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从落地效果看,转转选择TDengine的三个理由

小T导读:此前转转使用的服务器基础监控有夜莺和OpenFalcon两种,但是都碰到了同一个问题,因此决定尝试使用时序数据库,对InfluxDB和TDengine进行了预研和分析,基于三点主要优势,最终转转选用了TDengine。那在具体落地实施中他们又有哪些经验可以传递呢? 在转转的业务中,我们使用了Nginx作为我们的反向代理,为保证代理层可用性,需要对Nginx进行实时状态监控。在服务器的基础监控的选择上,我们将OpenFalcon逐步替换为夜莺,对Nginx 的reqstat监控最初也使用了这两种。但是这两大监控都有一个共同缺点,即在展示时有条数限制,导致域名数量和机器数量相乘后数据量增多的情况下,无法满足需求。 为了解决这个问题,我们考虑对现有监控模块进行升级改造,重新进行数据库选型,在预研和分析阶段,根据当前的业务需求我们从开源的数据库中选择了两款时序数据库,分别是InfluxDB和TDengine,这两款都可以实现高性能地查询与存储时序性数据,但TDengine相比于InfluxDB还存在三点优势: 集群功能已经开源,支持横向扩展以及高可用 性能和成本之间的平衡达到最优化,...

百亿级小文件存储,JuiceFS 在自动驾驶行业的最佳实践

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司、新造车企业、传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4、L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活。 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多。在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片。然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯、道路标记等。最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂给」训练框架的内容。 熟悉分布式系统和分布式存储的朋友一定知道,LOSF(Lots of Small Files,海量小文件)是存储领域的大难题。而在人工智能 CV(Computer Vision)领域中基于 LOSF 的训练又是刚需,包括自动驾驶、人脸识别、物体检测等细分领域。 本篇文章来自 JuiceFS 某自动驾驶行业客户的架构实践,在百亿规模小文件训练场景下进行了一系列成功的探索,希望能为相关行业的应用带来一些参考和启发。 百亿小文件管理的极致挑战 自动驾驶系统的训练数据集大多有数十亿到...

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