首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使版本化KV存储与VaultPropertySource协同工作

版本化KV存储(Versioned Key-Value Storage)是一种用于存储和管理配置信息的方法,它将配置数据以键值对的形式存储,并对每个键值对进行版本控制。VaultPropertySource是一个与Spring Cloud Vault集成的库,它提供了在应用程序中使用Vault作为配置存储的功能。

要使版本化KV存储与VaultPropertySource协同工作,需要进行以下步骤:

  1. 创建版本化KV存储:首先,需要在云平台上创建一个版本化KV存储。版本化KV存储可以是Tencent Cloud的云数据库CDB,它提供了键值存储的功能,并支持版本控制。在创建KV存储时,需要注意设置访问权限,确保只有授权的用户可以读取和修改存储的数据。
  2. 配置Vault连接:接下来,需要在应用程序中配置Vault的连接信息。Vault是一个安全的秘钥和配置管理工具,它可以与版本化KV存储进行集成。在配置Vault连接时,需要指定Vault服务器的地址、端口和认证方式。同时,还需要提供访问版本化KV存储的凭证,例如访问密钥或证书。
  3. 集成VaultPropertySource:通过引入VaultPropertySource库,可以方便地在应用程序中使用Vault作为配置存储。可以通过在应用程序的配置文件中指定VaultPropertySource相关的配置参数来启用该功能。配置参数包括版本化KV存储的地址、访问密钥、密钥路径等。
  4. 读取和修改配置数据:一旦VaultPropertySource集成完成,就可以在应用程序中使用类似于读取本地属性文件的方式读取配置数据。可以通过在代码中使用@Value注解来获取配置属性的值。同时,还可以通过Vault API提供的方法修改配置数据,并将更改同步到版本化KV存储中。

总结: 通过将版本化KV存储与VaultPropertySource协同工作,可以实现在应用程序中使用版本化KV存储作为配置存储的目的。这种集成方式可以提供配置数据的版本控制、安全访问和动态更新等功能。对于腾讯云用户,可以使用腾讯云云数据库CDB作为版本化KV存储,并集成Spring Cloud Vault库来实现与Vault的连接和配置管理。相关产品介绍链接地址:腾讯云云数据库CDBSpring Cloud Vault

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

字节跳动开源 AIBrix:填补云原生大模型推理“系统层”空白

AIBrix 与 vLLM 等推理引擎深度协同,持续优化推理效率,并融合多项前沿研究成果,推动大模型推理走向更加高效、可落地的生产化阶段。...GPU 卡型异构:不同型号、不同性能的 GPU 共同部署时,如何协同工作并优化利用率。...在 v0.1.0 阶段,我们主要针对 Serverless 场景进行了一系列优化,着重解决冷启动、弹性伸缩和高密度部署的问题;而在 v0.2.0 阶段,我们则聚焦于分布式与解耦化,通过多机推理、KV-Cache...定制化内存分配器(memory allocator):在固定 GPU 资源中快速换入换出不同基础模型,利用引擎原生的 CUDA 虚拟内存(visual memory)管理能力,使多模型部署具备更好的鲁棒性与伸缩性...KubeRay 场景经验积累:AIBrix 项目的核心成员曾主导 KubeRay 的开源工作,对如何在 Kubernetes 与 Ray 之间实现高效整合有着丰富的实践。

7210

吞吐量提升5倍,联合设计后端系统和前端语言的LLM接口来了

SGLang 能够增强与 LLM 的交互,通过联合设计后端运行时系统和前端语言,使 LLM 更快、更可控。机器学习领域知名学者、CMU 助理教授陈天奇还转发了这项研究。...后端前端组件协同工作,可提高复杂 LLM 程序的执行和编程效率。...该研究利用基数树来管理映射,这种映射是在充当键的 token 序列和充当值的相应 KV 缓存张量之间进行的。这些 KV 缓存张量以分页布局存储在 GPU 上,其中每个页的大小相当于一个 token。...下图说明了在处理多个传入请求时如何维护基数树。前端总是向运行时发送完整的 prompt,运行时会自动进行前缀匹配、复用和缓存。树形结构存储在 CPU 上,维护开销较小。 图 4....这些改进归功于 RadixAttention 的自动 KV 缓存复用、解释器实现的程序内并行性以及前端和后端系统的协同设计。

37210
  • JEDEC:从Llama到多模态,硬件如何推动人工智能的边界?

    分层内存架构的优势认识到分层内存设计如何在高性能与高容量之间取得平衡,满足大规模AI计算的需求。 软硬件协同设计的重要性理解AI系统性能的提升不仅依赖于硬件升级,还需要软件与硬件的紧密配合。...CPU中心化的应用侧重于扩展和冗余处理,而加速器中心化的AI应用则依赖于大量GPU,且性能扩展需要考虑所有硬件组件的协同工作。...内存和存储管理 挑战随着数据量的增大和计算任务的复杂化,内存和存储管理成为数据中心面临的一个核心问题。如何确保每个计算节点具有足够的内存,以支持高效的数据处理和存储,是一项艰巨的任务。...通信路径MemLink与扩展卡的内存控制器连接,使加速器能够直接访问扩展卡内的内存,从而实现内存的进一步扩展。...在分层内存架构中,如何更好地优化HBM与外部DRAM之间的数据传输效率? 随着AI应用场景的多样化,如何设计更加灵活且高效的AI硬件系统?

    10710

    东数西算不止于“算”,更需“新存储”

    从存储系统的角度看,这些细分场景带来了全新的挑战,例如: 本地/近场下的热点数据如何高性能存取?海量数据如何灵活迁移?存储系统层操作细节如何无感化,向客户呈现便捷业务应用?数据存储的安全如何保障?...如何在满足“算网共生、智能编排”的架构要求基础上,有效降低存储成本和能耗?...文件存储产品:在基于对象存储的跨域纠删能力基础上,自研移动云文件存储(CFN版本),基于EOS跨域纠删(数据)及跨域KV数据库(元数据)有效支撑实时流媒体文件编辑等跨地域数据共享场景,实现多点接入、简单配置...具体到产品表现,移动云第四代对象存储实现跨域纠删,使数据冗余机制可以从3副本的300%冗余降至6+6纠删码形式的200%冗余,投资成本降低33%。...未来,在算网融合优势加持下,移动云将不断创新存储技术、优化全线存储产品,兼顾安全高效与绿色低碳,为“促进东西部平衡发展、提升产业链抗风险能力、赋能行业脱碳增长”贡献力量。

    64220

    当开源创新遇上推理革命:SGLang如何炼就DeepSeek最强开源推理引擎?

    与此同时,一个隐藏在超大规模模型身后的技术命题浮出水面:如何让千亿参数超大规模 AI 模型真正达到商业级推理速度?这一问题的答案,隐藏在推理引擎 SGLang 的代码仓库中。...待任务完成后,在 Mixture-of-Experts(MoE)层前后再进行必要的同步操作,从而显著降低了 KV Cache 的重复存储负担,优化了内存使用,并支持更大批量请求的高效处理。...SGLang 一直以高效的批调度器著称,而在 0.4 版本中,团队进一步突破,实现了近乎零开销的批调度器。 这一技术的核心在于将 CPU 调度与 GPU 计算重叠执行。...三、多模态支持:视觉与语言的协同加速 在多模态应用场景中,SGLang 持续与国内外顶尖的多模态技术团队深度合作,将先进的视觉与语言处理能力无缝集成到 SGLang 中。...系统能够根据各工作节点的前缀 KV 缓存命中率进行动态评估,并自动选择缓存命中率较高的节点来处理请求。

    13110

    PingCAP刘奇:如何构建一个NewSQL数据库

    从上述定义来看,我们不难发现NewSQL的扩展性与NoSQL相当,并同时保留了ACID特性。而这恰恰是我们需要的。 ▌建立一个NewSQL数据库 今天我将向大家展示如何建立一个这样的数据库。...SQL层:这一层使能够满足我们对传统SQL数据库可用性以及功能性的支持。 ▌建立NewSQL数据库 这就是我们在PingCAP所从事的工作,当然是开源的。...如果较底层的存储引擎支持协处理器,TiDB SQL层将会使用比KV API更为高效的DistSQL API。TiDB支持插件式存储引擎,早期支持HBase。...同时作为试验性存储引擎,我们还支持CockroachDB。但我们推荐TiKV为默认存储引擎。 ✦TiDB如何使SQL与KV相匹配 让我们用一个例子来展示一个SQL 表是如何映射成KV对的。.../bob/email ” ) age = kv.Get( ” user/bob/age ” ) 这就是在一个使用字符串的通用KV数据库中的存储方式。

    1.4K100

    白话科普 | DeepSeek开源周首日王炸!FlashMLA核弹级发布,技术原理详细解析

    二、算法范式的颠覆创新 传统多头注意力(MHA)的KV缓存机制本质上是暴力存储的产物。每个token需要完整保存d维的键向量和值向量,当序列长度达到n时,缓存空间呈O(n*d)线性增长。...这种设计在短上下文场景尚可应对,但在处理数万token的长文档时,KV缓存迅速吞噬显存资源。MLA技术的革命性在于,它不再直接存储原始键值向量,而是构建了一个动态特征蒸馏系统。...;最后,异步执行引擎成功将 GEMM 与 softmax 操作重叠,使计算单元利用率突破 75% 的理论极限。...FlashMLA 与 PyTorch 的深度集成设计,使得开发者只需三行代码即可替换传统注意力层。其 API 设计遵循"约定优于配置"原则,自动感知硬件环境并选择最优内核版本。...据代码仓库的 roadmap 披露,下一代版本将引入三项突破:首先是稀疏注意力与 MLA 的深度融合,通过 0-1 掩码矩阵实现动态计算路径选择;其次是 FP8 精度的全链路支持,预计可使计算密度再提升

    25810

    有赞搜索中台的探索与实践

    作者:王爷 团队:搜索中台 概述 有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。...索引选型设计 MYSQL HBASE KV ES TIDB MYSQL 实时性要求高 联合索引可以 cover 的场景 HBASE 正排查询,大批量in查询 KV 统计接口,实时性要求不那么高的,优先从...KV 中取 ES 模糊搜索,多条件查询进 ES TIDB 联合索引查询,海量数据归档自动拆分进 TIDB 其他索引存储选型 索引拆分设计 增量存量是多少,是否需要拆索引?...通用DSL语言 这个不用赘述,由于不同存储的 sql 语法是不同的,如果让业务前置感知就侵入太大了,而且同一存储的不同版本有时候变动也较大,业务方兼容不实际。...总结 本文简单回顾了下有赞搜索中台在赋能业务搜索过程中的探索与实践,业务场景可能不同,不过这套折叠+协同的思维框架模型是相似的,这里希望引用下《企业IT架构转型之道-阿里中台战略思想与架构实战》钟华老师的话作为结语

    1.2K30

    大模型深入智慧之地,手机厂商会如何交卷?

    实际上,在今年春节后,刘海锋便组织团队迅速推进 AndesGPT 项目,目前已迭代了多个版本。...具体而言,SwappedAttention 是通过将内存空间与计算交换、缓存历史的键值对(KV 值)的思路,来大幅减少首字计算量。...根据缓存时长、对话频率等策略进行分级存储与交换,以最优化资源利用。...智能助理团队:也最核心的大模型应用产品的团队,专注于开发和改进智能助理应用,与模型竞争力团队协同工作,相互挑战和共同进步。...其指出,大模型的安全性与保障应用程序安全的工作有很大的不同。 传统的应用安全工作主要关注 App 是否恶意,是否存在滥用行为等问题。

    16110

    解锁 vLLM:大语言模型推理的速度与效率双提升

    相比之下,Orca系统(无论是Max、Pow2还是Oracle配置)都有不同程度的内存浪费,尤其是预留和碎片化。 2. 解决措施 vLLM这个系统采用一个集中式的调度器来协调分布式的GPU工作节点。...(4) Workers (工作节点) 每个工作节点都由以下部分组成: - Cache Engine (缓存引擎):可能用于快速存取数据,使模型运行更加高效。...随后,vLLM将前4个tokens的KV缓存存储在逻辑块0中,而将后面3个tokens的KV缓存存储在逻辑块1中。...图-7展示了如何在vLLM系统中同时为两个请求存储KV缓存。...不同的GPU workers共享这个管理器,以及逻辑块到物理块的映射,从而保证了各GPU间的数据一致性和协同工作。

    5.9K10

    HarmonyOS学习路之开发篇—数据管理(分布式数据服务)

    KV数据模型适合不涉及过多数据关系和业务关系的业务数据存储,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能,同时因其在分布式场景中降低了解决数据库版本兼容问题的复杂度,和数据同步过程中冲突解决的复杂度而被广泛使用...设备协同分布式数据库设备协同分布式数据库建立在单版本分布式数据库之上,对应用程序存入的KV数据中的Key前面拼接了本设备的DeviceID标识符,这样能保证每个设备产生的数据严格隔离,底层按照设备的维度管理这些数据...数据库Schema化管理与谓词查询单版本数据库支持在创建和打开数据库时指定Schema,数据库根据Schema定义感知KV记录的Value格式,以实现对Value值结构的检查,并基于Value中的字段实现索引建立和谓词查询...服务组件服务组件负责服务内元数据管理、权限管理、加密管理、备份和恢复管理以及多用户管理等、同时负责初始化底层分布式DB的存储组件、同步组件和通信适配层。...分布式数据服务支持的KV数据模型规格:设备协同数据库,针对每条记录,Key的长度≤896 Byte,Value的长度<4 MB。

    16920

    基于Apache APISIX,新浪微博API网关的定制化开发之路

    3.2 新增路由发布审核工作流 在开源版本中,创建或修改完一个路由之后就可以直接发布。...我们需要为单个路由的每次发布建立版本数据库存储。这样我们在审核之后进行全量发布,每发布一次会就会产生一个版本号,以及对应的完整配置数据;然后版本列表越积越多。...其中,Apache APISIX 网关的代码和定制代码分开存放不同路径,两者协同工作,各自可独立迭代。 4.1 安装包的修改 因此打包时,不但有定制代码,还需要把依赖、配置等全部打包到一起进行分发。...类似修改等,需要在 init_worker_by_lua_* 阶段完成调用,完成初始化。 另外一种情况:如何直接重写当前已有模块的实现。...我们进行定制开发的驱动力主要来自微博内部的实际需求,与 Apache APISIX 社区推动的演进有一些出入,这是客观存在的事实。

    61710

    HarmonyOS学习路之开发篇—数据管理(分布式数据服务)

    KV数据模型适合不涉及过多数据关系和业务关系的业务数据存储,比SQL数据库存储拥有更好的读写性能,同时因其在分布式场景中降低了解决数据库版本兼容问题的复杂度,和数据同步过程中冲突解决的复杂度而被广泛使用...设备协同分布式数据库 设备协同分布式数据库建立在单版本分布式数据库之上,对应用程序存入的KV数据中的Key前面拼接了本设备的DeviceID标识符,这样能保证每个设备产生的数据严格隔离,底层按照设备的维度管理这些数据...数据库Schema化管理与谓词查询 单版本数据库支持在创建和打开数据库时指定Schema,数据库根据Schema定义感知KV记录的Value格式,以实现对Value值结构的检查,并基于Value中的字段实现索引建立和谓词查询...服务组件 服务组件负责服务内元数据管理、权限管理、加密管理、备份和恢复管理以及多用户管理等、同时负责初始化底层分布式DB的存储组件、同步组件和通信适配层。...分布式数据服务支持的KV数据模型规格: 设备协同数据库,针对每条记录,Key的长度≤896 Byte,Value的长度<4 MB。

    50130

    高效Attention引擎是怎样炼成的?陈天奇团队FlashInfer打响新年第一枪!

    与最先进的解决方案相比,FlashInfer将token间延迟降低了29%-69%,将长上下文推理的延迟降低了28%-30%,使并行生成的速度提高了13%-17%。...实际应用中,服务端会面临多样的工作负载,还有个性化的Attention实现,要满足延迟吞吐量等指标,又要能够充分发挥硬件的能力。...单个MMA指令可以指定可以块稀疏矩阵中的不同块作为Tensor core的输入,下图展示了FlashInfer如何将tiles加载到共享内存中: 对于稀疏的KV-Cache,地址使用BSR矩阵的indices...Attention kernel不会直接产生最终输出,因为一些长KV被分成了多个chunk,每个chunk的部分输出存储在用户提供的工作区缓冲区中,最终输出需要所有chunk进行聚合。...每个CTA的工作队列,以及部分输出与最终输出之间的映射,都由调度程序规划。 先由CPU计算规划信息,之后FlashInfer会将计划信息异步复制到GPU工作区缓冲区的特定区域,用作注意力内核的输入。

    4400

    深度解读AIGC存储解决方案

    接下来,我会围绕这三个核心要素,从数据存储与管理的角度,分别介绍腾讯云的解决之道。...我们来看看GooseFS在水平和垂直两个方向分别是如何实现的。 水平方向上,也就是在跨节点方向上,GooseFS 采用分布式元数据架构,通过分布式KV管理元数据,元数据规模可以按需横向线性扩展。...如何保障存储系统性能?关键的点就是元数据管理。...内容智理之道 AIGC存储解决方案复用了腾讯企业网盘的一些能力,可以对AI生成物提供权限划分、在线编辑、协同办公等企业化文件管理能力,助力终端用户和企业客户更好的对AI生成物进行管理,提升工作效率。...总结 腾讯云存储解决方案,围绕AIGC,提供了涵盖内容生成、内容审核和内容智理的全生命周期的数据存储与管理解决方案,很好的做到了高性能和低成本两个目标方向的兼顾,为基于海量数据的AI训练提供了坚实的存储与管理的数据底座

    1.3K20

    陌陌技术分享:陌陌IM在后端KV缓存架构上的技术实践

    在本文中,陌陌数据库负责人冀浩东将聚焦探讨陌陌的 KV 系统架构选型思路,深入解析如何进行此类系统的甄选决策,同时进一步分享陌陌团队在采用 OceanBase(OBKV)过程中所经历的探索与实践经验。...目前负责陌陌和探探两个数据库团队建设以及集团数据库存储运营工作。在大规模数据源稳定性建设 、团队建设、成本优化、机房迁移等方面等领域积累了深厚的专业经验与实战心得。...陌陌和探探在运营这些业务场景时,都需要强大的数据处理和管理系统来应对各种特性和挑战,以确保为用户提供高效、稳定且满足个性化需求的社交体验。针对以上的业务场景,我们应该如何选择 KV 系统呢?...这涉及到系统的整体稳定性和协同性,需要有针对性的优化和调整。2)数据持久化支持:陌陌计划增强数据持久化的支持能力,以实现完整的数据持久化解决方案,以保障数据的完整性和可靠性。...6.2关于性能OceanBase(OBKV)基于 Table 模型构建,与 Redis 数据结构持久化方案这个典型的表模型匹配,且性能比传统持久化存储更强 ,能构建更丰富的数据结构。

    36110

    基于Kafka的六种事件驱动的微服务架构模式

    一、消费与投射 …那些非常受欢迎的服务会成为瓶颈 当您遇到存储大型领域对象的“流行”数据的瓶颈时,此模式可以提供帮助。...让我们假设有时 CSV 文件非常大,将工作负载拆分为较小的作业更有效,每个作业中要导入的联系人更少。这样,可以将工作并行化到 Contacts Importer 服务的多个实例。...但是,当导入工作被拆分为许多较小的工作时,您如何知道何时通知最终用户所有联系人都已导入?...每次完成处理某个作业时,它都需要使用 Job Completed事件更新 KV 存储。这些更新可以同时发生,因此可能会发生潜在的竞争条件并使作业完成计数器无效。...通知可以作为 KV 存储主题产生操作的副作用发生 - 即调用其用户提供给 KV 原子存储的回调。

    2.3K10

    对象存储服务-构架设计

    协同与调度:部分前端请求可能会同时涉及到与多个后端模块之间的交互,因此网关服务还需要统一这些请求,并实现多个模块之间的协同与调度。 负载均衡:实现客户端请求的负载均衡,提升整体系统的并发吞吐性能。...3.元数据存储(KV store): 一个完整的对象数据主要由数据内容和元数据两部分构成,除了通过上面提到的数据存储服务以外,一些元数据信息也需要用到存储。...,独立的KV存储(元数据存储)能够极大的避免成为整个系统的性能瓶颈。...引入异步队列系统确实能解决整个对象存储系统中一些无法实时操作的痛点,但同时也引入了一些新的问题: 1).如何确保用户的数据一致性,特别是用户频繁进行数据和元数据操作的时候,如何保障这些异步操作原子化,...4).任务时序化和优先级,对象存储系统一般实现的都是数据的最终一致性,如何确保所有任务严格按时间序列或者其他规则执行,如何确定同一时刻对同一个对象的不同操作的优先级顺序。

    2.3K40

    DCache 分布式存储系统|Key-Value 缓存模块的创建与使用

    随着微服务与云的发展,分布式架构的需求变得越来越普遍,传统的 SQL 结构化存储方案已经跟不上脚步,于是 NoSQL 出现了。...本文将继续介绍如何创建和使用 DCache 中的 KV 缓存模块。 ?...对于一些复杂的结构化数据,比如需要为一个 key 存储多个值,通常有两种实现方式。一种是通过序列化存储实现,将多个字段存储在 value 中,需要处理多个字段并发读写的问题。...每个缓存模块支持一种缓存数据结构,通过在一个应用中创建多个不同数据结构的缓存模块,能够实现多种数据类型的存储,满足多种需求。本文将介绍如何创建 KV 模块,其他数据类型相关内容将在之后的文章中分享。...同时 DCache 支持直接连接 DB 进行数据持久化,无需开发者自行实现 DB 连接持久化的相关逻辑,使开发者能够更加专注于业务。

    1.1K20
    领券