KubeCon2020/大型Kubernetes集群的资源编排优化0 码力 | 27 页 | 3.91 MB | 1 年前3
Zadig 面向开发者的云原生 DevOps 平台YAML/Chart 模板管理数百微服务 • 每个技术栈抽象一套构建模板 • 运维统一工作流规范,开发自主使用 • 跨多项目复用模板 扫码查看易快报案例 强大免运维的模板库 • 系统纬度:集群、项目、服务、环境、工作流 • 项目纬度:构建、测试、部署, DevOps 指标 • 迭代纬度:需求到发布效率、质量分析 • 效能度量:耗时分析、通过率统计、趋势分析 客观精准的效能洞察 • 可重用降低运维成本 • 一些组织可能过度依赖高级工程 师管理发布流程和基础设施,导 致资源浪费和效率低下 Zadig 平台工程模式 工程规模数据: • 1500+ 产研工程师 Vs. 2 人运维 • 50 + 个 Kubernetes 全球集群 • 300+ 个数字产品(资产沉淀) • 1600+ 条自动化工作流(全域) • 900+ 个服务化运行环境 通过整合业务、产品 全球需求如期交付率从 65% 提升到 95% • 工程师体验满意度 NPS 从 65% 提升到 90%+ • 开发工程师自助式进行版本发布 • 平台团队可支撑 5 倍以上研发规模扩充 极氪汽车平台工程落地成果 随着中国车企全球增长,海外业务拓展带来全球研发、交付、推广和运营挑战,在这出海挑战中,早期路特斯的软件交付流程 是基于 Jenkins 流水线设计的, Jenkins0 码力 | 59 页 | 81.43 MB | 1 年前3
新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日,海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向,满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求,是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新,打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ,培育世界级的图计算软硬件 生态体系,保持对全球科技竞争的战略均衡。 域“卡脖子”现象的发生。 海致科技集团、海致星图联合清华大学研发的“ AtlasGraph 大规模图数据分析平 台”荣获中国计算机学会( CCF : China Computer Federation )“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入,图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显,海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关,解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题,提出了基于图缩减的高效分析方法,并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》,海 致星图与北京邮电大学、蚂蚁科技集团有限公司、中移动信息技术 有限公司联合研发的“大规模复杂异质图数据智能分析技术与规模化 应用”项目,斩获“科学技术奖科技进步一等奖”,这也是国内电子信0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前3
基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及转换工具 霍琳贺Visualization Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github `location` VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 差 • 大量设备大量数据归集存储,存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入,定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration • Data Sources • IoT Protocols0 码力 | 29 页 | 2.26 MB | 1 年前3
CeresDB Rust 生产实践 任春韶优化了写入性能 优化了分布式方案 CeresDB – 目标 解决时间线高基数问题 • 能高效处理好 APM 型时序数据 • 同时能高效处理好高基数时间线场景 提供原生分布式方案 • 大规模部署 • 提供高可用、高可靠的服务 • 支持水平扩容 • 支持高效的分布式查询 - Tokio Preemption - Future Cancellation Rust 生产实践0 码力 | 22 页 | 6.95 MB | 1 年前3
GPU Resource Management On JDOStensorboard 作为训练监控实时查看训练状态 – 用户训练完成后释放 GPU 资源,提高 GPU 利用率 – Job 调度 (部门 quota 限制 + 优先级) • 创建训练 – 用户选择集群提供代码地址和执行命令即可 – 选择所用框架(镜像):支持官方,亦可自制 (提供 dockerfile 生成镜像服务) – 选择存储来源:对接了内部的存储 – 填写代码地址,执行的命令等 –0 码力 | 11 页 | 13.40 MB | 1 年前3
Rust分布式账务系统 - 胡宇审计监管:交易日志不可篡改,交易历史可回溯 条件事务:根据一定的条件决定事务执行与否 高可用:在部分节点失效的情况下,依旧可以提供正确的 服务 超低延迟:实时交易,超低响应延迟 水平扩展性:利用分布式事务实现钱包集群的的水平扩 展,应对高达 100 万 TPS 的流量 可演化性:业务逻辑与底层 API 解耦,当业务发生改变 时,底层 API 不用改变 分布式账务系统 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石0 码力 | 27 页 | 12.60 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前3
C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前3
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