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从开发到生产上线,如何确定集群规划大小?

翻译|毛家琦 校对|秦江杰 在 Flink 社区中,最常被问到的问题之一是:在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”,但这并非一个有用的答案。本文概述了一系列的相关问题,通过回答这些问题,或许你能得出一些数字作为指导和参考。 计算并建立一个基线 第一步是仔细考虑应用程序的运维指标,以达到所需资源的基线。 需要考虑的关键指标是: 每秒记录数和每条记录的大小 已有的不同键(key)的数量和每个键对应的状态大小 状态更新的次数和状态后端的访问模式 最后,一个更实际的问题是与客户之间围绕停机时间、延迟和最大吞吐量的服务级别协议(sla),因为这些直接影响容量规划。 接下来,根据预算,看看有什么可用的资源。例如: 网络容量,同时把使用网络的外部服务也纳入考虑,如 Kafka、HDFS 等。 磁盘带宽,如果您依赖于基于磁盘的状态后端,如 RocksDB(并考虑其他磁盘使用,如 Kafka 或 HDFS) 可用的机器数量、CPU 和内存 基于所有这些因素,现在可以为正常运行构建一个基线,外加一个资源缓冲量用于恢复追赶或处理负载尖峰。建议您在建立基线时也考虑...

Serverless图片分类及身份证过滤

场景描述 场景一:大型图库智能管理通过深度学习算法,自动识别图像中的常见的场景,客户可以基于函数计算对接智能媒体管理的图像识别功能,轻松实现图片的自动管理和分组,完成大型图像库的智能管理。 场景二:身份证图片过滤通过扫描存储在OSS bucket中的图片,通过智能媒体管理进行身份证识别,找到海量图片中的身份证图片,对敏感信息进行处理。 解决问题 通过无服务器计算实现图片处理自动化 OSS触发器的使用 使用函数计算调用阿里云的AIP或SDK 产品列表 函数计算 智能媒体管理IMM 对象存储OSS 图片自动分类 身份证过滤 直达最佳实践 》》

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