决以上问题,ByteFUSE应运而生。ByteFUSE是一套基于用户态文件系统(FUSE)框架接入ByteNAS的解决方案,通过ByteNAS SDK直连ByteNAS集群,不仅满足了低延迟的目标,同时也解决了协议吞吐受限的问题。除此之外,由于... 对业务友好的架构模型设计- 完全兼容Posix语义- 支持一写多读/多写多读- 自研以及可维护性强,提供定制化特性能力支持## 演进路线### 1. ByteFUSE 1.0 — 基础功能完备,云原生化部署支持#### 通过原...
这些都属于未起播率。在播放过程中,我们需要关注所有网络相关的问题如卡顿等,以及 seek、pause 等播控行为。播放完成这个状态也包含三个类型:* 播放失败:由于网络、设备等播放器相关原因或者系统 bug 导致用户被迫退出。* 在业务侧符合预期的情况下,播放器正常完成了播放任务。* 在不符合用户预期的情况下,APP 退出。这时播放器本身没有发生错误,而是由于 APP 进入后台整个进程被 kill 所导致。以上播放事件生命周...
微服务以及各种领域模型等,它们都代表了针对系统复杂性的不同应对策略。正如John Ousterhout教授在他的著作《A Philosophy of Software Design》中所强调的,复杂性可以定义为那些使得软件变得难以理解和修改的因素... **未知的未知(Unknown unknowns)** : 这意味着开发者不知道必须修改哪些代码才能确保系统正常运行,也不知道对代码的更改是否会引发线上问题。这是复杂性中最令人头疼的表现之一,因为它带来了不确定性和风险。...
在复杂的分析需求之外,字节内部的业务对于实时数据的在线服务能力也提出了更高的要求。大部分业务不得不采用多套系统来应对不同的 Workload,虽然能满足需求,但也带来了不同系统数据一致性的问题,多个系统之间的 E... Krypton 支持了三种表模型:1. Duplicate Table:相同的行存在多份。1. Unique Table:系统需要定义 Primary Key(PK),相同的 PK 只会存在一份,高版本覆盖低版本。1. Aggregate Table:和 Unique Table 类似,需要...
serverless 运行时、内核等基础设施层面,诚然这大大减轻了业务开发同学的心智负担,让其可以更专注于业务本身,但却给可观测性带来了巨大的挑战:* **盲点多****基础设施逐渐“黑盒”化**,应用往往仅仅是较薄... 这些问题,也正是真正困扰技术团队的问题。根据可观测性模型理论,要能够回答这些问题,核心要实现的 2 个必要维度便是:**拓扑**和 **时间**。拓扑可视化让工程师得以在全栈活动的上下文中查看来自网络、基础...