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    独家揭秘腾讯千亿级参数分布式机器学习系统无量

    作者 袁镱 关注 1 他的粉丝 发布于  2018年7月4日 1

    千亿参数规模的模型已经被业界证明能够有效提高业务效果。如何高效训练出这样的模型?百 GB 级别的模型如何在线上实现毫秒级的响应?这些能力在各个大厂都被视为核心技术竞争力和机器学习能力的技术壁垒。要具备这样的能力,对相关系统有什么样的挑战?本文将从系统的角度去详细分析这些问题,并给出腾讯公司的无量系统对这些问题的解答。

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    单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation

    作者 江柳 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年4月9日

    本文将从分布式调度系统的演进史说起,深入浅出腾讯云 VStation 的缘起、架构和调度模式。

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    DynamoDB Streams揭秘:按序处理、去重和检查点机制

    作者 Daniel Bryant 关注 771 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年1月24日

    在2016 QCon旧金山大会上,Akshat Vig和Khawaja Shams做演讲介绍了Amazon DynamoDB Streams的实现。他们指出,对于构建分布式系统,关键在于理解按序处理、去重和检查点机制。

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分布式服务框架之服务化最佳实践

作者 李林锋 关注 137 他的粉丝 发布于  2016年4月7日

InfoQ开设栏目“品味书香”,精选技术书籍的精彩章节,以及分享看完书留下的思考和收获,欢迎大家关注。本文节选自李林锋著《分布式服务框架原理与实践》中的章节“服务化最佳实践”,对服务化之后面临的挑战进行分析,并给出解决方案和业务最佳实践。 6

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详解当当网的分布式作业框架elastic-job

作者 张亮 关注 2 他的粉丝 发布于  2015年12月25日

本文详解了当当网的分布式作业框架elastic-job。 1

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分布式系统的特点以及设计理念

作者 王璞 关注 1 他的粉丝 发布于  2015年6月13日

分布式系统并不是什么新鲜词,在上个世纪七八十年代就已经有各种分布式系统出现。只是在互联网时代,分布式系统才大放异彩,尤其是Google更是把分布式系统运用到了极致。 3

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深入浅出Mesos(三):持久化存储和容错

作者 韩陆 关注 12 他的粉丝 发布于  2015年5月13日

在深入浅出Mesos系列的第一篇文章中,我对相关的技术做了简要概述,在第二篇文章中,我深入介绍了Mesos的架构。完成第二篇文章之后,我本想开始着手写一篇Mesos如何处理资源分配的文章。不过,我收到一些读者的反馈,于是决定在谈资源分配之前,先完成这篇关于Mesos持久化存储和容错的文章。

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