基于实际剩余资源的多集群Spark作业调度与分发
如果您已经拥有多个正在运行在线服务的ACK集群，并希望在不影响这些服务的情况下，充分利用集群的空闲资源来运行Spark作业，您可以利用ACK One舰队的多集群Spark作业调度和分发能力来提高资源利用率。本文将介绍如何通过ACK One舰队和ACK Koordinator组件，根据各集群实际剩余资源（而非请求资源）来调度和分发多集群Spark作业，帮助您最大化多集群中闲置资源的利用效率，并通过优...
基于实际剩余资源的多集群Spark作业调度与分发
如果您已经拥有多个正在运行在线服务的ACK集群，并希望在不影响这些服务的情况下，充分利用集群的空闲资源来运行Spark作业，您可以利用ACK One舰队的多集群Spark作业调度和分发能力来提高资源利用率。本文将介绍如何通过ACK One舰队和ACK Koordinator组件，根据各集群实际剩余资源（而非请求资源）来调度和分发多集群Spark作业，帮助您最大化多集群中闲置资源的利用效率，并通过优...
体验用分布式数据库突破资源瓶颈，完成任务领智能台灯！
PolarDB-X推出"透明分布式"系列能力，从连接、开发到管理行为均最大限度保留单机MySQL的使用体验，让用户的分布式改造周期大幅缩短，研发运维团队的原有技术栈最大限度保留。 PolarDB-X具备从单机到分布式的平滑演进能力，支持动态通过DDL将一张大表动态调整为分布式的分区表，结合分布式事务、以及兼容MySQL binlog的数据回流，可完成单机到分布式的快速改造。本实验带你从P...
如何通过Go SDK访问多集群资源
若您希望在平台中集成ACK One舰队以访问各子集群资源，可以利用Go SDK进行操作。本文介绍如何使用Go SDK通过舰队KubeConfig管理多集群的Kubernetes资源。
在恢复应用时修改备份的集群资源
备份中心在备份集群资源时，默认将备份时刻的运行配置信息全量备份。但在恢复应用的过程中，运维人员往往需要手动修改某些字段或配置。例如，在混合云场景下，不同集群可能需要从不同的镜像仓库中拉取镜像，此时，您就需要在恢复应用时调整image字段的镜像地址。本文以备份并恢复一个有状态应用为例，介绍如何在恢复应用时修改对应的集群资源。
在分布式锁服务中，如何通过引入IO Fence能力来保护共享资源的数据一致性？
在分布式锁服务中，如何通过引入IO Fence能力来保护共享资源的数据一致性？
如果持有 Redis 分布式锁的客户端意外退出了，Redis 如何处理锁资源的重新分配？
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云原生架构下的高性能计算解决方案：利用分布式计算资源加速机器学习训练
引言 随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型的训练数据量和复杂度都在迅速增长。传统的单机训练方式已经无法满足日益增长的计算需求。云原生架构为高性能计算提供了新的可能性，通过利用分布式计算资源，可以在短时间内完成大规模数据集的训练任务。本文将探讨如何在云原生环境下搭建高性能计算平台，并展示如何使用 PyTorch 和 TensorFlo...
分布式锁设计问题之由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题如何解决
问题一：如何解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题？ 如何解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题？ 参考回答： 为了解决由于GC导致的Client同时操作共享资源的问题，可以引入共享资源访问的IO Fence能力。通过全局锁服务提供全局自增的Token，Client在获取锁时获得一个Token，并将其带入存储系统。当Clie...
面向大规模分布式训练的资源调度与优化策略
摘要 随着深度学习模型的复杂度不断提高，对计算资源的需求也日益增长。为了加速训练过程并降低运行成本，高效的资源调度和优化策略变得至关重要。本文将探讨在大规模分布式训练场景下如何有效地进行资源调度，并通过具体的代码示例来展示这些策略的实际应用。 1. 引言 大规模分布式训练是当前机器学习领域的一个重要研究方向。它能够通过并行化计算来缩短模型训练时间...
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