到现在已经快3年的时间了。通过这近3年的时间里,我们体会到了国家的防控疫情的决心,体会到了现代化科技防控的手段。这两年里,每个人都在努力,配合核酸检测、接受疫苗接种、自动居家隔离、出门戴口罩,这种努力是有成... 远程办公还是挺麻烦的。在家隔离远程办公这段时间,我刚好在开发一个政府企业的一个项目,也涉及很多硬件,与其他同事同时开发上还要进行硬件验证,需要一大堆硬件,还需要后端,前端服务器的同事辅助测试。公司宣布回...
如果觉得提炼任务太麻烦,也可以借用我从朋友那里学来的一个小方法。 每当你开始工作时,打开手机的定时器,简单统计早、中、中、晚的有效工作(学习)时间。改进:记录你每天所取得的成就,比如写了一篇文章,读了多久一本书,和朋友对话的收获,某个事件的节点等。这种方法的好处是,当你记录的时候,如果你发现今天早上和早上没有做很多事情,就会造成一定的压力,那么你会在录音中抽出时间来弥补。 下午或晚上。 同时,也有利于整体反思...
这个调试过程可能会很麻烦1. 使用 Lora,你不用按照定义去理解它,它就是针对特定场景的一种特训方案,例如[动物模型丨柯基 MG_CORGI](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fwww.liblib.art%2Fmodelinfo%2F0d96314f74c7eb6107c945922ac68ba6)它就是使用柯基训练的,SD 模型拿到它,就可以清晰的捕捉到柯基的对应图像。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/aae8064...
所以麻烦就来了。#### 更换可视化界面主要是目前K8s容器管理而言主要采用了以下这三个可视化页面工具:分别是Rancher、kuboard和Kubernetes Dashboard。接下来分别介绍一下这三个工具。##### Rancher(摒弃选择)[Rancher](https://www.rancher.cn/)是一个开源的企业级多集群Kubernetes管理平台,实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理,以确保集群的安全性,加速企业数字化转型。###### 中文官网首页(...
扩展起来比较麻烦。第二阶段,随着技术的演进, 2010 年开始出现了以 Hadoop 技术体系为主流的传统数据湖。在以 Hadoop 技术为主的数据平台架构下,通常可以支持服务在普通硬件上面去部署,整体的计算和存储的扩展性都得到了解决。基于开源技术生态,多个大型公司也参与到数据湖技术发展中来,整体生态繁荣度也在逐步提升。但在这一阶段凸显出了一个问题,随着生态技术的发展,越来越多的开源组件开始累积。对于一个企业来说,为了解决...
体力劳动最麻烦的地方是修改引用,使用最广泛的是 `schema`、`vizData`、`vizQuery` 这三个变量,即便搜索范围限定在可视化查询内(最后在全局也要搜索一遍,可能其它模块会调用),还是涉及几十个文件: ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/65da40b55a9747c7ad5a7ee9f88e158f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135652&x-signature=REqE9c%2B...
而且因为麻烦,一旦发出去以后,就要承担一些可能的风险。![]()下面我给大家看几个典型线上事故的例子,大家可以看下这张PPT,这是我们线上曾经出现过的真实事故,有因为错误下发64位机型安装包到32位机型导致升级失败的,有为安装包配置错误下载链接导致安装失败的,还有使用不恰当物料导致应用商店拒绝上架的...真是什么事故都有。不难看出,移动场景下发布面临的风险很多,有安全的问题,有数据的问题,有测试的问题,稍有遗漏就会给公...
一种从1980年开始的基于传统数据库技术来做的BI分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是高度一体的。整体系统能支撑的计算能力,依赖于服务提供商的硬件配置,整体成本高,存在物理上限,扩展起来比较麻烦。 第二阶段,随着技术的演进, 2010年开始出现了以 Hadoop 技术体系为主流的传统数据湖。在以 Hadoop 技术为主的数据平台架构下,通常可以支持服务在普通硬件上面去部署,整体的计算和存储的扩展性都得到了解决。基于开源...
这里比较麻烦的一点是扩缩容恢复时比较容易遇到长尾问题,由于单个并行度状态过大而导致整体恢复时间被拉长,目前在社区版本下还没有比较彻底的解决办法,我们也在针对大状态的作业进行恢复速度的优化,在这里基于社区已支持的功能,在扩缩容场景下给出一些加快恢复速度的建议:* 扩缩容恢复时尽量选择从 Savepoint 进行恢复,可以避免增量快照下多组 Task 的 RocksDB 实例合并产生的 Compaction 开销* 调整 RocksDB 相关参数,调大...
比较麻烦,如果容器镜像变化比较频繁,就要频繁的制作自定义系统镜像。所以我们也可以把镜像做一下拆分,把数据量比较大的、又不怎么更新的静态数据,打包到基础镜像中,然后把这个基础镜像再固化到系统中,这样节点在启动以后,拉取的数据量也会大大减小。在使用这个方案前,如果客户扩容 500 节点,在单批次运行最多 70 个节点扩容的情况下,每个节点上 1 个 10GiB 的容器镜像,那从下发到 Pod 全部运行,大概需要 22min。而如果...
比较麻烦,如果容器镜像变化比较频繁,就要频繁的制作自定义系统镜像。所以我们也可以把镜像做一下拆分,把数据量比较大的、又不怎么更新的静态数据,打包到基础镜像中,然后把这个基础镜像再固化到系统中,这样节点在启动以后,拉取的数据量也会大大减小。在使用这个方案前,如果客户扩容 500 节点,在单批次运行最多 70 个节点扩容的情况下,每个节点上 1 个 10GiB 的容器镜像,那从下发到 Pod 全部运行,大概需要 22min。而如果使用...
优化及维护也颇为麻烦。三套系统就意味着,要建三个团队去分别维护。一旦遇到需要优化或者解决 bug 等情况,还要分别到三个社区提 issue 讨论。Flink 社区提出了 Streaming Warehouse 解决这个问题,字节调研了目前流式计算发展方向和 Streaming Warehouse 系统,基于 Flink 和 Paimon 构建了 Streaming Warehouse 系统,分别统一流批一体的计算和存储,增加了作业和数据血缘管理、数据一致性管理、流式数据订正和回溯等核心功能,...