构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台
构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they? 内容审核团队 运营分析团队 AI? Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 … Gray Update Auto Evaluation Log Server Graph Abstraction Data Flow API Manager Pipeline AVA 弹性深度学习平 台 L1 L2 L3 L4 L5 原子API 基础模型 感知层1 API 感知层2 API Vision 综合API 业务逻辑API Argus机器视觉系统 可自定义开发0 码力 | 21 页 | 1.71 MB | 1 年前3CloudExplorer 3.0 用户手册v1.2
........................................82 9 云弹性 IP 在线申请部署及操作变更回收........................................................................ 84 9.1 查看查找弹性 IP............................................ ........................... 84 9.2 申请新弹性 IP....................................................................................................... 85 9.3 绑定弹性 IP..................................... ...................86 9.4 解绑弹性 IP...........................................................................................................87 杭州飞致云信息科技有限公司 4 9.5 回收弹性 IP..........................0 码力 | 102 页 | 0 Bytes | 1 年前3PieCloudDB Database 产品白皮书
基灿异并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 ENRANSGenpPie.com 20230penPieAIIRight Reserved, Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 piecloudDB,云原生虚拟数仓 PieCloudDB 产品概述 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB8 产品优势 关于OpenpPie 附录: 术语表 11 13 15 16 openpie | PiecloudDB 基于 eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 百岗 行业背景 石油是工业的血液,数据是数字经济的“石油”,数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展,互联网应用的加速普及,人类进入了数字经济 一趋势靠拢。2020 年数据显示,云数据库已占据整体数据库市场份额的40%,2022年云数据库营收数据将占据数据 库整体市场的半数以上。 OpenpPie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 SN 中 Market Guide for DBMS, China0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3Serverless Kubernetes - 理想,现实和未来-张维
Serverless:关注应用而非基础设施 敏捷开发 极致弹性 成本优化 • 无需购买和安装机器 • 无需管理服务器 • 无需升级和更新OS • 快速部署和更新应用 • 快速发布 • “无限”容量 • 秒级弹性 • 更好的扩展性 • 更好的灵活性 • 按需创建 • 无资源闲置 Serverless容器 敏捷开发 极致弹性 成本优化 容器 Build once, Run anywhere Serverless容器典型场景和客户价值 在线业务 弹性扩容 Serverless AI Serverless 大数据计算 CI/CD • 30s 500pod • 非预期突发流量 • 适用电商、在线教育等行业 • Spark/Presto • 高弹性低成本 • 免容量规划 • Jenkins/Gitlab-Runner • 低成本 • 强隔离 • 免运维 • 高弹性 • 低成本 Serverless 与ECS并池:大规模资源池,弹性能力保障 • 在Kubernetes中使用ECI: ACK/ASK on ECI ECI ECI Agent Container Container Kernel containerd ACK on ECI • ECS + ECI混合部署:将long run应用运行在ECS上, 弹性和任务应用运行在ECI上。 • “无限”容量 • 极致弹性 • ECI 和0 码力 | 20 页 | 2.27 MB | 1 年前3云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书
PieCloudDB Database 基于 eMPP (弹性大规模并行计算)的云原生虚拟数仓 产品白皮书 www.OpenPie.com ©2023 OpenPie All Right Reserved . 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 PieCloudDB,云原生虚拟数仓 ,因此用户在扩容时,必须同时扩 容计算资源和存储资源,在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个 报表结果时,传统数据仓库无法及时扩资源,导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据,错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 PieCloudDB 应运而生, PieCloudDB 帮助企业摆脱了 PC 架 构的限制,满足云原生数字时代需求,成为更好的选择。 能够提供无限存储空间, 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 在集群完成计算任务时,可以进行资源回收,节省成本 6 PieCloudDB 云原生虚拟数仓 杭州拓数派科技发展有限公司(又称“OpenPie”)认为计算技术目前经历了三代平台:0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3PieCloudDB 的云原生之路
用户专注于使用,运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 上云≠云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 IvorySQL开源数据库社区 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 IvorySQL开源数据库社区 数据 计算 发现 数据:云上数据既是隔离也是连通。从安全的角度是隔离,同时具 备数据共享的能力。 例如:投资管理系统和财务管理系统可以各自管理,按需分享。 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使用时间和规模计算成本,而不是购买大量服务器静置为不确定 的使用额外支付成本。 发现:在云上,对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源, 帮助 更灵活的配置。 TDE 技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器无感知技术(Serverless)利用云上无限计算资 源和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3 存储和 跨云灾备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开无限数据计算空间, 更好地赋能业务发展并走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 |0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3Apache ShardingSphere ElasticJob 中文文档 2023 年 11 月 01 日
1 调度模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 5.2 弹性调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 5.2.1 分片 . 9 5.2.4 实现原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 弹性分布式实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 注册中心数据结构 . . . . 回退到历史版本也依然存在假死。 . . . . 92 11 博客 93 iv Apache ShardingSphere ElasticJob document ElasticJob 通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能,打造一个适用于互联网场景的分布式调度解 决方案,并通过开放的架构设计,提供多元化的作业生态。它的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅 需一次开发,即可随意部署。0 码力 | 98 页 | 1.97 MB | 1 年前3Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0
. 53 不支持项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.7 弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.7.1 背景 . 54 4.7.5 核心概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 弹性伸缩作业 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 存量数据 . . . . . . 6.10.4 DataSourcePropertyProvider . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 6.11 弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 6.11.10 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前3PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路
OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 Confidential 数据 计算 发现 数据:云上数据既是隔离也是连通。从安全的⾓度是隔离,同时具 备数据共享的能⼒。 例如:投资管理系统和财务管理系统可以各⾃管理,按需分享。 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使⽤时间和规模计算成本,⽽不是购买⼤量服务器静置为不确定 的使⽤额外⽀付成本。 发现:在云上,对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源, 帮助 更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器⽆感知技术(Serverless)利⽤云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤,S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开⽆限数据计算空间, 更好地赋能业务发展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 |0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1
. 54 不支持项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7 弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.7.1 背景 . 55 4.7.5 核心概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 弹性伸缩作业 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 存量数据 . . . . . . 6.10.4 DataSourcePropertyProvider . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 6.11 弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 6.11.10 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前3
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