## GCN ## I PC性能极致优化方案-RPAL落地实践  谢正尧 字节跳动 研发工程师  方案诞生的背景 01 全进程地址空间共享与保护 02 用户态进程切换 03 高效的Go Event Poller 04 RPC框架Kitex集成 05 性能收益与业务展望 06 ## 第一部分 ## 方案诞生的背景 ## 方案诞生的背景 几种常见的同机通信场景： 1. 微服务合并部署（亲和性部署、sidecar 部署） sidecar、风控 sidecar、分布式网关... ## 方案诞生的背景 微服务合并部署 微服务化拆分： 1. 序列化 2．网络开销 3. 服务治理  remote call ## 方案诞生的背景 微服务合并形态：sidecar 进程通信

CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分） |时间|修订人|修订内容| |---|---|---| |2021-03-23|李小翠|初稿(背景，调研，架构设计)| |2021-03-30|李小翠|增加快照部分| |2021-04-13|李小翠、陈威|补充元数据数据结构| |2021-04-19|李小翠、吴汉卿、许超杰等|补充文件空间分配，讨论与确认| 背景 • 调研 • 开源fs • • 性能对比 • 可行性分析 方案对比 • 对比结论 • 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 • 方案一：文件/目录级别快照 • 方案二：文件系统快照 • 关键点 - 元数据设计 - 数据结构 - 索引设计 - 文件空间管理 - 开发计划及安排 ## 背景 为更好的支持云原生的场景，Curve需要支持高性能通用文 是合理的，分布式的元数据设计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ ## 可行性分析 ## 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： ### 1. CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用有目录层级的 namespace 方式，namespace 已经实现了 fs

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景.....10 3.5 方案实战.....10 3.5.1 实战环境介绍.....10 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4.5 方案实战.....17 4.5.1 实战环境介绍.....17 4.5.2 Mysql 的安装和配置..

rename 接口实现方案（已实现，选用方案二） 背景 • 方案调研 • Chubaofs • Juicefs • 方案实现 • 方案一：chubaofs • 方案二：事务方案 • 方案三：利用 KV 自带的分布式事务 • Q&A • 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作？ • 2. 在多客户端情况下，是否需要加锁来保证其原子性？ • 3. rename • 4. 当 2 个操作的 dentry 属于同一个 copyset 有什么不一样？ ## 背景 当前 curvefs 并没有实现 rename 接口，本文档是对 rename 接口实现的调研及方案设计。 rename 操作，主要操作的是 dentry，如 rename /dir1/file1 /dir2/file2，主要有 2 个步骤：（1）删除 file1 的 dentry，（2）增加 file2 inodeid 等同 file1 的 inode id）。关于 rename 接口的实现，主要调研了 chubaofs 和 juicefs，而 rename 的实现难点主要在于其原子性的保证。 ## 方案调研 ## Chubaofs chubaofs 中的 rename 实现不是原子性的，它是通用创建源文件的硬连接，然后删除源文件的方式来实现的，主要有以下 4 步： 1. 将源文件的 nlink

# vmware $ ^{®} $ EDUCATION SERVICES # VMware vSphere：优化和扩展 ## 培训方式 • 讲师指导培训 · 实时在线培训 ## 课程用时 • 为期五 (5) 天的讲师指导课堂培训 - 听课时间占 60%，动手实验时间占 40% ## 目标学员 经验丰富的系统管理员和系统集成人员 ## 课程适用对象 区管理员 □ 专家 ☒ $ ^{TM} $ 5.0 讲授。 ## 课程目标 课程结束后，您应能胜任以下工作： - 配置和管理大型成熟企业的 ESXi 网络和存储系统。 • 管理 vSphere 环境变更。 • 优化所有 vSphere 组件的性能。 ● 排除操作故障并找出造成这些故障的根本原因。 - 使用 VMware vSphere $ ^{®} $ ESXi $ ^{™} $ Shell 和 VMware 将虚拟机从标准交换机迁移到分布式交换机 - 了解分布式交换机的功能特性，例如 PVLAN、VMware vSphere $ ^{®} $ 网络 I/O 控制、端口镜像和 NetFlow ## 网络优化  • 了解网络适配器的性能特点 -

# Greenplum上云与优化 — ApsaraDB for Greenplum介绍 主办单位：Alibaba Group 阿里巴巴集团 战略合作伙伴：intel 杭州 张广舟（明虚） 阿里云高级专家 ## 目录 ApsaraDB for GP的定位 ApsaraDB for GP的内核优化 未来的规划 # ApsaraDB for GP的定位 ## ApsaraDB for GP的定位 GP的定位 GP的优势？ 与其他技术的对比？ 为什么上云？ ## ApsaraDB for GP的定位 MPP + 列存压缩 ApsaraDB for GP = 复杂SQL + 查询优化器 本地高效存储 + 高速网络 + 预置稳定资源 = 简单、高效解决大数据分析需求 ### GP vs. RDS? MPP处理举例 ## Select count(*) from customer group [Image](/uploads/documents/f/2/6/d/f26d9043d030148cb59ffb98d820fd24/p9_3.jpg) ### GP vs. Hadoop? Orca优化器 SQL Runtime # >5-30倍的性能优势 本地存储 ### ApsaraDB for GP vs. AWS Redshift? ## “有史以来卖的最好的云服务” |对比项目|ApsaraDB

## cloudera ## HBase最佳实践及优化 陈飚 cb@cloudera.com Cloudera ## 关于我 陈飚 Cloudera售前技术经理、资深方案架构师 http://biaobean.pro  原Intel 成功实施并运维多个上百节点Hadoop大数据集群。 – 曾在Intel编译器部门从事服务器中间件软件开发，擅长服务器软件调试与优化，与团队一起开发出世界上性能领先的XSLT语言处理器 – 2010 年后开始Hadoop 产品开发及方案顾问，先后负责Hadoop 产品化、HBase 性能调优，以及行业解决方案顾问 ## HBase的历史 HBase是Google BigTable的开源实现 • BigTable利用GFS作为其文件存储系统 分布式的多层次映射表结构（key-value形式，value有多个） - 固定一个数据模型（固定数据模型能得到高性能，同时满足应用需求） - 无数据类型 ## HBase的实现特性 - 非常高的数据读写速度，为写特别优化 - 高效的随机读取 – 对于数据的某一个子集能够进行有效地扫描 - 具有容错特性，能够将数据持久化的非易失性存储中 – 使用HDFS做底层存储，可利用Hadoop的压缩Codec等减少空间占用

# Hadoop 迁移到阿里云 MaxCompute # 技术方案 (V2.8.5) 编写人：MaxCompute 产品团队 日期：2019.05 ## 目录 1 概要 ..... 6 2 阿里云大数据与开源生态对比 ..... 7 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 ..... 7 2.1.1 主流大数据体系架构 ..... 7 2.1.2 开源大数据组件架构 19 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移.....19 5 迁移整体方案及流程.....19 5.1 阶段 1：调研评估&迁移方案.....20 5.2 阶段 2：试点/全面业务迁移.....20 5.3 阶段 3：并行测试，割接.....20 6 迁移详细方案.....21 6.1 MMA 迁移服务架构.....21 6 Pipeline 迁移评估.....28 6.4 Meta 和数据迁移.....30 6.4.1 环境准备.....30 6.4.2 方案 A：通过 MMA Agent 迁移 Meta 和数据.....32 6.4.3 方案 B：使用 Dataworks 服务迁移 Meta 和数据.....37 6.5 作业迁移.....42 6.5.1 Hive SQL ->

## vmware® EXPLORE ## V Mware Data Solution 介绍 2022 王晓庆 VMware 高级解决方案架构师 ## 免责声明 本演示文稿可能包含当前正在开发的产品特性或功能。 本新技术概要介绍并不表示 VMware 承诺在任何正式推出的产品中提供这些功能特性。 产品的功能特性可能会有变更，因此不得在任何类型的合同、采购订单或销售协议中予以规定。 在本演示中讨论或展示的任何新特性/功能/技术的定价与包装都尚未确定。 ## 议程 - 现状与趋势：分布式无处不在 - 企业数字化转型对数据平台的要求 - VMware 数据解决方案 - 对数据的承诺 - VMware 数据解决方案 - 产品概述 ## 现状与趋势：分布式无处不在 在数据如此分散的情况下，企业如何能加速增长和扩大规模？ 分布式工作团队 分布式应用  vmware $ ^{®} $ ©2022 VMware, Inc. ## VMware 数据解决方案 产品组合  ![Image](