包年包月新规格—非预留计算资源
信息摘要: MaxCompute推出更加灵活的预付费资源模型,可以成本不变的情况下使用更多弹性的计算资源,使用户获益。
适用客户: MaxCompute公共云客户
版本/规格功能: 该类型为弹性弹性[0,购买量]资源,购买后系统不预留资源,发起任务时系统会在总资源池的空闲资源部分进行抢占并分配,若总资源池中空闲资源充足则可分配所购买的最大CU量,若总资源池繁忙则可能分配到0CU,MaxCompute可保障您购买的非预留计算资源全天50%的计算力(一天计算力:资源数量*24小时)。
产品文档: https://help.aliyun.com/document_detail/147075.html
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分析痛点 笔者线上有一个 Flink 任务消费 Kafka 数据,将数据转换后,在 Flink 的 Sink 算子内部调用第三方 api 将数据上报到第三方的数据分析平台。这里使用批量同步 api,即:每 50 条数据请求一次第三方接口,可以通过批量 api 来提高请求效率。由于调用的外网接口,所以每次调用 api 比较耗时。假如批次大小为 50,且请求接口的平均响应时间为 50ms,使用同步 api,因此第一次请求响应以后才会发起第二次请求。请求示意图如下所示: 平均下来,每 50 ms 向第三方服务器发送 50 条数据,也就是每个并行度 1 秒钟处理 1000 条数据。假设当前业务数据量为每秒 10 万条数据,那么 Flink Sink 算子的并行度需要设置为 100 才能正常处理线上数据。从 Flink 资源分配来讲,100 个并行度需要申请 100 颗 CPU,因此当前 Flink 任务需要占用集群中 100 颗 CPU 以及不少的内存资源。请问此时 Flink Sink 算子的 CPU 或者内存压力大吗? 上述请求示意图可以看出 Flink 任务发出请求到响应这 50ms 期...
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