多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运... 配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行...
系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题,它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织... 并做相应处理。2、数据压缩/解压:接口根据具体的需求应提供数据压缩/解压功能,以减轻网络传输压力,提高传输效率,从而使整个系统能够快速响应并发请求,高效率运行。在使用数据压缩/解压功能时,应具体分析每一类...
我正在参与[2022年终总结征文大赛活动](https://juejin.cn/post/7172462429929111559 "https://juejin.cn/post/7172462429929111559")」的文章。# 前言关注掘金社区也将近快一年了,近期也查阅了很多掘友的年终总结,但却从未参与其中,借着这个机会,记录一下我的2022.此时此刻也抱着复杂的心情来写下属于我的2022年终总结。# 回顾回看2022,进入IT行业也将将近一年了,工作的过程中,发生了太多事情,从毕业到工作,初入...
因此吸引了大量实际生产使用用户。 在使用原生ClickHouse集群时,用户往往通过直连节点进行数据查询或写入。然而,由于缺少中间层进行负载均衡,在某些情况下会导致分片节点上的数据写入不均衡。同时,由于客户端配置ClickHouse数据源时指定了连接的具体节点信息,查询请求也会集中于部分节点。这样一来,如果某个节点宕机,就会引发单点故障。 为了解决这些问题,ClickHouse官方文档推荐了一些第三方开源网...
结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参的例子。经过若干次调参的迭代后,最终调整了两个参数并达到稳定状态:* spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: **... Shuffle 限流主要解决的是磁盘的 IOPS 不易隔离的问题。我们通过对低优但高负载的作业进行限流,来减轻对同节点上高优作业的影响。整体的思路是当我们发现 ESS 响应请求的 Letency (延迟)升高到一定程度时,比如 10 ...
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、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
> Android 诞生已久,其开发方式保持着高频更迭,相较于早期的开发方式已大不相同,尤其是近几年 Google 热切推崇的 MAD 开发技术。> > **其实很多开发者已经有意或无意地正在使用这门技术,借着 2023 开年探讨技术趋... 问题*** Battery:会监控 CPU、网络无线装置和 GPS 传感器的使用情况,并直观地显示其中每个组件消耗的电量,了解应用在**哪里耗用了不必要的电量*** Network:显示实时网络活动,包括发送和接收的数据以及当前的...
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、Polynote、Zeppelin、Deepnote 等... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
最终,结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参的例子。经过若干次调参的迭代后,最终调整了两个参数并达到稳定状态:- spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInput... Shuffle 限流主要解决的是磁盘的 IOPS 不易隔离的问题。我们通过对低优但高负载的作业进行限流,来减轻对同节点上高优作业的影响。整体的思路是当我们发现 ESS 响应请求的 Letency (延迟)升高到一定程度时,比如 1...
特定格式发送给 Kernel 进程,再从 Kernel 接受特定格式的返回,并反馈到页面上。这里所说的「特定格式」,可参考 Messaging in Jupyter。在 DataLeap 数据研发平台,开发过程围绕的核心是任务。用户可以在项目下的任... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
解决了数据生产者梳理数据、数据消费者找数和理解数的业务场景,其中搜索是Data Catalog的主要功能之一。本文详细介绍火山引擎DataLeap的Data Catalog系统搜索功能的设计与实现。# 背景Data Catalog能够帮助大公... 用户需要指定搜索的具体资产类型或在搜索结果页对不同的资产分栏显示,综合搜索(unified search)允许用户在一个搜索框中进行搜索输入而无需指定搜索的资产类型,同时,搜索服务会在同一个搜索结果页返回不同类型的相关...
发现后端服务并且动态更新* Kubernetes 的容器化平台下,集群内部的网络是虚拟的,虚拟网络的 IP 在集群外部是无法访问的,因此还需要解决好容器集群内外的网络互通问题。## 二,容器 LB 负载均衡怎么建设### 1,Kubernetes 的负载均衡Kubernetes 本身有内置一个集群内部的负载均衡方案,叫 kube-proxy,但是这个只能内部访问,并且功能稍显不足;而实际上,我们的容器平台,必须要提供集群外部访问的功能,因为你的用户(客户端)都是...
有些项目并不总是在使用 Notebook,但 JupyterLab 依然运行。1. 稳定性存在问题。一方面,JupyterHub 是一个单点,升级需要先起后停,挂了有风险。另一方面,EG 入流量经过特定负载均衡策略,本身是为了使 JupyterLab 固定往一个 EG 请求。在 EG 升级时,JupyterLab 请求的终端会随之改变,极端情况下有可能造成 Kernel 启动多次的情况。 **基于简化运维成本、降低架构复杂性,以及提高用户体验的考虑,2021 上半年,火山引擎 DataL...