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云原生时代的搜索服务算力管理

导读:本文主要介绍百度搜索架构团队在服务算力管理方向的工程实践和相关经验,涉及服务与容器算力的“时间”“空间”话题。 全文2970字,预计阅读时间9分钟 一、搜索服务算力管理综述 1.1 搜索算力管理的发展历程 算力管理的核心目标,是实现算力需求与算力资源的最优匹配。搜索服务算力管理的发展经历了以下3个阶段: 1)物理机部署阶段 2014年以前,搜索服务模块都是直接部署在物理机上。这时物理机的CPU、内存、SSD等大小相对统一,个别空闲的机器会手工选择一些模块进行混部;夜间用户流量低峰时候,会有BVC这样离线计算框架,支持离在线任务混部,实现资源充分利用。 2)半自动混部阶段 2014年~2018年间,搜索业务自研的PaaS实现了服务的半自动化的混部。半自动化体现于:混部策略由人工设计,执行过程为命令式,容量管理由人工维护。这个阶段,业务有项目上线,需要询问容量专员,某些模块的算力资源是否还有空闲,是否可以支持该项目消耗。对于大型项目,我们自研了全链路压测技术,支持精确容量压测,确保不出现系统级瓶颈。 3)云原生混部阶段 2018年之后,搜索业务将服务托管至公司云平台上,利用云平台对服...

我们在讲的 Database Plus,到底能解决什么样的问题?

背景 一直以来,大一统还是碎片化,是数据库发展趋势的两种最主流预测。随着数字化进程的推进,单一场景无法满足应用多样化的需求,数据库碎片化已呈不可逆的趋势。在当前,市场占有率最高的商用数据库—— Oracle 并没有明显短板的情况下,各种全新的数据库依旧如雨后春笋般层出不穷。如今,DB-Engines 上已有超过 300 余种数据库参与排名。 应用场景的不断扩张,加速了数据库碎片化的进程,数据库的架构、协议、功能、适用场景也愈加多样化。在数据库架构方面,基于单机系统演进而来的集中式数据库与原生面向分布式的新一代数据库并存;在数据库协议方面,MySQL 和 PosrtgreSQL 这两大主要开源生态以及周边厂商所提供的服务生态也在全球数据库体系中各自占有一席之地;每种数据库的独特功能和适用场景,也在相关的领域大放异彩。 在企业的应用现状中,数据库的多元并存已是常态。在互联网行业中,以 MySQL + 数据分片中间件作为核心业务存储的架构模式为主,以 GreenPlum、HBase、Elasticsearch、Clickhouse 等其他大数据生态作为分析型数据的计算引擎为辅助。与此同时,一...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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