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阿里云 FaaS 架构设计与创新实践

作者 | 朱鹏,阿里云 Serverless 技术专家 基于 ECS 的 FaaS 在阿里云传统架构,用户通过互联网进入到负载均衡系统中,再通过负载均衡把系统的请求调度到不同的机器上去。这种传统的架构带来的问题比较多,一方面是多应用配比比例容易失衡,造成资源浪费;另一方面是镜像升级比较繁琐,整个过程的开机速度在分钟级,扩容速度也相对较慢。 架构设计 基于 ECS 的 FaaS 架构设计同样也是通过互联网进入,落到 SLB 负载均衡上。SLB 负载均衡这个系统是部署在阿里云内部的,主要用于抵挡 DDoS 攻击及请求均衡到多台 api server 上。api server 再发起函数的 CRUD 操作,并向 Scheduler 申请容器。Scheduler 管理容器在 worker 的放置,请求落在容器上的调度分发。用户所在 worker 就是我们称之为的计算节点,如果需要访问用户的 VPC 环境则在计算节点上通过 ENI 网卡打通到用户 VPC 环境。 多租户多应用部署的支持 namespace 是 linux 前几年推出的一个资源隔离方案,可以在内核层面做一些设置指定一部分进程固定。...

3个步骤,4大平台,搞定大规模数据处理

本文由百度智能云大数据平台技术架构师——李莅在百度开发者沙龙线上分享的演讲内容整理而成。本次分享围绕云原生数据湖架构的价值展开,深度数据湖计算和统一元数据的技术架构。希望开发者能够通过本文对一站式大数据处理平台构建有初步认识。 文:李莅 视频回放:https://developer.baidu.com/live.html?id=14 本次分享的主题是:数据湖架构下的大规模数据处理技术实践。内容主要分为以下4个方面: 背景介绍 大数据基础建设 数据湖数仓建设 一站式开发平台 01背景介绍 什么是数据湖 数据湖的概念最早出现在2010年 ,此时数据湖是一个集中式的存储系统,流入任意规模的结构化和非结构化的数据。但这些还是在关注它存储的相关特性。 随着对象存储(BOS)解决了海量数据和低成本存储问题,用户更关注挖掘湖中数据的价值。数据湖的重点从存储转向数据的计算分析,核心在于强化数据分析的能力。 2017年随着AI 的兴起,深度学习使用大数据处理海量的训练数据输入。借助数据湖架构,可以更好地打通数据之间的壁垒,支撑AI 模型的训练、推理以及数据的预处理。 数据化架构的演进 第一个阶段...

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