我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验... 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存储的要求也就非常高,比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到...
数据强一致。我们的客户希望数据能够实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。4. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下... 这里介绍了一种比较特殊的改写场景,这个场景也是来自于字节内部业务。原始 Query 是对一个时间窗口内的数据做聚合,比如如下的 SQL:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tl...
数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒级读写... 本身是为处理并行数据而设置的,能轻易将工作负载分散到不同机器上,并行处理大量的数据。MapReduce 的过程是 Map 先切割,然后并行处理,再进行 Reduce。但是图数据比较特殊,天生就有关联性,无法像以前常用的行式数...
几十毫秒和几百毫秒,已经是满足要求的了。**优化范围选择**对于一个业务类Web服务来说,特别是重构阶段,优化范围比较容易圈定,主要是找出与之前系统相比,明显变慢的那部分API,比如可以通过以下方式收集需要优化的部分:* 通过前端的慢查询捕捉工具或者后端的监控系统,筛选出P90大于2s的API* 页面测试过程中,研发和测试同学陆续反馈的API* 数据导入过程中,研发发现的写入慢的API等**详细优化指标确...
数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节点 10K 量级 QPS 毫秒级读写... 本身是为处理并行数据而设置的,能轻易将工作负载分散到不同机器上,并行处理大量的数据。MapReduce 的过程是 Map 先切割,然后并行处理,再进行 Reduce。但是图数据比较特殊,天生就有关联性,无法像以前常用的行式数...
我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实... 读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存储的要求也就非常高,比如需要单租户百 Gb/s 的带宽吞吐以及亚毫秒级的延迟。同时随着大模型训练的普及,需要存储的容量能达到 PB 级别;为了提升模型训练的效率,需要数千个计算...
用户会将产品和他们每天使用的体验最好的 Web 站点进行比较。想着手优化,则必须先有相关的监控数据,才能对症下药。**性能是留住用户的关键。** 大量的研究报告已经表明了性能和商业成绩的关系,糟糕的性能会让您的... 站点应该努力使 FID 保持在 **100 毫秒**以内。**[Cumulative Layout Shift (CLS)](https://web.dev/cls/)**累计布局位移,用于测量**视觉稳定性**。CLS 是衡量页面的整个生命周期中,发生的每次布局变化中的最大...
但是它们的场景需求里都不约而同地包含了事务支持和流式支持。而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构... 流式写入的效率不高,写入越频繁小文件问题就越严重; - 有一定的维护成本:使用 Table Format 的用户需要自己维护,会给用户造成一定的负担; - 与现有生态之间有一些 gap:开源社区暂不支持和 Table format 之间的...
由于它是毫秒级别的,缓存下来没有意义,类似的还有在脚本查询中使用了 Math.random() 等函数的查询也不会进行缓存。当有新的 Segment 写入到分片后,缓存会失效,因为之前的缓存结果已经无法代表整个分片的查询结果... 聚合查询的中间结果和最终结果都会在内存中进行,数据量太大会导致内存耗尽。**07. 高基数场景嵌套聚合查询建议使用 BFS 搜索。**聚合是在 ES 内存完成的。当一个聚合操作包含了嵌套的聚合操作时,每个嵌套的聚合...
数据一致性与事务支持。- 计算资源隔离,读写分离:通过计算组(VW)概念,对宿主机硬件资源进行灵活切割分配,按需扩缩容。资源有效隔离,读写分开资源管理,任务之间互不影响,杜绝了大查询打满所有资源拖垮集群的... 随着业务的发展和技术的进步,业务部门不再满足于 T+1 的分析需求和固化的实时统计,希望业务发生后秒级/分钟级延迟就能看到统计结果;希望能交互性探查分析数据,要求毫秒/秒级返回结果保持良好的用户体验。 在...
因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 Vi... VikingDB 会自动跟随数据量和请求规模弹性扩缩容,且不同租户之间具有可靠的隔离机制,从而为用户提供了稳定的毫秒级检索能力。* 索引管理:支持自动调参,用户无需关注索引参数即可获得最佳的索引性能;支持自动分片,...
***云原生大数据特惠专场:https://www.volcengine.com/activity/cloudnative***实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数... Iceberg 社区支持了基本的写入和读取功能。Flink 1.17 引入了行级更新和删除的功能(FLIP-282),我们在此基础上增加了批量 Upate 和 Delete 操作,通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新...
这些都可能使最终的业务数据发生变化,导致数据不一致; **3. Serving** **性能问题**,有些业务的主要场景比较简单,但也需要消耗大量的资源,比如简单的点查,往往要求高 QPS。如果采用传统大数据的方案,把主... 流数据随着时间的推移不停地变化,没有边界,从数据库的角度来看,每次 Binlog 之后会有一定的存储写入到硬盘中做持久化,每一个 Snapshot 对应 Binlog 实时位点,这样整个 Snapshot 就是一个有边界的批式数据,像上图一...