集群中工作负载的数量不变,但是节点数减少了,剩余节点和集群整体的使用率就提高了,对用户来说,这相当于 **降本增效**。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 使其对云厂商的信任度降低;二是增加了不必要的成本,因为这些创建失败的节点并没有加入集群,不能被客户使用,但是节点对应的云服务器是实实在在被创建出来了,客户花了钱,但资源又没用上,就增加了无谓的成本。经...
也可以降低Stage的并行度。但调度存在依赖关系,并不能完全并行,会增加调度的时长。Stage较多的情况下,调度延时可能会占据SQL整体不小的比例。针对上述问题的可做如下优化:对于一些没有依赖关系的,尽可能支持并行。例如同一个Stage的不同节点,可以并行。没有依赖关系的Stage,也可以并行。第二种调度策略是AllAtOnce,通过并行可以极大降低调度延时。为防止出现大量网络IO线程,可以通过异步化手段控制线程数目。AllAtOnce策略的缺...
集群中工作负载的数量不变,但是节点数减少了,剩余节点和集群整体的使用率就提高了,对用户来说,这相当于 **降本增效** 。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7... 使其对云厂商的信任度降低;二是增加了不必要的成本,因为这些创建失败的节点并没有加入集群,不能被客户使用,但是节点对应的云服务器是实实在在被创建出来了,客户花了钱,但资源又没用上,就增加了无谓的成本。经过...
集群中工作负载的数量不变,但是节点数减少了,剩余节点和集群整体的使用率就提高了,对用户来说,这相当于 **降本增效**。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 使其对云厂商的信任度降低;二是增加了不必要的成本,因为这些创建失败的节点并没有加入集群,不能被客户使用,但是节点对应的云服务器是实实在在被创建出来了,客户花了钱,但资源又没用上,就增加了无谓的成本。经...
语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的关注,并且使得 GPT-3... 减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计...
随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups... 利用表的 Bucket 分布减少 Aggregate/Join 带来的 shuffle 操作。**对于 Group by 的场景,例如 city 是其中的一个索引列,在进行下面的聚合操作时:**```select city from T1 group by city```由于相同 A 的...
公司内部批式计算作业数量也在不断增加,同时存在资源利用率低,工单数量大等问题。由此,团队开始考虑通过自动化方案 BatchBrain 来解决。BatchBrain 可提供异常作业(慢作业、失败作业)的自动诊断,以及推荐参数,从而达到降低成本的目的。 **字节跳动业务验证下的****行业标准解决方案** 经过字节跳动的大规模业务验证,当前火山引擎正式推出**流式计算 Flink 版**和**批式计算 Spark 版**两款云上产品。...
* 工作负载需要增加时,再恢复服务器在线状态 * 优势 * 保证服务级别的同时减少电力消耗 * 虚拟机不中断、不停机* **保护数据**:集中的、文件级的备份实现了简单、可靠的数据保护 * 集中的、无代理的虚拟机备份 * 将备份移出虚拟机 * 减少备份代理和数量 * 消除生产虚拟机的备份负载 * 充分利用虚拟机快照功能 * 支持和主流的第三方备份产品预集成 * 客户优势 * 在白天就可以执行备份任务* *...
随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups... 利用表的 Bucket 分布减少 Aggregate/Join 带来的 shuffle 操作。**对于 Group by 的场景,例如 city 是其中的一个索引列,在进行下面的聚合操作时:**``` select city from T1 group by city ...
并根据指定的副本数量进行扩展。租户可以使用KubeWharf提供的监控和日志功能来监视和管理他们的应用程序。### KubeWharf的优势- 系统可扩展性:KubeWharf通过使用Kubernetes作为底层容器编排工具,可以轻松地扩展应用程序和服务的规模。它可以自动化容器的部署和水平扩展,根据负载情况自动增加或减少容器的数量,以满足不断变化的需求。- 功能性:KubeWharf提供了丰富的功能来管理和操作容器化应用程序。它支持应用程序的版...
**如何降低运维和资源成本** - 伴随着业务需求的不断发展,公司内部批式计算作业数量也在不断增加,同时存在资源利用率低,工单数量大等问题。由此,团队开始考虑通过自动化方案 BatchBrain 来解决。BatchBrain 可提供异常作业(慢作业、失败作业)的自动诊断,以及推荐参数,从而达到降低成本的目的。# 字节跳动业务验证下的行业标准解决方案经过字节跳动的大规模业务验证,当前火山引擎正式推出**流式计算 Flink 版**和...
随着入湖的数据量增加,Hudi 中生成了约 40,000 个 File Group。虽然该业务部门使用了 Hudi 索引避免了全局合并操作,但是随着 File Group 的数量以及存储的数据量增加,定位 File Group 的时间也在增加,这造成了 Ups... 利用表的 Bucket 分布减少 Aggregate/Join 带来的 shuffle 操作。**对于 Group by 的场景,例如 city 是其中的一个索引列,在进行下面的聚合操作时:**```select city from T1 group by city```由于相同A的取...
提升NUMA节点和内存数据的命中率、尽量减少CPU中断和上下文切换。l **内存层面**:尽可能提升内存数据命中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写... 尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用层面**:提升线程并发数,充分利用CPU的多核特点,降低热点资源竞争、减少或避免锁、微服务化、分布式架构。# 三、解决方案系统优化的基本过程:![image.png](https:...