Публикации по теме 'scalability'


Stream Powers Feeds и чат для более чем 500 миллионов конечных пользователей с помощью AWS
С момента основания Stream в 2014 году Stream является постоянным и восторженным клиентом AWS. Тьерри Шелленбах , соучредитель и генеральный директор Stream, объявил о новом предприятии на саммите AWS в Амстердаме вместе с соучредителем и техническим директором Томмазо Барбугли. Stream прошел долгий путь с тех пор, как впервые начал работать с AWS, и теперь поддерживает каналы и чат для более чем 500 миллионов конечных пользователей. В этой записи блога мы расскажем о некоторых..
Представляем SageMaker Data Parallelism и параллелизм моделей - AWS re: Invent 2020
В этом первом видео я покажу, как использовать новую возможность параллелизма данных в Amazon SageMaker и как адаптировать для этого свой код TensorFlow. Во втором видео я покажу, как использовать новую возможность параллелизма моделей в Amazon SageMaker и как адаптировать для этого свой код TensorFlow.
Разделение данных без общего доступа
Разделение данных без общего доступа В настоящее время многие технологии позволяют разделять данные - распределенные базы данных SQL и NoSQL, сетки данных в памяти и т. Д. Основная идея состоит в том, чтобы разделить данные на более мелкие части и распределить их по нескольким компьютерам для достижения горизонтальной масштабируемости. Таким образом мы можем выполнить несколько вещей: Хранение больших наборов данных, не умещающихся на одном сервере. Это особенно важно для баз..
Любимый вопрос интервьюера: как бы вы «масштабировали свою модель машинного обучения»?
Вы создаете готовую к эксплуатации модель машинного обучения? Если вы похожи на меня и просмотрели все эпизоды Shark Tank, то, во-первых, привет, новый лучший друг :) и, во-вторых, что более важно, вы на полпути к тому, как ответить на этот (сложный) вопрос интервью! Один из самых известных вопросов, которые Кевин О’Лири задает любому начинающему предпринимателю: как бы вы расширили свой бизнес ? Скажем, например, вас пригласили в Shark Tank (вам повезло, утенок), чтобы рассказать о..
Экономика масштабирования рабочих нагрузок машинного обучения - Часть II
Архитектурные уроки, извлеченные из исследований данных В этой серии блогов, состоящей из двух частей, рассказывается об уроках архитектуры, полученных в ходе многочисленных мероприятий в области науки о данных. Первая часть этой серии блогов посвящена факторам, влияющим на масштабируемость решений машинного обучения. Во второй части рассматриваются архитектуры решений, которые помогают решить критическую задачу оптимизации затрат, связанных с масштабированием рабочих нагрузок..
Лучшие практики производительности NodeJs - больше, чем клише
Здравствуйте! Я занимаюсь разработкой приложений NodeJs с 2010 года. Мне всегда было сложно оптимизировать приложения NodeJs под свои требования. Я прочитал множество документов (клише) по оптимизации приложений NodeJs. Наконец, я здесь, чтобы поделиться своими мыслями и дополнениями к этим штампам. Читай ниже! Никогда не блокируйте цикл событий. Вы, наверное, уже слышали, что «NodeJs однопоточный». Но на самом деле это не так (мы поговорим об этом позже). Хотя цикл событий..
Нагрузочное тестирование базы данных Cassandra
Этот пост был первоначально опубликован в нашем блоге Tumblr 8 марта 2016 г. Публикуем его здесь с небольшими обновлениями, отражающими последние тестируемые функции. Нагрузочное тестирование базы данных Cassandra Этот пост продолжает нашу серию о том, как тестировать различные типы технологий с помощью Testable . Сегодня мы проведем нагрузочное тестирование базы данных Cassandra, зафиксируем некоторые полезные пользовательские метрики и проанализируем результаты. Тест будет..