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如何将云存储的头像与Django用户关联?

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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文

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云原生环境下的日志采集、存储、分析实践

服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采集、加工、存储、查询、分析、可视化、告警以及消费投递,将日志的生命周期进行... 如果用户要把所有日志都转到标准输出上,还需要开发或者配置,难以推广。因此 Kubernetes 官方推荐的方案无法完全满足用户需求,给我们的实际使用带来了很多不便。### 自建日志采集系统的困境与挑战云原生场景下日...

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如何将云存储的头像与Django用户关联?-相关内容

《k8s 云原生业务的容器故障排查与思考|社区征文》

此前我们部门已经完成了业务上云的目标,而随着业务请求量的激增,上云应用系统也面临着一些复杂的故障和挑战。下文我就结合最近的容器排障工作,跟大家一起探讨如何优化系统的性能、扩展性和容错能力,为读者提供参考和借鉴,以确保系统的高效运行和可靠交付。## 2、业务异常与排障思路用户反馈出现了一个异常任务,它长时间出于“进行中”的状态;用户上传的源物料大小是 568MB 左右,预期能够半小时出结果,实际过了 6 个小时都没...

干货|ByteHouse如何将OLAP性能提升百倍?

ByteHouse已经过数百个应用场景和数万用户锤炼,在2022年3月,部署规模已超过1万8000台,最大的集群规模在 2400 余个节点,管理总数据量超过700PB,并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规... 子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-Join 转 Inner-Join、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。 **●**相对社区版ClickHouse,ByteHouse实现了完整的解关联,从而确保tpcds所...

干货|OLAP查询优化器:如何实现复杂查询和性能提升?

包括特殊函数的替比如用户写的函数 count distinct 某一列最终会转化成另外的一个函数执行。这种简单的替换是在 AST 级别来做的。第二部分是 query analyzer,主要是对名字进行解析,对数据类型和语法的校验,最终将整... 表达式的简化以及子查询的结关联,谓词下推,冗余算子消除,Outer Join 转 Inner Join,算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.c...

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观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?

在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实现了在各类型查询中都达到极致性能。 新一代MPP架构,存算分离使用新式架构,Shared-nothing的计算层和Shared-everything的存储层,可以性能损耗很... 用户查询和这些后台任务,可以共享相同的计算节点以提高利用率,也可以使用独立的计算节点以保证严格的资源隔离。计算组是无状态的,可以快速水平扩展。存储层采用HDFS或S3等云存储服务作为数据存储层...

字节跳动 NoSQL 的探索与实践

用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、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...

干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术

通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助 LLM 返回更准确的答案。 不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库... 用户并不需要绝对精确的相似结果。因此,在真正在使用向量检索时,通常会使用相似最近邻搜索,即 ANN 的方式来替代 KNN,从k个绝对最近似结果变成k个近似最优结果,以牺牲一定准确度的前提,得到更短的响应时间。 ...

字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

火山引擎云原生实时数仓技术专家-汪建锋字节跳动旗下有许多产品,每天有大量的数据需要接收和计算。其中,以抖音、头条等为代表的产品以实时推荐和流计算为核心,这些都需要消耗大量的计算资源和存储资源。巨大的... 每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也非常大:* EB 级别海量的存储空间* 每天平均 70PB 数据的增量* 每秒钟百万次数的实时推荐请求* 超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源...

字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践

火山引擎云原生计算 # 业务困境## 字节内部场景分析 字节跳动(下称“字节”)旗下拥有今日头条、抖音等多款产品,每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也非常大:- EB 级别海量的存储空间 - 每... 多个中间表的关联一致性如上文所提到,在没有 Flink Table Store 和实现流批一体之前,计算分为流计算链路和批计算链路,两条链路有各自独立的计算集群和调度,数据有不同的入口和不同的处理方式,这种模式下做数据的...

云盘持久化存储最佳实践

定义某个具体类型存储的数据卷表达,向上能够被应用层所消费,向下能够关联某个具体的 PV。 PV:即存储卷,代表 Kubernetes 中一个具体存储类型的卷,例如火山引擎的某个云盘。PV 定义了具体存储的类型和卷参数,Kuberne... 用户创建 PVC 时,会在集群寻找符合要求的 PV 进行绑定,如果没有找到符合要求的 PV ,则会开启自动创建流程: 如果新创建的 PVC 定义了存储类名称,那么存储类对应的 Provisioner 插件将开始自动创建 PV。 Provisioner...

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