虽然做过很多性能调优,但300万pps转发性能基本上是4HT的极限了,而且随着session数量的增加,转发性能还会快速下降,这个性能对目前的云网络来说是远远不够的。虽然分配更多的CPU给OVS可以一定程度提升性能,但这个在成... OVS非常适合快速构建产品的基础能力,但很难构建产品的核心竞争力。基于过往的这些OVS使用经历,我们决定自研一款vSwitch,来解决我们遇到的这些问题和挑战。我们希望自研vSwitch能够通过低成本的方式满足业务的高性...
有助于去做这件事。## 二、实时数仓建设目的### 1. 解决传统数仓的问题从目前数仓建设的现状来看,实时数仓是一个容易让人产生混淆的概念,根据传统经验分析,数仓有一个重要的功能,即能够记录历史。通常,数仓都... 基本满足了顺风车业务方在实时侧的各类业务需求,初步建立起顺风车实时数仓,完成了整体数据分层,包含明细数据和汇总数据,统一了 DWD 层,降低了大数据资源消耗,提高了数据复用性,可对外输出丰富的数据服务。数仓具...
围绕着这个核心问题,我们需要三个基础环节的帮助,也就是黄色框中的三个长方形。* **第一个是执行组件,**一个实验进行时,首先需要将准确的配置定向下发给准确的用户,也就是做好流量的配置发布。* **第二个环节是数据建设,**通俗来讲就是我们得将数据采集上来。* **第三个是显著性计算环节,**当采集完数据之后,实验组与对照组之间产生的差距是否代表新策略会带来收益,会依赖于相关统计指标的计算。以上三点是平台最基础...
正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生... 问题的行业共识,我们从 19 年解决大规模分布式向量检索问题,到推出云原生、AI 原生的向量数据库,持续应对抖音集团内外部业务的复杂技术挑战,积累了丰富实践经验。本次演讲将重点介绍 VikingDB 解决各类应用中极限性...
围绕着这个核心问题,我们需要三个基础环节的帮助,也就是黄色框中的三个长方形。* **第一个是执行组件,**一个实验进行时,首先需要将准确的配置定向下发给准确的用户,也就是做好流量的配置发布。* **第二个环节是数据建设,**通俗来讲就是我们得将数据采集上来。* **第三个是显著性计算环节,**当采集完数据之后,实验组与对照组之间产生的差距是否代表新策略会带来收益,会依赖于相关统计指标的计算。以上三点是平台最基础...
正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发, **为大家详解向量检索功能的设计实现以及大规模云原生... 问题的行业共识,我们从 19 年解决大规模分布式向量检索问题,到推出云原生、AI 原生的向量数据库,持续应对抖音集团内外部业务的复杂技术挑战,积累了丰富实践经验。本次演讲将重点介绍 VikingDB 解决各类应用中极限性...
在过去几年中需要帮助业务去解决的一个主要问题是:对于抖音集团全部的接入流量,在日常用户规模、流量规模都非常庞大的的背景下,在公司层面进行诸如春晚红包、世界杯直播等大型活动时,外网流量接入的总体解决方案是什么?这里面我们面临的流量压力会包括:•首先,各种流量都有常态的流量作为基础,并且随着活动的拉活,在线人数增加,像API、点播这类日常流量,会有一定的放大;•在此基础上,我们还要继续承担特定的活动行为所带来的额...
网络好的时候没什么问题,网络比较差的时候,就要牺牲其中一个或两个指标。举个简单的例子,当网络不好,视频有卡顿时,增加缓冲延时是最简单的优化手段。缓冲延时太高,会引起两个人抢话,严重影响通话体验。如果同时需... 极限如何。这是一个丢包率和延时参数的示意图,我们看到,最初比较平稳;突然发生弱网,持续了一段时间,丢包率最高达到了 49%。随着抗丢包策略的接入,延迟从 88ms 升到 700ms。经过优化,抗丢包策略的卡顿时长基本都控...
火山引擎的视频团队做了份数据统计,在一个很经典的视频业务中,我们在 2022 年至 2023 年大约 1 年半的时间里, **针对这个业务进行了 33 次成本优化点,其中 13 次是播放器主导的优化,其余的有 12 次也是需要播放器... 这里还有个问题点,如果是体验问题或者 bug,总会有用户保障,来及时发现。但成本问题,用户基本是无法发现的,发现时就比较晚了。我们是通过端到端的日志分析来发现和避免这些浪费的。 **原理很简单** :1. 在客户...
如知识局限性和幻觉问题。为了克服这些挑战,RAG(Retrival-Augmented Generation) 成为了当前业界最流行的解决方案。RAG 结合检索和生成两个关键组件,通过检索为大模型提供相关数据作为上下文信息。由于向量数据库能... 除了以向量为核心的基础能力之外,VIkingDB 从模型迭代,信息安全等角度或场景做了特性支持,以更好的产品形态或功能来服务 AI 原生应用程序的研发。**大规模云原生架构**![picture.image](https://p6-volc-com...
文章来源|字节跳动云原生计算团队 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》... 我们如何做周边能力建设,打平作业迁移前后的体验?在 Spark 探索云原生化的过程中,合作方也面临着很多问题,搜索任务有大量 GPU 需求量极大的离线批处理任务,在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满...
就需要思考如何在向量索引中支持百亿数据的检索需求,比如图虫拥有几亿图片素材,数量规模早已超出单机内存的极限,举个例子,对于 1 亿条 128 维的 Float 向量,不考虑任何辅助结构,就需要 100000000 * 128 * 4 bytes 也就是约 48GB 的服务器内存。研发团队设计了一套存算分离的分布式系统架构,来进行向量数据的分片和分布式编排,通过向量存储、批式构建和实时在线检索,解决一份向量多个索引、支持多个场景的问题,同时,还能够节省...
系统将在实例缩容基础上进行资源 bing packing 从而腾出整机;- 对离线:在该阶段离线服务可获取到大量 spot 类型资源,由于其供应不稳定所以成本上享受一定折扣;同时对于在线来说,将未使用的资源卖给离线,可以在成本上获得一定返利。该方案优势在于不需要采取复杂的单机侧隔离机制,技术实现难度较低;但同样存在一些问题,例如- 转化效率不高,bing packing 过程中会出现碎片等问题;- 离线使用体验可能也不好,当在线偶尔发...