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闫蒙蒙(1).pdf

上传人: 拾亿 编号:751777 2025-07-29 31页 5.18MB

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本文主要介绍了货拉拉的大数据存储架构演进过程,包括在线存储、离线存储和AI向量存储三个部分。关键点如下: 1. 货拉拉是全球最大的物流交易平台,拥有大量订单和活跃商户。 - 核心数据:订单数量超过1.2亿,月活商户达14万,月活司机779万。 2. 大数据存储架构经历了从自建到存算分离,再到稳定性持续发展的过程。 - 在线存储:集群数量20,节点数量200+,表数量700+,数据量2PB+。 3. 架构优化包括业务隔离、故障预防和稳定性体系建设,保障SLA达到4个9。 - 策略:使用业务独立集群部署和RsGroup进行小集群隔离。 4. 面临性能和成本挑战,采用异构存储解决方案,兼顾性能与成本。 - 性能型资源使用率低,容量型性能较差,采用NVME和HDD异构存储。 5. 离线存储和AI向量存储实践,实现降本提效和助力AI模型训练。 - 成本累计节省54%,AI训练数据迁移后单个模型带宽下降10%。 6. AI向量存储在货拉拉多个业务场景中应用,提升客服效率和解决IT运维问题。 综上,货拉拉通过不断优化大数据存储架构,实现了业务稳定发展和成本降低,同时为AI应用提供了有力支持。
"货拉拉大数据如何驱动业务?" "货拉拉存储架构的演进之路?" "货拉拉AI向量存储的实践成果?"
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