海外 Meetup 第一站:飞越大洋,落地硅谷

Meetup 走出帝都第 X 站,一不小心飞越大洋、落地硅谷 今日(硅谷时间 5 月 10 日),我们邀请到了来自卡内基梅隆大学的 Andy Pavlo 教授,与我司 CTO 黄东旭、首架唐刘一同为湾区的小伙伴们奉上了三个精彩的 Talk~

Andy Pavlo卡内基梅隆大学计算机科学系数据库助理教授

Topic:Make Your Database Dream of Electric Sheep: Designing for Autonomous Operation

在过去的 20 年中,研究人员和厂商已经开发了很多工具帮助 DBA 调优数据性能和物理设计。但是,以往数据库的大部分工作都不能脱离人工干预,它要求人们对所有的数据库更改做出最终决定,并且都是在问题发生后的被动操作。Self-Driving DBMS 需要的是那些为自动化操作而设计的组件。这将使目前看来不可能实现的新型优化成为可能,因为管理这些系统的复杂性超越了人类的能力。

Andy 和他的团队尝试把机器学习与数据库调优结合起来,把数据库运行的指标输入 TensorFlow,用深度学习的方法尝试调整数据库的各种参数,不断地适应和优化运行时数据库的性能。

他的实验室目前研发的两款产品——

1. OtterTune 是给 MySQL 或 PostgreSQL 等已有的数据库提供旁路优化的工具。它内嵌 TensorFlow,收集外部数据库的指标,通过机器学习的方式反馈到现有的数据库参数中,优化系统性能。

2. PelotonDB 是一个内嵌了机器学习的全新数据库。他们创造性地把机器学习用在了数据库运行时的优化工作中。

延展阅读:Andy Pavlo 论文 List

http://www.cs.cmu.edu/~pavlo/publications.html

黄东旭PingCAP 联合创始人兼 CTO

Topic:TiDB 2.0 Overview

黄东旭主要总结了 TiDB 2.0 的几个核心的改进。

强大的 OLAP 能力是一个定位为 HTAP 数据库的不可或缺的核心指标。在 TiDB 2.0 中,最大的亮点是 OLAP 的性能相比 1.0 有了大幅度的提升。黄东旭详细讲解了背后的原理,以及未来中近期的 Roadmap。

当然 TiDB 2.0 更多升级工作在看不见的地方。在持续的稳定性和性能的提升方面,TiDB 也走在业界的前沿。黄东旭介绍了在这些方面的工作,比如内部的分布式 Chaos 测试框架,使用 TLA+ 对核心算法进行形式化证明,基于 AI 的故障预测和报警模型的探索等。

TiDB 2.0 另一个重要的改进是在易用性层面。黄东旭最后介绍了基于 Ansible 的自动化部署和运维工具,以及在 Kubernetes 整合上的一些进展。

唐刘PingCAP 首席架构师,TiKV 技术负责人

Topic:Building a Transactional Key-Value Store in Rust That Scales to 100+ Nodes

唐刘主要讲述从 0 到 1 构建一个支持强一致、可扩展、事务型的分布式数据库——TiKV 的历程,以及开发 TiKV 并且选用 Rust 这门编程语言的原因,然后从底层向上层依次介绍了 TiKV 不同层技术方案的选择以及相关的实现。

唐刘重点讲解了在大规模集群下,如何通过调度器来平衡整个系统的负载,让用户扩展到 100 个节点以上。最后,关于基于 TiKV 的生态,唐刘介绍了如何发展成一个 cloud native 的系统,以及如何打造 HTAP 的整体解决方案。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180511B1LNUR00?refer=cp_1026
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