我目前有多個崗位(集群)每個運行自己的工作為我的火花結構化流管道上長時間運行24 x7x365 DBR 9. x / 10。x LTS。我的sla 24 x7x365 1分鍾的延遲。
我已經完成了以下成本節約的機會:
鑒於上述,以下額外的成本節約配置證明*滿足上述流sla和支持* *磚?
* = =實證結果證明在一些大規模生產場景中對一些長時間來證明它的魯棒性。
* *支持= =狀態流和恢複支持當前引發3。x的api
的背景下,我已經應用當前(2022-04-14)由磚的最佳實踐。
支持和反對的任何引用“實例”和“伸縮”是感激。
謝謝你!
謝謝你的額外的觀點!
是的,已經有一個卷折扣(VM資源提前購買)公司和雲提供商的談判。對不起我離開,是我太專注於技術的選擇。
我和你在同一頁麵,自動定量和現貨實例都不符合我的結構化流工作負載和sla。例如,恢複場景的一個“實例”的出價,我必須考慮到X的時間為下一個節點可用和Y的時間節點完成引導序列(成像和添加到我的集群)。時間變量(X + Y之和)已經把我流負載的SLA和源數據積壓。
學習你,唯一可行的變量,我沒有探索到目前為止是光子。
有一般的經驗法則理解光子如何從non-Photon集群大小/工作負載?例如,光子的物理內存需求減少20% non-Photon如果負載是相同的工作負載。但CPU核心應該是相同的。<——當然,這是一個完整的製造,但這個想法是我在尋找這樣的映射和翻譯所以我知道如何優化集群虛擬機大小的光子運行時。任何引用都欣賞。<——快樂要使它成為一個新問題的工作量是否會超出了最初的範圍問題。例如:如何優化我的計算工作負載(流)當使用光子運行時。請讓我知道。謝謝!
非常感謝您在不同的場景中描述光子改進!
我肯定會探索新路徑。