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Paper Reading 预告 | 揭秘 PolarDB 计算存储分离架构性能优化之路

2022-12-28 679

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简介： 12月29日 19:00 锁定「阿里云数据库视频号」揭秘PolarDB计算存储分离架构性能优化之路

12月29日 19:00

锁定「阿里云数据库视频号」

揭秘PolarDB计算存储分离架构性能优化之路

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云原生数据库 PolarDB

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PolarDB

数据库

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分布式数据库

相关实践学习

使用PolarDB和ECS搭建门户网站

本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。

阿里云数据库产品家族及特性

阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系，提升产品性能，打磨产品功能，从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手，打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系，结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台，为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案，提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。

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缓存 Cloud Native Java

性能优化与架构能力复盘报告

本复盘总结了在性能优化、架构设计及云原生方面的实践经验，涵盖性能分析、全链路压测、缓存策略、微服务治理等内容，展示了从系统性能提升到成本控制的综合能力，并规划了未来在JVM优化、ServiceMesh及APM平台建设等方面的能力提升路径。

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考拉不拉

监控 NoSQL 算法

百万级URL重定向工程：大规模网站架构设计与性能优化实战

本文深入探讨了大规模重定向系统的核心挑战与解决方案，涵盖技术瓶颈分析、分布式架构设计、十亿级URL处理策略、全球化部署方案及全链路监控体系。通过数学建模与性能优化，提出三层架构模型，并结合一致性哈希分片算法实现高效路由。同时，对比不同架构的吞吐量与容灾能力，分享某电商平台实践案例，展示性能显著提升。最后展望重定向即服务（RaaS）未来趋势，包括AI动态路由、量子安全跳转和边缘智能等关键技术，为企业提供扩展性强、稳定性高的系统设计参考。

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Deephub

并行计算 PyTorch 算法框架/工具

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题，文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输，并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战，如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化，文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性，但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开，供读者参考实践。

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融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

考拉不拉

边缘计算监控安全

301重定向进阶实战：从性能优化到未来架构演进

本文探讨了百万级流量动态重定向的架构设计与优化方案，结合全球电商平台迁移案例，展示基于Nginx+Lua的动态规则引擎及流量分级策略。同时，深入分析性能优化与安全加固技术，如零延迟跳转、智能熔断机制，并提出混合云环境下的跨平台解决方案。此外，针对SEO数据继承与流量恢复提供三维权重映射模型和自动化监测工具链。最后，展望边缘计算、区块链及量子安全等下一代重定向技术，为企业构建面向未来的体系提供参考。

考拉不拉

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德哥

存储关系型数据库分布式数据库

PolarDB开源数据库进阶课3 共享存储在线扩容

本文继续探讨穷鬼玩PolarDB RAC一写多读集群系列，介绍如何在线扩容共享存储。实验环境依赖《在Docker容器中用loop设备模拟共享存储》搭建。主要步骤包括：1) 扩容虚拟磁盘；2) 刷新loop设备容量；3) 使用PFS工具进行文件系统扩容；4) 更新数据库实例以识别新空间。通过这些步骤，成功将共享存储从20GB扩容至30GB，并确保所有节点都能使用新的存储空间。

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弹性计算小冉

机器学习/深度学习弹性计算人工智能

阿里云服务器ECS架构区别及选择参考：X86计算、ARM计算等架构介绍

在我们选购阿里云服务器的时候，云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选，有的用户并不清楚他们之间有何区别，本文主要简单介绍下这些架构各自的主要性能及适用场景，以便大家了解不同类型的架构有何不同，主要特点及适用场景有哪些。

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技术内容小助手

存储人工智能运维

面向AI的服务器计算软硬件架构实践和创新

阿里云在新一代通用计算服务器设计中，针对处理器核心数迅速增长（2024年超100核）、超多核心带来的业务和硬件挑战、网络IO与CPU性能增速不匹配、服务器物理机型复杂等问题，推出了磐久F系列通用计算服务器。该系列服务器采用单路设计减少爆炸半径，优化散热支持600瓦TDP，并实现CIPU节点比例灵活配比及部件模块化可插拔设计，提升运维效率和客户响应速度。此外，还介绍了面向AI的服务器架构挑战与软硬件结合创新，包括内存墙问题、板级工程能力挑战以及AI Infra 2.0服务器的开放架构特点。最后，探讨了大模型高效推理中的显存优化和量化压缩技术，旨在降低部署成本并提高系统效率。

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nine很菜

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文生图架构设计原来如此简单之性能优化

这个简单的架构包含了所有核心要素：用户请求、负载分发、处理节点和分层缓存。看起来很简单对吧？但它却能支撑起整个文生图服务。用最少的复杂度,实现最大的效果。

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消息中间件安全 NoSQL

布谷直播系统源码开发实战:从架构设计到性能优化

作为山东布谷科技的一名技术研发人员，我参与了多个直播系统平台从0到1的开发和搭建，也见证了直播行业从萌芽到爆发的全过程。今天，我想从研发角度，分享一些直播系统软件开发的经验和心得，希望能对大家有所帮助。

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