[国内信息] 大佬谈阿里云服务器优惠技巧！ [复制链接]
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gydtep · 发表于 2021-12-20 15:53:43

因此在可观测性引擎的建设上，我们非常关注数据编排的能力，能够让数据流转起来，从茫茫的原始日志中不断的去提取出价值更高的数据，最终告诉我们系统是否在工作以及为什么不工作。为了让数据能够“流转”起来，我们开发了几个功能：

gydtep · 发表于 2021-12-21 09:36:32

在处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面，如优化器处理子查询的能力，高性能算子HashJoin, SQL并行执行等，社区一直将其放在比较低优先级上，因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。

gydtep · 发表于 2021-12-21 18:25:08

最后列存中大块存储的结构，结合MIN/MAX等粗糙索引信息可以实现大范围的数据过滤。所有这些行为都极大的提升了IO的效率。在现今存储计算分离的架构下，减少通过网络读取的数据量可以对查询处理的响应时间带来立竿见影的提升。

gydtep · 发表于 2021-12-22 16:03:48

但这种抽象会同时带来性能上的损耗，因为在迭代器进行迭代的过程中，每一行数据的获取都会引发多层的函数调用，同时逐行地获取数据会带来过多的 I/O，对缓存也不友好。MySQL采用树形迭代器模型，是受到存储引擎访问方法的限制，这导致其很难对复杂的逻辑计算进行优化。

gydtep · 发表于 2021-12-23 09:55:38

崩溃恢复过程可以复用InnoDB的Redo事务日志模块, 与现有实现无缝兼容。同时也方便支持PolarDB的物理复制过程，支持在独立RO节点或者Standby节点上生成列存索引提供分析服务。

gydtep · 发表于 2021-12-23 18:18:07

IMCI是PolarDB迈向数据分析市场的第一步，它迭代脚步不会停止，接下里我们会在如下几个方向进一步研究和探索，给客户带来更好的使用体验：

gydtep · 发表于 2021-12-24 10:07:55

首先利用传统匹配算法Sift自动生成模型所需的训练数据，完成模型的冷启动；并且在模型上线后，对线上人工作业结果进行自动挖掘，并组织成训练数据，以迭代模型优化。

gydtep · 发表于 2021-12-24 15:32:32

文字字体、板式，牌匾纹理等，因此我们的模型对于外观相似的不同牌匾具有更好的区分能力，如图(a)和图(d)效果对比。此外，由于不同视角牌匾存在遮挡、拍摄时的光照强度不同以及不同相机色彩差异大等因素，

gydtep · 发表于 2021-12-27 08:52:35

我们将端到端一致性问题的解法结合工程实践，分析一下通用解法下的若干实现场景。

在通用解法中，我们需要存储每一次计算的中间结果，这对引擎的架构设计、配套基建能力有着很高的要求，如需要高可用、高吞吐的存储后端用于状态存储。

gydtep · 发表于 2021-12-27 15:06:35

同时，我们需要注意到的是，Flink 和 Kafaka 中的「事务」提交，和我们常规的操作关系型数据库中的事务还是有所不同的，后者的事务提交对象一般就一个（e.g. MySQL Server），但在流计算中，由于结果有下游输出、消费进度、算子状态等，