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基于预测的云资源弹性伸缩框架 MagicScaler,实现“高QoS,低成本”双丰收

开篇 近日,由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与计算平台MaxCompute团队、华东师范大学数据科学与工程学院、达摩院合作,基于预测的云计算平台资源弹性伸缩框架论文《MagicScaler: Uncertainty-aware, Predictive Autoscaling 》被数据库领域顶会VLDB 2023接收。 MagicScaler论文提出了一种创新的基于预测的云资源主动弹性伸缩框架 MagicScaler,该框架主要包含一个基于多尺度注意力高斯过程的预测模型和一个考虑需求不确定性的弹性伸缩优化决策器。论文在阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute 3个集群的真实数据集上进行了实验,综合成本和QoS两个层面,MagicScaler要显著优于其他经典的弹性伸缩算法,实现了“高QoS(Quality of Service),低成本”的双丰收。 背景 云计算需求的日益发展,基于用户需求合理地进行云资源分配是保障稳定性和控制成本的重要因素。图1所示是三种易于理解的扩缩容策略,保守(Conservative)策略会提供“保守、虚高”的 ECS 供应量,但会造成较高的资源...

谈了千百遍的数据一致性 | 京东云技术团队

今天来说一个老生常谈的问题,来看一个实际案例: 现有业务中往往都会通过缓存来提高查询效率,降低数据库的压力,尤其是在分布式高并发场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。 有一天老板找到了你...... 老板:听说你会缓存? 你:来看我操作。 你设计了一个最常见的缓存方案,基于这种方案,开始对用户积分功能进行优化,但当你睡的正酣时,系统悄悄进行了下面操作: 1、线程A根据业务会把用户id为1的积分更新成100 2、 线程B根据业务会把用户id为1的积分更新成200 3、在数据库层面,由于数据库用锁来保证了ACID,线程A和线程B不存在并发情况,,无论数据库中最终的值是100还是200,我们都假设正确 4、假设线程B在A之后更新数据库,则数据库中的值为200 5、线程A和线程B在回写缓存过程中,很可能会发生线程A在线程B之后操作缓存的情况(因为网络调用存在不确定性),这个时候缓存内的值会被更新成100,发生了缓存和数据库不一致的情况。 第二天早上你收到了用户投诉,怎么办?人工修改积分值还是删库跑路? 凡是处于不同物理位置的两个操作,如果操作的是相同数据,都会遇到一致性问...

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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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