使用Linux CGroup的模式支持严格的计算资源隔离，保证每个作业的计算资源不受其他作业影响。另扩展了资源与调度模型，增加了GPU和其他硬件的调度支持。...后来为了更好的支持异地多活和跨地域扩展能力，我们再次改造升级实现了万台Hadoop集群分布式资源管理与调度系统，解决了之前单集群扩展瓶颈和无法有效支撑跨机房调度与灾备的问题。...（所有的调度策略和控制信息我们保存在DBMS中） 增加了作业的动态跨子集群借用资源功能，可以随时控制某个队列中的相关作业是否需要跨子群执行。方便单个子集群在资源紧张时动态去借用另一个空闲集群的资源。...中读取策略信息，判断这个作业是否需要跨子集群运行 向对应的子集群发送资源请求，AppMaster负责启动请求到的Container ?...另一方面丰富了调度器分配资源的算法逻辑，增加多个维度的排序筛选规则，多个规则之间可以组合使用，如：基于内存、基于负载 、基于使用率等等。
此外，通过备份、数据同步（三节点支持强同步）等机制，可以减少业务停机时间和数据丢失率，提高了业务的容灾性和数据可靠性、完整性； 3.提高数据处理能力和响应速度：通过数据库代理将负载分布到多个数据库节点上...跨可用部署+就近访问 基于云数据库MySQL跨可用区部署特性，proxy也支持跨可用区挂载，就近的客户端流量自动路由到相应的代理节点上（即就近访问功能），以提高访问效率和降低延迟。...图4：全场景高可用性架构-防闪断能力 2.3 CPU弹性扩容 CPU弹性扩容是云数据库MySQL最新推出的能力项，指的是基于云环境通过动态分配CPU资源，可实现CPU资源的手动/自动调整和弹性扩展，...提高性能和可用性：弹性扩容功能可以根据实时的CPU使用情况，动态地调整CPU资源的分配，以加快数据库的响应速度和提高数据库的可用性，从而更好地满足业务需求； 2.4 配套生态工具 1....数据库代理和弹性CPU能力：该架构提供数据库代理和弹性CPU能力，可以动态调整CPU资源的分配和优化数据库访问，从而提高数据处理能力和响应速度，缓解数据库压力和瓶颈问题。 4.
提高服务质量：这点尤其表现在异地多活场景，通过在多个中心之间分配流量，可以减少网络延迟，提供更快的响应时间和更高的服务质量。...设计思路一句话描述：在云机房的多个可用区(即多个物理机房)中构造应用层面的双集群部署，配合目前已经在交易链路大规模上线的蓝绿发布，完成流量的动态切换(含HTTP、RPC、DMQ[rocketmq/kafka...中间件层： 多个中间件组件有各自不同的跨AZ部署策略、数据同步、主动切换策略，下面会详述。...代理节点多分区部署，保障多可用区双活Sylas集群Raft节点3个分区部署，保障多可用区双活流量分配策略RPC流量双活的RPC的入口流量在DAG上进行调整，DAG会尽量根据用户ID进行流量分配。...机房级故障情况下，单机房批量扩容快速拉起，是否有足够的可用资源（尤其是大促期间，云厂商本身资源就吃紧）。
四、存储 4.1 多机房架构升级：支撑三个以上数据中心架构 Hadoop 多机房架构升级，数据支持按 IDC 或者跨多个 IDC 共享，Client 支持就近读写，避免产生跨机房流量，新增数据中心对使用数据平台的用户无感知...跨机房的数据迁移，实现跨机房副本分布配置，支持路径的数据可以按单机房或者多机房策略放置，实现 Client 可以就近读和写，对用户无感。...5.4 Remote shuffle service Celeborn 在 Spark on YARN 的方案，开启 Spark 动态资源分配时，往往需要在 NodeManager 部署 Spark External...在 Spark on K8s 的方案，目前还不支持 External Shuffle Service，所以目前要想在K8s 开启 Spark 动态资源分配，只能开启 spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled...在运行时执行可选的执行计划，这些计划将基于运行时统计数据进行优化，比如动态合并 Shuffle Partitions，动态调整 Join 策略 ，动态优化倾斜的 Join，从而提升性能。
在此基础上，我们期望引入联邦作为分布式云场景下的云原生系统底座，面向应用提供统一的平台入口，提升应用跨集群分发的能力，做好应用跨集群的分发调度，管理好多个云云原生场景下的基础设施。...KubeAdmiral 引入了更丰富的调度语义，支持通过标签、污点等更灵活的方式选择集群，提供有状态、作业类资源调度能力，同时引入依赖跟随调度等优化。...资源下发后，有时会出现因为节点下线、资源不足、节点亲和性无法满足等等情况造成单集群调度失败的情况，如果不做处理，业务可用实例会低于预期。...根据集群水位动态调度资源 在多集群环境中，各集群的资源水位因机器上下线而动态变化，仅依靠 KubeFed RSP 提供的静态权重调度副本容易造成集群水位不均的情况，部署率过高的集群在服务升级过程中容易出现...为了解决这个问题，无缝支持原生资源，KubeAdmiral 提供了 status 汇聚的能力，Status Aggregator 将多个成员集群中资源的 status 进行合并与融合，并写回原生资源，让用户无需感知多集群拓扑
KubeFedKubeFed 的目的是通过统一的 API 管理多个 k8s 集群，实现单一集群管理多个 k8s 集群的机制，并通过 CRD 的机制来扩展现有的 k8s 资源跨集群编排的能力。...kubefed-overviewKubeFed 概览资源调度那 KubeFed 怎么支持跨集群部署的呢？...不过该功能还只支持 deployment/replicaset 资源。可以看出在 KubeFed 的架构，还是区分了不同集群的配置和动态调度。具体看看静态调度和动态调度。...之后的流程就是原有静态调度负责下发到集群。整个 ReplicaSchedulingPreference 能够动态地在多个集群分配 pod，并且包含了处理 Pending Pod 的情况。...Liqo 是能做到动态的资源发现和 pod 调度，但是它的方法是将一个集群抽象成一个工作节点。这种方式必然忽略了资源碎片的现象，使得虚拟节点的资源余量存在失真。
资源利用优化: K8s 可帮助优化 AI/ML 工作的物理资源利用。它可根据需要动态、自动分配 CPU、GPU 和 RAM 资源。由于 AI/ML 对资源需求量大，这对潜在降低成本至关重要。...因此，对于已部署的训练好的 AI/ML 模型，K8s 的可扩展性和动态资源利用尤其重要。...除硬件加速，运行在 GPU 工作节点上的 AI/ML 工作负载还从 Kubernetes 获得可扩展性和动态资源分配等裨益。...具有 GPU 工作节点的简化 K8s 集群架构图 通过 Kubernetes，可跨多个工作节点管理 GPU 资源。容器消耗 GPU 资源的方式与 CPU 基本相同。...另外，默认情况下，不能将 GPU 的一部分或多个 GPU 分配给容器，因为 CPU 分配只允许整个 GPU 分配给单个容器。这对资源利用不够经济。
静态调度带来的问题是，集群资源很快被业务容器分配完，但是集群的整体负载非常低，各个节点的负载也不均衡。本文将介绍优化Kubernetes集群负载的多种技术方案。...需要注意的是： 每个Workload负载变动规律不同，因此Pod分配资源压缩比例也对应不一样，需要支持每个Workload自定义配置，而且这是对用户无感知的。...当节点资源超卖后，Kubernetes对应的Cgroup动态调整机制是否能继续正常工作？...HPAPlus-Controller支持各个HPA对象自定义伸缩响应时间，支持自动感应业务是否在变更发布并决定是否要禁用HPA（某些业务有这样的需求：升级时禁止触发弹性伸缩），支持基于pod resource...总结 本文介绍了Kubernetes静态调度带来的集群资源分配水位线高但集群实际负载低的问题进行了技术方案上的探讨，详细介绍了Pod资源动态压缩、节点资源动态超卖、优化AutoScale的能力的技术方案
将 NodeManager 节点的心跳机制改为根据 ResourceManager 的压力动态调整。 RM和NM交互有一些冗余事件的，我们对冗余事件进行了一些优化。...我们为每个APP分配出资源之后，就可以把APP丢到线程池里面并发抢资源，对相应的节点排序，选出分数最高的节点，最终你会有一个commit的过程，真正拿到资源。...除了开启 YANR 原生默认支持的 CGroup 限制之外，我们还配置了更加丰富的 CGroup 管理策略，比如在 share 模式下支持自定义的最大值限制，支持绑核，支持绑 NUMA 节点等....原生的 YARN 在调度时只考虑资源是否满足，经常会出现一个节点 CPU 被打满，但是内存还有剩余的情况。...目前支持的强约束包括节点属性, 高负载等；支持的弱约束包括：节点属性，高负载，Container 打散，Quota 平均，GPU 亲和性等。
基于这个问题，平台在扩容时，确定资源使用量之后，先确保资源申请到再进行任务的切换。对于一般的任务该方法能够将影响控制在分钟之内。除此以外，当机房资源完全不足时还支持跨机房的一键切换。...有了这层抽象后，平台可以高效地完成数据切换集群或是跨机房的迁移。 对Flink的库表层进行了抽象：具体的每个表会关联一个topic，这个topic同样可以动态切换，并且在切换过程中对上层无感知。...二是SharingGroup在选择group时是无序的，意味着分配不可控。 16.png 针对以上两点，平台做了两点优化。...第二是在分配slot之前，对group先做一个排序，确保负载高的group分配完成。 17.png 改造之前节点会分配到相同的服务器上，并且节点又是负载相对高的任务，导致算力非常不均衡。...Q：什么情况下会动态驱逐？ A：容器平台会根据主机的利用率情况决定，是否需要驱逐一些容器。我们会考虑到容器平台把我们的任务驱逐，导致任务失败率过高。
主要从以下几个方面进行优化：二、调优架构层面 1、合理的分配角色和每个节点的配置，在部署集群的时候，应该根据多方面的情况去评估集群需要多大规模去支撑业务。...这个是需要根据在当前的硬件环境下测试数据的写入和搜索性能，然后根据你目前的业务参数来动态评估的，比如：业务数据的总量、每天的增量查询的并发以及QPS峰值的请求量2、节点并非越多越好，会增加主节点的压力3...11、doc_values：正排索引，对于不需要聚合的字段，关闭正排索引可节省资源，提高查询速度12、开启自适应副本选择（ARS），6.1版本支持，7.0默认开启，硬件优化es的默认配置是一个非常合理的默认配置...一般来说，按照百万级、千万级、亿级数据的索引，我们为每个节点分配的内存为16G/32G/64G就足够了，太大的内存，性价比就不是那么高了。...因此，使用扩地域的多个数据中心的方案是非常不可取的，ES可以容忍集群夸多个机房，可以有多个内网环境，支持跨AZ部署，但是不能接受多个机房跨地域构建集群，一旦发生了网络故障，集群可能直接GG，即使能够保证服务正常运行
大二层网络设计旨在提供跨多个节点的容器间的无缝通信，但这种设计并非没有挑战。本文将深入探讨K8s大二层网络面临的主要问题和挑战，并讨论可能的解决方案。1. 网络性能问题1.1....根本原因大二层网络为每个容器分配唯一的IP地址，随着容器数量的增加，IP地址的分配和管理变得越来越复杂。尤其是在动态扩缩容的场景中，高效管理IP地址空间成为一个挑战。2.2....解决方案Calico是解决IPAM问题的一个强大工具，它提供了高效的IP管理策略，并且支持自动IP回收和重新分配。此外，Calico还支持跨多个集群的IPAM，为大规模部署提供了更好的伸缩性。3....Calico作为解决IPAM问题的有力工具，提供了高效的IP地址管理能力，特别适合需要精细管理IP资源的大规模应用环境。...对于网络性能的优化，不应仅仅局限于提高数据包处理速度，还应考虑到网络设计的整体效率和安全性。在IP地址管理上，应采用能够支持动态分配和回收的解决方案，以应对容器化环境的高动态性。
SQL解析器，并且支持动态切换解析器，灵活性强。...为此，天穹Presto做了针对性的优化，在动态的计算环境中，通过感知节点算力的变化，自适应地调整计算任务的调度，避免低算力节点的影响。...天穹Presto自适应任务调度主要分为：Task自适应调度与Split自适应调度，方案实现的核心思想是：根据节点的算力情况动态分配Split和Task，整体架构如下图所示： 天穹Presto...上还可分配的Task或Split数目，对于算力严重下降的节点，少分配或不分配Task或Split，尽量避免长尾问题，从而做到自适应的调度。...SuperSQL支持多云混合架构、跨DC、及跨云的联合数据分析，可打破数据孤岛，实现跨DC、跨云的数据访问链路，助力客户实现最大化的数据价值。
（其它的内存分区分配给其它处理器）.NUMA也支持任意一个处理器访问服务器上的任何一块内存区域.某个处理器当然可以访问位于不同区域上的内存数据，但是却需要更多本地NUMA节点之外的传输，并且需要目标NUMA...的虚拟机.该虚拟机将会被分割为虚拟NUMA节点，每个vNUMA节点将会被放置到一个不同的物理NUMA节点.尽管虚拟机仍旧在两个NUMA节点之间扩展，但虚拟机内的操作系统和应用能够感知NUMA，资源使用将会得到优化...结合VMWARE的最佳实践，VMware一般给CPU建议，最大支持64个vCPU，一般不超过32个，最好不要超配置；内存一般不给建议，根据不同的业务对内存大小会有不同的要求，当然最好不要跨NUMA单元去进行调用...CPU和内存资源和空间的利用率是不同的.如何利用NUMA架构来优化资源的分配和提高性能对于企业数据中心的管理也是非常有意义的.见表3。...、提高效率的技术.X86虚拟化可以带来更高的服务器硬件及系统资源利用率，带来具有透明负载均衡、动态迁移、故障自动隔离、系统自动重构的高可靠服务器应用环境，以及更为简洁、统一的服务器资源分配管理模式.X86
系统动力学通常用于模拟复杂系统的动态行为，如企业运营、环境变化等，而离散事件模拟主要应用于流程、制造业和物流等领域。 1....这些工具提供了灵活的建模环境，可以根据需求进行调整和优化。使用这些高级模拟技术可以显著提高决策的质量和效率，尤其是在处理复杂系统时。...离散事件模拟（Discrete Event Simulation） SimPy 描述：SimPy 是一个用于离散事件仿真的Python库，适用于复杂事件流的模拟。...特点：完全开源，利用Python的易用性，非常适合教学和复杂模型的开发。 JSim 描述：JSim 是一个开源的仿真包，支持离散事件和连续系统的仿真。...这些工具在开源社区的支持下，不断地被开发和改进，虽然可能不如某些商业软件功能全面，但对于教育、研究甚至一些工业应用已经足够用。使用这些工具，用户可以在没有经济压力的情况下，进行有效的系统分析和模拟。
11月22日，腾讯云正式推出Supermind智能网络，在国内公有云服务商中率先推出网络传输加速的能力，全面帮助客户优化网络和提升跨地域服务能力，实现体验提升和多地域同服。...控制器与腾讯云的全局网络监控连接，具备全网感知能力，快速发现网络异常，下发对应策略。 基于AI的自学习最优路径算法： 传统的BGP选路策略无法适应和支持基于网络通信质量来进行出口优化。...多维度、精细化控制： 支持流量本地多出口调度或跨DCI调度。后台可支持主机、网段、区域、AS号、运营商等多维度调度配置。...但又希望全国的客户能接入。同时需要全局漂移ip，作为访问的唯一入口。可做全局的就近分配、动态流量分配、故障剔除。...在没有网络跨地域调度能力和就近接入服务的能力，用户只能： 要区分多个外网IP，每个地域都部署集群，维护多个逻辑层，数据层跨地域读写，一致性和实时性很差； 只能寄望运营商链路质量。
JDK 动态代理所代理的对象必须实现一个或者多个接口，生成的代理类也是接口的实现类，然后通过 JDK 动态代理是通过反射调用的方式代理类中的方法，不能代理接口中不存在的方法。...序列化和反序列化属于高频且较笨重的操作，属于 RPC 框架中一个重要的性能优化点。在选择序列化方式时需要综合考虑各方面因素，如高性能、跨语言、可维护性、可扩展性等。...Kryo 序列化后占用字节数较少，网络传输效率更高，但是不支持跨语言。Hessian 是目前业界使用较为广泛的序列化协议，它的兼容性好，支持跨语言，API 方便使用，序列化后的字节数适中。...Protobuf 是 gRPC 框架默认使用的序列化协议，属于 Google 出品的序列化框架。Protobuf 支持跨语言、跨平台，具有较好的扩展性，并且性能优于 Hessian。...Failback 策略适用于实时性不高的场景，如消息推送。 Forking，并行措施。服务调用者并行调用多个服务提供者节点，只要有一个调用成功就返回结果。
、配置文件生成多样的 SQL 解析器，并且支持动态切换解析器，灵活性强。...通过算力感知，可以获取计算资源整体的资源状态以及单节点详细的算力指标，上层计算借此自适应地动态调整计算决策、资源使用、任务调度等。...为此，天穹 Presto 做了针对性的优化，在动态的计算环境中，通过感知节点算力的变化，自适应地调整计算任务的调度，避免低算力节点的影响。...天穹 Presto 自适应任务调度主要分为：Task 自适应调度与 Split 自适应调度，方案实现的核心思想是：根据节点的算力情况动态分配 Split 和 Task，整体架构如下图所示： 天穹 Presto...Worker 上还可分配的 Task 或 Split 数目，对于算力严重下降的节点，少分配或不分配 Task 或 Split，尽量避免长尾问题，从而做到自适应的调度。
从模型部署的角度出发，可以分为单输入、多输入、单输出、多输出、静态形状输入、动态形状输入、静态形状输出、动态形状输出一系列不同，当上述的差异点与内存零拷贝优化结合的时候（直接操作推理框架内部分配输入输出...一套代码多端部署：通过切换推理配置，一套代码即可完成模型跨多个平台以及多个推理框架部署。...可直接操作推理框架内部分配的输入输出，实现前后处理的零拷贝，提升模型部署端到端的性能。 线程池：提高模型部署的并发性能和资源利用率（thread pool）。...include\nndeploy\inference_param.h和\source\nndeploy\inference_param.cc，每个推理实例都需要超参数配置，例如模型推理时精度、是否为动态形状等等...多节点共享内存机制：针对多模型串联场景下，基于模型部署的有向无环图，在串行执行的模式下，支持多推理节点共享内存机制 边的环形队列内存复用机制：基于模型部署的有向无环图，在流水线并行执行的模式下，支持边的环形队列共享内存机制
集群版模式中，支持了多数据库的场景，降低用户由主从版迁移至集群版的使用门槛 7.存储节点可直接转发用户请求，降低后台数据变更对于客户端的依赖，原生主从版客户端可直接访问集群版，无需修改代码 8.我们正在兼容更多的原生数据库协议...图2 Shard分布 每台Cache的内存被划分为若干Shard，无论是主从版还是集群版，用户的主或备数据可能落到任意Cache，分配策略支持跨机架、跨机房等。...这样做的目的有： 不再有单纯的热备设备，减少低负载设备比例，充分利用整个集群的网卡、CPU等资源当一个或若干节点异常时，利用整个集群的能力进行容错（切换流量）与恢复（在不同节点重建备份），避免雪球效应在分配时...，将考虑现有设备主备Shard比例及负载，优化装箱算法，可是集群资源更加均衡 由于CKV+兼容Redis协议及各种使用场景，因此也区分了主从版与集群版。...，更加灵活同时内存空隙更小使用经典的Page管理模式，优化了动态分配策略，提高了Page回收几率，降低内存碎片率用户数据所依附的内部数据结构同样基于Page进行动态分配，减少内部预留空间的浪费 图4
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