数据中台微服务

数据
星环数据解决方案聚合跨域数据,对数据进行清洗、转换、整合,实现数据标准化、集成化、标签化,沉淀共性数据服务能力,以快速响应业务需求,支撑数据融通共享、分析挖掘和数据运营,创造业务价值。

数据中台微服务 更多内容

,跟踪请求的整个业务链路,及时发现和解决问题。服务安全:保护微服务的安全性,包括身份验证、访问控制、数据加密等方面。服务升级和回滚:管理微服务的版本,支持线上升级和回滚,确保系统的可靠性和稳定性。微服务治理需要依赖于一些专门的工具和框架如服务发现工具、微服务框架、分布式跟踪系统等。微服务治理指通过管理微服务底层组件、生命周期、跟踪业务链路等,解决微服务度量、管控及管理等方面的问题。微服务治理的目的是确保微服务系统的高可用性、可伸缩、性能和安全性。微服务治理包括哪些?服务注册与发现:管理微服务的实例,以便其他微服务可以动态地发现和调用它们。服务路由与负载均衡:确保流量被正确地路由和分配到微服务实例,并能够根据负载情况进行动态调整。服务控与追踪:监控微服务的性能和健康状况
,跟踪请求的整个业务链路,及时发现和解决问题。服务安全:保护微服务的安全性,包括身份验证、访问控制、数据加密等方面。服务升级和回滚:管理微服务的版本,支持线上升级和回滚,确保系统的可靠性和稳定性。微服务治理需要依赖于一些专门的工具和框架如服务发现工具、微服务框架、分布式跟踪系统等。微服务治理指通过管理微服务底层组件、生命周期、跟踪业务链路等,解决微服务度量、管控及管理等方面的问题。微服务治理的目的是确保微服务系统的高可用性、可伸缩、性能和安全性。微服务治理包括哪些?服务注册与发现:管理微服务的实例,以便其他微服务可以动态地发现和调用它们。服务路由与负载均衡:确保流量被正确地路由和分配到微服务实例,并能够根据负载情况进行动态调整。服务控与追踪:监控微服务的性能和健康状况
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,跟踪请求的整个业务链路,及时发现和解决问题。服务安全:保护微服务的安全性,包括身份验证、访问控制、数据加密等方面。服务升级和回滚:管理微服务的版本,支持线上升级和回滚,确保系统的可靠性和稳定性。微服务治理需要依赖于一些专门的工具和框架如服务发现工具、微服务框架、分布式跟踪系统等。微服务治理指通过管理微服务底层组件、生命周期、跟踪业务链路等,解决微服务度量、管控及管理等方面的问题。微服务治理的目的是确保微服务系统的高可用性、可伸缩、性能和安全性。微服务治理包括哪些?服务注册与发现:管理微服务的实例,以便其他微服务可以动态地发现和调用它们。服务路由与负载均衡:确保流量被正确地路由和分配到微服务实例,并能够根据负载情况进行动态调整。服务控与追踪:监控微服务的性能和健康状况
应用程序部署到微服务环境。此外,微服务引擎还提供了租户隔离的功能,将不同的租户的服务实例隔离开来,确保彼此之间的独立性和安全性。它还具备高可用容灾的特性,可以在节点故障时自动进行故障转移,保证的连续微服务引擎是一种微服务应用管理中间件,提供快速部署、租户隔离、高可用容灾、免运维、无缝迁移服务等功能。微服务引擎是一种中间件,用于管理和部署微服务应用。提供了快速部署的能力,可以助开发人员快速地将可用性。另外,微服务引擎还可以免去运维的工作,自动进行服务的监控和管理。后,它还提供了无缝迁移服务的功能,可以帮助用户将应用程序从一个环境迁移到另一个环境,而不影响应用的正常运行。除了快速部署、租户隔离、高可用容灾、免运维和无缝迁移外,微服务引擎还有其他功能和特点。弹性伸缩:微服务引擎可以根据负载情况自动进行服务实例的伸缩,以提供更好的性能和吞吐量。在高峰期间,可以自动增加服务实例数量来满足需求,而在低峰期间可以缩减实例数量,以节省资源。服务控和追踪:微服务引擎可以实时监控和收集微服务运行情况,包括性能指标、日志和错误信息等。通过集成监控和追踪系统,可以帮助开发人员及时发现和解决问题,提高
应用程序部署到微服务环境。此外,微服务引擎还提供了租户隔离的功能,将不同的租户的服务实例隔离开来,确保彼此之间的独立性和安全性。它还具备高可用容灾的特性,可以在节点故障时自动进行故障转移,保证的连续微服务引擎是一种微服务应用管理中间件,提供快速部署、租户隔离、高可用容灾、免运维、无缝迁移服务等功能。微服务引擎是一种中间件,用于管理和部署微服务应用。提供了快速部署的能力,可以助开发人员快速地将可用性。另外,微服务引擎还可以免去运维的工作,自动进行服务的监控和管理。后,它还提供了无缝迁移服务的功能,可以帮助用户将应用程序从一个环境迁移到另一个环境,而不影响应用的正常运行。除了快速部署、租户隔离、高可用容灾、免运维和无缝迁移外,微服务引擎还有其他功能和特点。弹性伸缩:微服务引擎可以根据负载情况自动进行服务实例的伸缩,以提供更好的性能和吞吐量。在高峰期间,可以自动增加服务实例数量来满足需求,而在低峰期间可以缩减实例数量,以节省资源。服务控和追踪:微服务引擎可以实时监控和收集微服务运行情况,包括性能指标、日志和错误信息等。通过集成监控和追踪系统,可以帮助开发人员及时发现和解决问题,提高
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8 性能分析
本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现,该份测试同样也是Hippo的基准测试,后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq),所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集,不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理,使用SIFT算法得到的图片特征向量。...
查看Master节点通过以下命令,查看集群Master节点信息:curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果:epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址,支持以*通配,支持指定多个pattern,多个pattern以逗号分割返回结果:
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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10 Hippo 运维
运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息,包括:Masterstatus:当前的ActiveMaster,MasterGroup,MasterAddress,Master的健康状态TabletServerStatus:TabletServerAddress,健康状态,逻辑机架和数据中心信息,容量使用以及Tablet个数TabletNum:当前集群表的个数Version:Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息:库名库创建时间库内各类表的信息:点击某个库,可以看到库下所有表的信息,主要包括:••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...
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5.7 查询类操作
过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式,可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and,不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符,'%'表示匹配任意字符,'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离,返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件,用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...
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5.3 写入类操作
本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数,如果出现行级错误(比如主键冲突),Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.10 任务相关
在Hippo中,比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务,用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果:{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...
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5.18 全文检索
Hippo在1.2版本提供了全文索引能力,兼容ElasticSearch6.7.2语法,在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性,支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求,通过该能力的支持,可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回,可以降低漏检和误检的概率,能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时,一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外,均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。