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美团大规模 KV 存储挑战与架构实践

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。 1 美团 KV 存储发展历程 上图就是美团第一代的分布式 KV 存储的架构,可能很多公司都经历过这个阶段。在客户端内做一致性哈希,然后在后端部署上很多 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计。但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点会时丢失数据;此外,在缓存空间不够需要扩容时,一致性哈希也会丢失一些数据,这样会给业务的开发带来很大的困扰。 随着 Redis 项目的成熟,美团也引入了 Redis 来解决我们上面提到的问题,进而演进出来上图这样一个架构。可以看...

基于 NebulaGraph ,构建属于你的 Graph RAG

自 2023 年 8 月 NebulaGraph 和 LlamaIndex 共同推出 Graph RAG 以来,凭借着 LLM(大语言模型) 和 RAG(检索增强生成) 的发展势头,在业界掀起了一场革命。通过本文,我们将向你介绍什么是 Graph RAG,为什么它具有革命性,以及如何构建你的Graph RAG,来利用数据的上下文与 NebulaGraph 回答复杂的多部分问题。 了解日益流行的 Graph RAG Graph RAG 能够将知识图谱与大语言模型(LLM)结合使用,从而为搜索引擎提供更全面的上下文理解。由于其带来了更具成本效益、更智能且精确的搜索结果,这项技术已引起了广泛的关注。除了提供更准确的回答以建立用户信任外,Graph RAG 还克服了传统搜索增强技术的主要障碍:缺乏上下文理解和数据训练。因此,这些先进的检索增强技术有望扩展到各个行业,如医疗诊断辅助、内容创作和推荐、互动游戏以及知识图谱构建。 微软在由高级首席数据架构师 Jonathan Larson 和首席项目经理 Steven Truitt 撰写的博客文章《GraphRAG: Unlocking LLM Di...

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