由于人工智能 / 机器学习日益集成到应用和业务流程中，因此生产级机器学习模型需要更多可扩展的基础设施和计算能力，以用于训练和部署。 现代机器学习算法在大量数据上进行训练，并且需要数十亿次迭代才能使成本函数最小化。这类模型的垂直扩展会遇到操作系统级别的瓶颈，包括可提供的 CPU、GPU 和存储的数量，而且对于这种类型的模型，已经证明效率并不高。更为高效的并行处理算法，例如异步训练和 allreduce 式训练，需要一个分布式集群系统，由不同的 worker （工作器）以协调的方式同时学习。 可扩展性对于在生产环境中服务深度学习模型也非常重要。将单个 API 请求处理到模型预测端点可能会触发复杂的处理逻辑，这将花费大量时间。由于更多用户访问模型的端点，为了有效地处理客户端请求，需要更多服务实例...阅读全文
、Hyperloglogs等。 Redis具备LRU淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力，并且支持副本集和通过Redis Sentinel实现的高可用方案，同时还支持通过Redis Cluster实现的数据自动分片能力。 Redis的主要功能都基于单线程模型实现，也就是说Redis使用一个线程来服务所有的客户端请求，同时Redis采用了非阻塞式IO，并精细地优化各种命令的算法时间复杂度，这些信息意味着： Redis是线程安全的（因为只有一个线程），其所有操作都是原子的，不会因并发产生数据异常 Redis的速度非常快（因为使用非阻塞式IO，且大部分命令的算法时间复杂度都是O(1)) 使用高耗时的Redis命令是很危险的，会占用唯一的一个线程的大量处理时间，导致所有的请求都被拖慢。（例如时间复杂度为O(N)的...阅读全文
类的价值观）。风险在于，有人担心懂得“自我改进”的AI有可能会像科幻小说描写的那样，擅自改动代码或修改优化算法。 我深信，真正有利于促进人类和经济的前行的，是一个能够推动科学进步的社会架构。我们能从这样的社会架构中获益很多。 Audience Member：像GPT-3这样的基础模型会如何影响生命科学研究的步伐？生命科学研究中有没有一些技术手段无法克服的限制因素，比如自然规律等？ Sam Altman：目前的可用模型还不够好，不足以对生命科学领域产生重大影响——不少生命科学家了解这些模型之后都说，它们只能在部分情况下发挥些许作用。AI在基因组学领域有一些很有前景的应用方向，但目前尚属起步阶段，不过我很看好。我认为这也是市值千亿的巨头准备进军的领域之一。 如果AI未来真的可以让医药公司的研发速...阅读全文
SSD来调整其默认配置。一般不需要手动调整。 原型mclock QoS排队算法已经可用。 新增一种退出机制，可以防止OSD出现对当前不能处理IO对象或PG的请求过载情况。 OSD更换过程简化，变得更加强大了。 您可以使用ceph功能来查询所有连接的后台程序和客户端的支持功能和版本。 通过ceph osd set-require-min-compat-client连接到集群，您可以配置最旧的Ceph客户端版本，但 Ceph将阻止您启用会破坏与这些客户端的兼容性的功能。 包括osd_recovery_sleep，osd_snap_trim_sleep和osd_scrub_sleep的几个睡眠设置，已经被重新实现，并且可以有效地工作。（这些在某些情况下用于解决问题，限制后台工作。） 完成对...阅读全文
服务器的信息 这里需要注意的是第二个参数，* 代表当前同步的源，- 代表通过组合算法计算后排除的源。 root@hk:~# chronyc sources -v 210 Number of sources = 4 .-- Source mode '^' = server, '=' = peer, '#' = local clock. / .- Source state '*' = current synced, '+' = combined , '-' = not combined, | / '?' = unreachable, 'x' = time may be in error, '~' = time too variable. || .- xxxx [ yyyy ] +/- zzzz...阅读全文
在已经被广泛部署，并且被所有的主流浏览器和 web 服务器支持。 从网络的角度来看，HTTP/2 带来了一些显著变化。首先，这是一个二进制协议，因此，任何假定它是 HTTP/1.1 的设备都会出现问题。 这种破坏性问题是导致 HTTP/2 中另一个重大变化的主要原因之一：它实际上需要加密。这种改变的好处是避免了来自伪装的 HTTP/1.1 的中间人攻击，或者一些更细微的事情，比如 strip headers 或者阻止新的协议扩展 —— 这两种情况都在工程师对协议的开发中出现过，导致了很明显的支持问题。 当它被加密时，HTTP/2 请求也要求使用 TLS/1.2，并且将一些已经被证明是不安全的算法套件列入黑名单—— 其效果只允许使用短暂密钥ephemeral keys。关于潜在的影响可以去看...阅读全文
v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法，需要用到cgo，在Windows平台编译时会提示类似如下错误： github.com/DataDog/zstd exec: "gcc":executable file not found in %PATH% 所以在Windows平台请使用v1.19版本的sarama。(如果不会版本控制请查看博客里面的go module章节) 3.1.3. 连接kafka发送消息 package main import ( "fmt" "github.com/Shopify/sarama" ) // 基于sarama第三方库开发的kafka client func main() { config := sarama.NewConfig...阅读全文
（Scheduler）来解决。 Scheduler 作为一个独立的组件运行在集群控制平面上，工作方式与其他 Controller 相同：监听实际并将系统状态调整到期望的状态。具体来说，Scheduler 的作用是将待调度的 Pod 按照特定的算法和调度策略绑定（Binding）到集群中某个合适的 Node 上，并将绑定信息写入 etcd 中（它会过滤其 PodSpec 中 NodeName 字段为空的 Pod），默认的调度算法的工作方式如下： 当 Scheduler 启动时，会注册一个默认的预选策略链，这些预选策略会对备选节点进行评估，判断备选节点是否满足备选 Pod 的需求。例如，如果 PodSpec 字段限制了 CPU 和内存资源，那么当备选节点的资源容量不满足备选 Pod 的需求时，备选 Pod 就不会...阅读全文
依靠 Checkpoint 机制，进行二阶段提交，从而保证数据的 Exactly-once 一致性。 具体可以这样说：在 Checkpoint 过程中，每个算子只会进行准备提交的操作。比如数据会提交到外部的临时存储目录下，所有任务都完成这次 Checkpoint 后会收到一个信号，之后才会执行正式的 commit，把所有分布式的临时文件一次性以事务的方式提交到外部系统。 这种算法在当前有限流的情况下，作业结束后并不能保证有 Checkpoint，那么最后一部分数据如何提交？ 在 1.14 中，这个问题得到了解决。Task 处理完所有数据之后，必须等待 Checkpoint 完成后才可以正式的退出，这是流批一体方面针对有限流任务结束的一些改进。 三、checkpoint 机制 1. 现有...阅读全文
Profiling 行为的生命周期，而 Profiling 行为一定程度上会影响性能，于是我们对官方 Pyroscope 的生命周期做了扩展，实现“停止”行为的同时，采用时间轮算法来检测特定操作的耗时，当达到期望的阈值将触发开启 profiling, 待操作结束或超过最大阈值则停止。 关于性能诊断相关的运用，请期待后续诊断专题。 五、 0xff 结语 纵观得物在应用监控采集领域的三大里程碑迭代，第一阶段的 CAT 则是 0~1 的过程，它提供了应用服务对自身观测的途径，让业务方第一次真实地了解了服务运行状况，而第二阶段开始，随着业务发展的飞速提升，业务方对监控系统的要求就不仅只是从无到有了，而是要精细，准确。 因此，快速迭代的背景下，功能与架构演进层面的矛盾，加上外部云原生大背景下可观测领域的发展因素，促使...阅读全文
