## Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io ## Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group ## Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) ## Greenplum数据库 优化器不能被纳入资源管理器 ## Resource Queue ## • Priority is rough – 不能精确控制CPU - CHECK FOR INTERRUPTS – BackoffBackendTick – sweeper process (backoff.c) ## Resource Queue ## • Memory – Chaotic – 没有严格资源隔离 – 第三方库的malloc Resource Group • SQL语句并发控制 => 事务并发控制 ·基于cost的并发控制 • 基于优先级的CPU控制 => 精确CPU比例 • 内存控制 => 严格资源隔离 ## Running Example • CREATE RESOURCE Group rg WITH ( concurrency=1, cpu_rate_limit=.5,

## 亿图图示 产品分享 赋能绘图创意，提升办公效率 ## 行业趋势 ## 越来越多的企业期望用一款绘图软件解决企业办公日常需求 46%的全球公司有跨地域团队，33%的全球公司用协同场景工具改善工作效率。 79%的知识工作者有分散式协同工作的场景需求，其中82%都表示跨设备文件传输在工作效率中扮演重要角色。 ◆ 49%的数字营销人员会选择能跨端的产品做视觉类的图像处理，只有11%的用户会用不同的工具解决不同的需求的产品。 p5_2.jpg) 一键美化  资源模板  在线教程 ![Image] nts/8/a/5/8/8a58ca79245ba7f58d7b7fa3b72e6378/p11_7.jpg) ## 云端存储 ## 资源模版社区 提供个人云文档，一端创作，多端同步让你随时随地记录，跨设备协同操作 UGC社区，拥有丰富的优质模版资源。萃取数万达人精华素材，小白都能DIY出大神级作品 ## 数据可视化 ![Image](/uploads/documents/8/a/5

578e8404590af7c25/p6_1.jpg) 本质问题 12L 9L 某品牌汽车，每百公里95号汽油油耗：城市道路为12L，高速路为9L。 选择一辆汽车，需要比较各种汽车的燃料效率，同时需要考虑其他的信息，譬如价格。 哪一种汽车最适合你？ In 1696, England began taxing houses based on the number of windows they 整个团队在单位时间内交付的需求数目 强调整个团队需求交付吞吐率的历史对比，反映交付效率的趋势和问题。 持续快速、高质量 地交付价值的能力 需求响应周期 持续发布能力 交付吞吐率 交付过程质量 交付质量 交付周期 开发周期 集成发布时长 发布频率 单位时间交付需求数 创建/关闭缺陷分布 缺陷库存 单位时间线上缺陷 线上问题解决时长 ## 流动效率 用户价值在系统中的流动速度。如：用户需求从提出到 交付的时长（越短越好）；或者是过程中等待时间的占比（越小越好）。 ## 资源效率 各环节的资源利用率和产出情况。如：资源的忙闲程度、使用率、代码产出和测试执行速度等。 ## 质量保障 交付过程和交付的质量。如：缺陷和故障数，及其分布情况和解决时长等。 ## Content 好的度量是什么 What's Good Metrics 研发效能度量体系 R&D Efficiency

云+社区技术沙龙 ## 腾讯云提高K8S集群资源利用率实践 庄鹏锐 腾讯云高级工程师 ## 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 ## 解决方案 ## Pod 压缩 ## HPA ## 动态调度 Node 超卖 VPA 碎片处理 ## Pod 资源压缩  关注云加社区公众号

[Image](/uploads/documents/6/6/1/f/661f0dfc4b888f15a2d6480541b1ae17/p2_2.jpg) ## ++ ## V S 运行效率 开发效率 上手难度 ## 👤 python $ ^{™} $ ## C++/Python对比 hcx@hcx-vpc:~/linux$ sudo apt-get install g++ [sudo]

Pipeline（持续集成与交付管理） 提升个人创造力与团队效率，从而提升产品交付质量，帮助企业更好更快发布产品 ## 面对业务的快速发展 团队规模几乎每年翻倍 ## 团队规模  ## 研发效率能否线性增长？ 保持线性增长非常困难  1 度量研发效率 4 方案实施落地 ## 保证研发效率 的关键步骤 2 目标管理和跟踪 3 设计研发管理方案 ## 1 度量研发效率 以端到端的最终效果为衡量标准（需求交付前置时间） • VSM ## 价值流图的实践 在真实工作情况下，从想法到真实可用，所有环节 节 需求设计 UI设计 研发 测试 部署 发布 ↑ ↑ ↑ 增值时间 非增值时间 返工指标 %C/A ## 1 度量研发效率 ## 需要工具 记录、回溯、聚合研发过程中的各种活动 CTO-视图 F6002 Plan项目总览 Project for Web/F6002 Plan项目总览 ![Image](/uploads/documents/c/1/c/4/c1c4

后台程序开发的需求(1) - 性能 - C/C++, Java - Python, Ruby • 并发性 – Process, Thread, Event(编程难度) · 开发效率 -语言的描述效率：代码量 -语言的简洁、易用 -库支持 ## 后台程序开发的需求(2) - 大型程序的组织 - 数据封装能力 –Namespace - 可测试能力 - 单测，覆盖度测量 - 没有普遍掌握 –CPU资源的调度：Process/Thread/Event -数据的封装和互斥访问； - 并行运算逻辑的同步 ## C vs Python (1) • 性能: - 相差10倍以上 – Python: 解释执行，动态类型 · 并发性能 -C: 直接用系统的机制 – Python: 自己实现的thread, 只能使用一个CPU • 开发效率 - 相差5-10倍 - Python: 需要python运行环境，及依赖的库 ## Golang (1) • 性能 - 和 C 接近 • 并发性 –Go routine: 屏蔽底层的机制，充分利用cpu资源 –多线程模型：容易思考 · 开发效率 - 描述能力和python接近 -较丰富的库（系统库，第三方库） ## Golang (2) - 大型程序的组织 - Package - 数据访问的限制(首字母大小写的区别)