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抖音qps前沿信息_911抖音国际版破解版(2024年12月实时热点)

内容来源：代理建站所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

抖音qps

聚焦数仓极致降本，火山引擎ByteHouse升级解决方案随着数据量的爆炸性增长，现代企业在数据存储、处理与分析上面临巨大挑战。作为面向实时数据处理的工具，OLAP（联机分析处理）系统能帮助企业充分挖掘数据价值、辅助决策。然而，OLAP在追求高效数据分析的同时，往往难以平衡成本与效率矛盾。快节奏的商业环境要求OLAP系统在保证数据准确性的前提下，尽可能缩短数据处理和分析的时间。但高效的数据处理往往伴随着更复杂的系统架构和更高的资源消耗，企业需要投入高昂的计算资源、服务器、存储资源等硬件成本以及大量算法优化、运维、迁移等软性成本。在近期线上直播中，火山引擎ByteHouse则从“降本增效”角度出发，总结了自身服务抖音集团内部以及金融、游戏等外部行业经验，为企业实现效率、成本双赢提供全新解决方案。据火山引擎ByteHouse资深产品经理介绍：“ ByteHouse已在抖音集团内部经过多年打磨，在企业降本增效大背景下，我们也通过架构、技术、生态、一体化能力升级，将一系列能力对外输出，为企业带去‘四大红利’，期望在保障查询性能基础上，尽可能降低资源成本。” 首先，“架构红利”，这也是ByteHouse极致降本的重要基石。作为一款聚焦于大规模数据分析设计的云原生数据仓库，ByteHouse通过其独特的存算分离架构，实现了资源的高效利用和灵活扩展。该架构的引入，有效解决了传统数据仓库在计算和存储资源上的紧耦合问题，使得企业可以根据实际需求独立扩展计算或存储资源，避免资源浪费。基于存算分离架构，ByteHouse将计算资源 Shared-Nothing 和存储资源 Shared-Disk 独立扩展，用户只需根据实际业务需求灵活调整计算资源配置，无需受限于存储限制。另外，ByteHouse采用弹性计费、自动启停策略，当 VW 空闲超过 5 分钟时，自动启停会自动关闭集群，VW在关闭期间不会产生任何费用，能帮助用户节省至少20%成本。其次，计算和存储的独创设计，为企业带去双重“技术红利”。在计算层面，ByteHouse自研的查询优化器提升了多表查询性能，同时其点查优化技术，提升了整体系统的并发性能。据性能测试显示，ByteHouse的性能比开源ClickHouse提升了40%-50%，这意味着在相同的查询单位算力下，ByteHouse能够显著减少计算节点数量，从而降低企业的硬件成本。在存储层面，ByteHouse共享对象存储、存储分级、数据压缩等极致优化，进一步压缩了存储成本。除了技术层面优势，ByteHouse在生态兼容性方面也表现出色。一方面，ByteHouse 支持丰富的上下游生态，包括Flink、Spark、DataX、DataSail等数据导入、加工工具； Airflow，DophinScheduler等调度工具； Superset、Tableau、FineBI、DataWind等BI工具以及语言Driver、开发工具等。另一方面，ByteHouse与ClickHouse、MySQL生态完全兼容，降低用户数据迁移门槛和迁移额外成本。最后，ByteHouse还具备强大的“融合红利”。立足于All in One的理念，ByteHouse融合了实时查询、聚合查询、人群圈选、文本检索等各类场景，不仅简化了企业的技术栈管理，降低运维成本，还为企业提供了更加丰富和一体化的使用体验。从数据上看，以抖音集团内部举例，仅仅5个 SRE 工程师就能运维近 2 万台 ByteHouse 服务器。值得一提的是，在湖仓融合方面，ByteHouse支持业界常见数据湖的外表连接方式，能实现多种外表和ByteHouse内表的联邦查询。同时，通过Zero-ETL技术，ByteHouse可以将数据湖中的数据自动同步到数仓中，不仅提高了分析效率，减少数据不一致问题，还降低了数据的冗余存储和转换成本。 ByteHouse极致降本的能力也在抖音集团内部以及游戏等外部场景中得到充分检验和应用。目前，抖音集团超过80%业务都基于ByteHouse部署，在存算分离架构上，ByteHouse对象存储能减少抖音集团上层软件层的副本需求，在QPS提升35%的基础上，成本降低60%。除此之外，在某头部游戏公司的应用中，ByteHouse高并发点查能力也帮助该公司在服务器核数减少30% 情况下，并发性能提升2倍。凭借创新的OLAP架构、卓越的技术创新、广泛的生态兼容性以及强大的融合优势，ByteHouse为企业级数仓降本增效提供了有力支持，进一步助力企业加速数字化转型，实现数据驱动下的业务增长。

助力降本增效，ByteHouse打造新一代云原生数据仓库随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。其次，弹性也是ByteHouse核心能力之一。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。最后，在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。ByteHouse云原生架构支持自定义的分时弹性，让用户无需再为业务高峰预购资源，助力成本降低30%以上。同时，为了帮助用户简化架构，ByteHouse通过构建统一的平台提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。除此之外，在生态兼容性方面，ByteHouse支持ClickHouse、MySQL 等SQL生态和湖仓一体，让应用、数据搬迁零成本。在应用场景上，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。

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