为了帮助业务降低资源使用成本,小红书容器团队从2022年开始规模化落地混部技术,提升集群CPU利用率。截止目前混部集
本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索,为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点;第二部分引入模式的概念;第三部分讨论新基建下的新尝试;第四部分分享三个典型的实践案例。
小米目前数据开发(数据工场)->指标管理(数据百科)->数据分析 (数鲸 BI) 全链路已经打通,通过数据血缘加工链路全链路可见;指标体系建设方法论和工具已经在小米内部进行推广使用,覆盖公司核心业务板块、55 个数据域、520 个核心原子指标,方法论和工具会持续迭代实践。
滴滴在我们的生活中还是挺重要的,但是,我还是想说:“一花独放不是春,百花齐放春满园”。同样作为互联网人,也更好奇这次故障背后的原因,希望日后滴滴可以对本次故障原因有所披露,我们也将持续关注。
基于以上背景,为了帮助业务降低资源使用成本,小红书容器团队从 2022 年开始规模化落地混部技术,提升集群 CPU 利用率。截止目前,混部集群 CPU 利用率均值可达 45% 以上,为业务提供数百万核时的算力成本优化。
由于多个域共建情况比较多,一方面应用随业务发展在不断扩展,各个应用代码复杂度会不断增加,如何准确、全面判定代码修改影响范围会越来越重要,另一方面共建过程中如果不能准确预估出各域共同改动所带来的影响面,就会存在测试遗漏;如果各域信息不对称可能会存在一方改动另外一方无感知,导致评估不到位带来一些影响。
最初,数据中心使用的是自然通风、无空调的方式来冷却服务器,而随着功率密度的提高和散热需求的增加,空气冷却开始失效。此时,液冷技术开始应用,并逐渐发展成为一种更加高效、可靠的服务器冷却方式。现在,液冷技术已经应用于大型数据中心,成为了主流的服务器冷却方式。本文将重点为您介绍服务器冷却系统的发展史。
我们其实在降本增效做了差不多两年左右,虽然这平台能力是我们建造及推进,但在一些分析上面还不足够,所以我们会在往后从点到线,去拓展更多更大的一个范围,也会更多地和业务去做协同。
Alluxio 可以作为开源的数据编排系统的首选方案,旨在解决现代分布式场景下数据访问效率低下的问题。在存算分离的架构下,Alluxio 通过把数据缓存在靠近计算的地方,减少数据移动和复制所带来的开销,加速数据计算。
星辰天合基于开创性的“星海”架构研发的星飞全闪分布式存储,将能够大幅度降低全闪存储使用成本,实现数据中心内所有数据存储都采用全闪,促进全行业迎接“全全闪(All Data on All Flash,全数据全闪存)时代”。
元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据,广义的来看,除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据,所有其它用来维持整个系统运转所需的信息/数据都可以叫作元数据。比如数据表格的Schema信息,任务的血缘关系,用户和脚本/任务的权限映射关系信息等等。
在互联网行业里,业务迭代很快,系统变更频繁,尤其长青业务随着时间会积累越来越多历史包袱。为了应对高考等大事件的巨大流量,联合多方快速建立了保障机制,本文结合实践做了归纳和总结。
服务稳定性和高可用性在现代业务中扮演着至关重要的角色。服务稳定性指的是系统能够持续地提供可靠、无故障的服务,而高可用性则强调系统在遇到故障或异常情况时依然能够保持正常运作。这两个方面的重要性在于它们直接影响到用户体验、业务连续性和企业声誉。
整个架构方案上线后,商品数据的同步还算比较稳定,此时商品服务的开发人员只需要关注自身逻辑,无须再关注使用数据的人。如果需要关联使用商品数据的订单,采购服务的开发人员也无须关注商品数据的同步问题,只需要在查询时加上关联语句即可,实现了双赢。
在数字化建设不断推进的今天,随着技术的不断发展,从统计学、机器学习、深度学习,再到因果学习以及最新的热门大模型方向,九章云极 DataCanvas 始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向,不断进行着面向决策和面向智能的探索。本文将分享大模型时代下的因果推断。