Ray 分布式数据计算框架原理与入门实战 2 文章目录 Ray 分布式数据计算框架原理与入门实战 2 系统部署架构 1. 单机部署 2. 静态集群部署 3. 自动扩展云部署 4. Kubernetes部署 系统扩展性设计 1. 无状态组件设计 2. 分片状态管理 3. 动态资源分配 容错设计 1. 任务重试机制 2. 检查点和恢复 3. 主备切换 系统接口设计 API设计原则 核心API接口 1. 任务提交与管理API 2. 数据管理API 3. 模型训练API 4. 推理服务API 5. 工作流API 数据交换格式 1. 任务格式 2. 数据集格式 3. 模型格式 4. 工作流格式 REST API接口 1. 任务管理API 2. 数据管理API 3. 模型管理API 4. 推理API 5. 工作流API API使用示例 1. 数据处理工作流 2. 模型训练和部署 3. 端到端工作流 系统核心实现源代码 1. 系统初始化与配置 2. 任务管理系统 3. 数据管理系统 4. 模型训练执行器 5. 推理服务系统 最佳实践与性能优化技巧 任务粒度优化 1. 合理设置任务大小 2. 使用动态批处理 对象存储优化 1. 避免过大对象 2. 使用Arrow格式优化数据传输 3. 使用Ray数据集API处理大数据 资源管理优化 1. 精确指定资源需求 2. 动态调整资源分配 3. 实现自定义调度策略 并行模式优化 1. 任务并行模式 2. Actor并行模式 3. 混合并行模式 内存管理优化 1. 控制对象存储内存使用 2. 实现分级缓存策略 3. 使用生成器避免中间结果 网络优化 1. 减少跨节点数据传输 2. 数据局部性优化 3. 压缩传输数据 容错与可靠性优化 1. 实现任务重试机制 2. 实现检查点和恢复 3. 实现健康监控和自动恢复 扩展性优化 1. 实现动态扩展工作者池 2. 实现分层架构支持大规模集群 监控与调试优化 1. 实现自定义指标收集 2. 使用Ray Timeline进行性能分析 3. 实现分布式日志聚合 行业发展与未来趋势 Ray的发展历史 当前行业应用 1. 金融服务 2. 医疗健康 3. 自动驾驶 4. 零售与电子商务 与其他分布式框架的比较 未来发展趋势 1. 与AI/ML框架的深度集成 2. 云原生集成 3. 流处理与实时计算 4. 边缘计算与联邦学习 5. 多语言支持 行业挑战与解决方案 1. 可观测性与调试 2. 安全性与访问控制 3. 大规模部署与管理 Ray生态系统演进 结论与展望 本章小结 系统部署架构 Ray系统可以在多种环境中部署，从单机开发到大规模集群。以下是几种常见的部署架构： 1. 单机部署 适用于开发和小规模应用：
该专栏为热销专栏榜 第46名
超级会员免费看
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
