仓储管理数据库er图
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据库有MongoDB分片集群/MySQL/Redis/ElasticSearch/RabbitMQ进行各类业务数据计算和存储## 三 流量管控... CI/CD:各业务代码仓库保护.gitlab.yml,利用Gitlab CI进行CI和CD过程- 镜像管理:构建出来的镜像使用镜像仓库Harbor进行管理- 容器编排:在CD过程中,利用kubectl set image进行容器编排部署,自建Kubernetes集群进...
字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
提供缓存管理的功能,支持缓存加载、换出、缓存和磁盘同步异步 sync 等复杂功能。从上述描述可以看出,bgkv 的性能和内存使用效率是非常关键的,因此 **采用 C++ 编写** 。**磁盘存储层 (KV Cluster)**为了能够提供海量存储空间和较高的可靠性、可用性,数据必须最终落入磁盘,我们底层存储是选择了公司自研的分布式 KV store。**如何把图存储在 KV 数据库中**上一小节,只是介绍了 ByteGraph 内部三层的关系,细心的...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
我们使用的都是Rancher管理工具,如下图所示。##### Kuboard(最终选择)kuboard是一... Kubernetes 资源管理、DevOps、应用生命周期管理、微服务治理(服务网格)、日志查询与收集、服务与网络、多租户管理、监控告警、事件与审计查询、存储管理、访问权限控制、GPU 支持、网络策略、镜像仓库管理以及安全...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
后者则对后来的一些任务进行管理和调度。### 主要组件库#### 元数据管理ByConity 提供了一个高可用和高性能的元数据读写服务--Catalog Server,并且支持了完备的事务语义特性(ACID)。同时我们对 Catalog Server 做了比较好的抽象,使得后端的存储系统是可插拔的,当前我们支持的是苹果开源的 FoundationDB,后面可以通过扩展去支持更多的后端存储系统。#### 查询优化器查询优化器是数据库系统的核心之一。一个优秀的优...
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【客户案例】集简云 x 亚细亚卫浴,助力电商行业打通ERP与物流系统之间的数据屏障
现如今许多大大小小的电商公司都在使用自己比较认可的一套ERP系统,包含销售管理、订单管理、生产管理、库存管理等多个板块,形成一体式业务闭环。比如亚细亚卫浴公司目前在使用金蝶云系统作为ERP系统,且金蝶云系统... 物流管理系统,企业数据库,企业API接口等,通过无代码集成方式无需开发即可建立自动化业务流程。 ,是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。LAS 服务是什么?LAS 有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。# LAS服务是什么?在了解 Las ...
干货|OLAP引擎能力进阶:如何实现海量数据导入
将从ByteHouse数据库架构演进、增强HaKafka引擎实现方案、增强Materialzed MySQL实现方案、案例实践和未来展望四个部分展开分享。  数据洞察是支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析及协作平台,包括数据导入以及整合查询分析,最终以数据门户、**数字大屏**、**管理驾驶舱**的可视化形态呈现给业务用户,为一...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
火山引擎湖仓一体分析服务LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力,兼容 Spark、Presto、Flink 生态,帮助企业轻松构建智能实时湖仓。 LAS服务是什么?LAS有哪些优化特性?本文将从基础概念、数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。**文末可下载本文对应...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
读的时候多个版本的数据会按照不同的 Merge 算法合并为一份。Tablet 的 Commit Version 为该 Tablet 下 Rowset 的最大版本号,比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带... 它管理了所有分配给它的 Tasks, 这里每个 Task 对应一个 Coro-thread,在执行期间,Task 被提交到 Local Task Queue 中等待执行,在一段时间 t 之后,没有完成的 Local Task 会被放进 Global 的 Time-slicing Queue 中...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
字节跳动基础架构-计算-流式计算团队联合发表在国际数据库与数据管理顶级会议 VLDB 2023 上的论文“StreamOps: Cloud-Native Runtime Management for Streaming Services in ByteDance”,介绍字节跳动内部基于数万... 上图展示了 StreamOps 的总体架构和工作流程。其主要包括 3 个组件:1. 控制平面服务 (Control Plane Service) :可水平拓展的无状态服务来管理集群级别的流式作业,独立于流式作业部署以解耦控制平面和流式计算引...
干货|从MySQL到ByteHouse,抖音精准推荐存储架构重构解读
作为一种行式存储的数据库,MySQL对于大量数据的处理效率较低。如果要在MySQL上查询上亿级别的数据,可能需要更高配置的硬件,甚至可能需要采用分片、读写分离等策略来提升性能,这将导致硬件成本显著提高。 ... 兴趣圈层以簇(cluster)的形式存在,通过机器模型聚类而成,每个簇包含一位种子作者及多位与之关联作者。 