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揭秘你处理数据的“底层逻辑”,详解公式引擎计算(一)

背景 身处信息时代之中,我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发,人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起,传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理,让计算机听懂人类需要的数据效果,从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。 为了处理这些海量数据,出现了各种大数据引擎、搜索引擎、计算引擎、3D引擎等,用以更好解决数据庞杂带来人工无法处理的问题。而作为其中比较基础的计算公式引擎,是在计算程序中负责对数据进行处理的核心部分。接下来我们将展开介绍计算引擎的基本原理、计算链和异步函数构成,并从计算公式引擎的基本概念出发,用我们的表格电子组件作为例子,为大家演示这些内容如何在JavaScript中实现。 公式引擎的计算原理 计算引擎负责解决数据来源的统计,数据的操作,数据的管理,并将合适的计算结果按照要求给予返回。针对数据处理的目的不同,需要返回的内容不同,也有很对多应不同的类别。 为了实现让计算机更好的识别我们需要的处理操作,需要进过编译的过程,将我们书写的语言翻译成机器可以识别的语言。 而整个编译阶段的流程,按照过程划分是按照下图进行...

百度混部实践系列 | 如何提高 K8S 集群资源利用率?

【导读】随着Kubernetes(以下简称『K8S』)被业界越来越广泛地使用,单个集群规模也逐渐增大,很多人都会发现自己维护的 K8S 集群普遍存在一个问题:分配率较高,而利用率偏低。 比如,一个有1000+节点的集群,在分配率达到80%后,常常会因为集群碎片的原因,很多大规格的 Pod 就无法再被创建出来。而与此同时,整个集群的日均 CPU 利用率却不足15%,常态使用率偏低。那么,如何才能把剩余的闲置资源尽可能利用到极致呢? 今天这篇文章,是百度云原生团队分享云原生混部实战的第一弹,我们一起探索 K8S 原理,用 K8S 原生的方式来解决这个问题。 1.原生 K8S 能否解决资源利用率问题? 首先,我们来看下图这个示例。图中黄色框代表2个 Node,这两个 Node 的 CPU 总数都是40核,并且都已经分配了38核。其中 NodeA 的真实用量是35核,NodeB 的真实用量是10核。而蓝色框则代表现在我们还有3个待调度的 Pod。 若想调度3个 Pod: PodA 的 Request 和 Limit 都是5c,此时它无法被调度,即使Node B上还有空闲资源; Po...

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