赵晏浠 论文题目 Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings 论文摘要 节点嵌入是向量，每个节点一个，用于捕获图形的结构...基本结构是图形的邻接矩阵。最近的方法还对未链接节点的相似性做出了假设。然而，这种假设可能导致对节点组的无意但系统的偏见。在隐私约束和动态图中，计算远距离节点之间的相似性也很困难。...本文提议的嵌入称为NEWS，不做出相似性假设，避免了隐私和公平性的潜在风险。NEWS是无参数的，可实现快速链路预测，并具有线性复杂性。...正如本文通过与“21 real-world”上的几种现有方法进行比较所表明的那样，避免假设的这些收益不会显着影响准确性。
龙文韬 编辑 | 龙文韬 论文题目 Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings 论文摘要 节点嵌入是每个节点一个的向量...，用于捕获图形的结构。...基本结构是图形的邻接矩阵。最近的方法还对未链接节点的相似性做出了假设。然而，这种假设可能导致对节点组的偏见。在隐私约束条件下和在动态图中，计算远距离节点之间的相似性也很困难。...本文提议的嵌入称为NEWS，不做出相似性假设，避免了隐私和公平性的潜在风险。NEWS是无参数的，可实现快速链路预测，并具有线性复杂性。...正如本文通过与“21 real-world”网站上的几种现有方法进行比较所表明的那样，避免假设不会明显影响模型准确性。
DBA观察到的IO高，是因为sql语句生成了一个巨大的临时表，内存放不下，于是全部拷贝到磁盘，导致IO飙升。 【优化方案】 优化的总体思路是拆分sql，将排序操作和查询所有信息的操作分开。...第一条语句：查询符合条件的数据，只需要查询g.id即可 SELECT DISTINCT g.id FROM gm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id...，SSD的速度要比SATA明显要快，优化后磁盘不再是瓶颈，SSD和SATA性能没有差别。...表的设计原则 使用临时表一般都意味着性能比较低，特别是使用磁盘临时表，性能更慢，因此我们在实际应用中应该尽量避免临时表的使用。...常见的避免临时表的方法有： 创建索引：在ORDER BY或者GROUP BY的列上创建索引； 分拆很长的列：一般情况下，TEXT、BLOB，大于512字节的字符串，基本上都是为了显示信息，而不会用于查询条件
除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。...先分享一个真实发生的故事： “ 我们在对上文提到的FaaS 系统做一次部署时，由于API测试不通过导致流水线构建失败。调查发现是因为测试运行时间过久导致请求使用的令牌过期。...该问题导致一个月以来，Lambda，SQS，RDS，DynamoDB和CloudWatch等AWS服务被持续不断地使用，因而产生了高额的账单。...Severless系统中很多问题都会导致账单的异常增加，而通常我们的精力都会放在系统问题的调查和修复上，后知后觉地才发现这一实打实的经济损失。大多云平台都提供了成本管理功能。...问题2：验证优化后效果 由于依赖过多，每次修复后都需要部署到个人测试环境中，而部署过程会花费较多的时间。另外，想要端到端地去验证整体和局部性能的提升效果，也只能通过写复杂的查询命令来从日志中进行统计。
DynamoDB 是一个性能好、可靠高且具有可扩展性的NoSQL云数据库服务，DynamoDB集15年分布式非关系性数据库开发之精粹，又通过内部使用考验，是AWS团队精心打造的产品。...例如，用户A在DynamoDB上保存了10GB的数据，假设这10GB数据全部保存在同一台机器上，而且这台机器的读性能只有1GB/秒。...DynamoDB 特性： 1） 稳定的性能保证（固态硬盘SSD进行存储，十毫秒内完成，处理请求速度不会随着数据量的增加而减慢） 2） 读/写流量限制预设Provisioned Throughput（用户必须指定对数据库的读...因为批量操作只有Domain数据在一个节点上才能有效完成，导致单个Domain最大只能支持到10G； 2、性能不可预期。...SimpleDB为了方便使用，所有属性都建索引，都可以搜索，这导致更新性能不可控，如果属性一多或数据量一大更新就很慢； 3、最终一致性难以使用。
由于这个资源的路径是"/posts / { post id }"，因此它将作为一个子资源创建。要做到这一点，首先单击"posts"资源，然后去操作创建资源。...另外，通过亚马逊的免费版，可以免费获得少量的资源 由于每个选定组件的性质，高度可扩展且可以从AWS中获取 启动只需的最基本知识，只需要定义规则和用一种非常流行的语言编写逻辑: JavaScript，Python...假设有10000个设备每15分钟报告一小部分数据，这就导致每月平均730个小时，每月约有2920万个请求。...然而，让我们想象一下，如果一个企业的设备每秒钟都在报告关键数据(而不是每隔15分钟) ，而且有成千上万的数据。 还愿意为FaaS付多少钱呢？...如果是10万台设备， 每月每台设备的费用增加到13.61美元，还是挺贵的。 无服务架构IoT方案的优缺点 所有这些数字意味着优化的请求率将会立即和几乎线性地导致月度费用减少。
边缘管道加载与用户位于同一区域的事件，而权威 (Auth) 管道组合公司服务的五个区域的所有事件。最后，必须获取数据并将其送回客户端以支持播放。...灵活的一致性级别和复制因子有助于他们支持单独的 Auth 和 Edge 管道。例如，Auth 使用仲裁一致性，而 Edge 由于数据重复和高吞吐量而使用“1”的一致性级别。...“在我们的案例中，由于高吞吐量和低延迟的要求，DynamoDB无服务器并不是一个很好的选择。此外，不要低估硬件的作用。更好地利用硬件是降低成本同时提高性能的关键。”...迁移到GCP，获得更好的性能和更低的成本 Digital Turbine是移动广告技术领域的巨头，年收入达5亿美元，在其DynamoDB实施中面临着越来越大的挑战。...虽然迁移的主要动机是在收购后标准化到Google Cloud Platform，但现有的DynamoDB解决方案一直都在造成大规模的性能和成本问题。
下面是一个使用AWS的DynamoDB来处理高并发和大数据量的代码案例： import boto3 # 创建DynamoDB客户端 dynamodb_client = boto3.client('dynamodb...('table_exists').wait( TableName='mytable' ) # 插入数据 response = dynamodb_client.put_item( TableName...然后，我们使用put_item方法向表格中插入一条数据。这个方法需要指定表格的名称和要插入的数据。 接着，我们使用get_item方法查询表格中的数据。...缓存 云数据库可以使用缓存来提高读取性能。缓存是将常用的数据存储在内存中，以减少对数据库的访问次数。通过使用缓存，可以提高系统的响应速度和并发处理能力。 4....异步处理 对于高并发的情况，云数据库可以采用异步处理的方式来提高性能。异步处理是指将一些耗时的操作放到后台进行处理，不阻塞主线程的执行。这样可以提高系统的并发处理能力。
fieldstable.put_item(Item=domain_object) domain_object_status_changed_event = # set fieldsevent_bridge.put_events...另一方面，Lambda 函数由于消除了所有 EventBridge 代码而变得更小更快。为了估算这样能节省多少钱，我做了一个不是那么科学的测试，用 Postman 多次调用这个函数。...从 Lambda 函数的指标中可以看到，原始版本发送事件在大约 65 毫秒（左边的蓝点）时触底，而 DynamoDB 处理事件将其降到了大约 14 毫秒（右下角的蓝点）——由于 DynamoDB 的异步处理...而恰恰因为成本变得可见，你才可以看到并管理好它们。 异步化，但仍然要考虑延迟问题 在改变系统的运行时架构时，成本并不是唯一需要考虑的问题。例如，性能也可能受到影响。...但将架构画成一组表示服务的图标通常并不能说明全部情况，甚至可能会导致想法变得狭隘。 如果我们思考的是服务的意图，而不是它们的颜色，就会看到略微不同的视图。
目前，asset 表以及相关附属表已经占用了全部数据库 50% 以上的存储，服务中使用的表联查操作以及复杂 SQL 操作都会使数据库的性能骤降，从而导致应用服务性能变差。...而开发人员则可以通过实时更新开关的状态，从而在遇到问题的时候，及时在两个数据源 MySQL 与 DynamoDB 之间进行切换，从而避免用户问题的产生。...存储类型的变化 由于我们的核心业务系统使用的语言是 Golang，所以在从 MySQL 到 DynamoDB 的迁移实现过程中，由于数据存储类型的变化，微服务程序中需要重新按照 DynamoDB 中的数据类型重新定义数据结构...除了上述由于数据库特点不一致所带来的实现上的变化之外，我们在迁移的过程中也发现了一些由于 DynamoDB 的限制所引发的一些问题。 数据一致性问题 在并发测试的过程中，我们发现了这样一种现象。...，可以看到迁移前 Duration 平均为 90ms，而迁移后的 Duration 降为平均 50ms，降低了近 50%。
/八位组 Content-Length 对象数据长度，以字节为单位 3、基本操作 S3中支持对桶和对象的操作，主要包括：Get、Put、List、Delete和Head。...支持简单的查询功能，且由于不同数据库之间API的不同而造成移植性较差 总结： （二）SimpleDB SimpleDB基本结构图如下，包含了域、条目、属性、值等概念。...例如：某类商品除颜色外其他参数完全一致，此时可以通过在颜色属性中存放多个值来使用一个条目表示该商品，而不需要像关系数据库中那样建立多条记录。 ...SimpleDB与其他AWS组件综合使用的方式 限制：SimpleDB中每个属性值的大小不能超过1KB。 导致：SimpleDB存储的数据范围极其有限。...（三）DynamoDB DynamoDB的特点： DynamoDB以表为基本单位，表中的条目同样不需要预先定义的模式。
据了解，大部分都是由于某一个服务的某一个节点挂掉，引发连锁反应，最终导致集体宕机。...级联故障的原因 可能导致级联故障的触发点有很多，最终可能导致的情况包括服务器过载、资源耗尽和服务不可用。 服务器过载 最常见的原因是服务器过载。发生这种情况时，系统性能下降通常会影响到系统的其他部分。...在第二种情况（右）中，集群 B 发生故障，所有流量都打到集群 A，这就可能导致过载。集群 A 现在必须每秒处理 1200 个请求并开始出现异常行为，导致性能远远低于每秒 1000 个请求。...通过丢弃某些类型的流量切换到降级模式。 消除批处理/不良流量，以减少由于非关键或错误工作导致的系统负载。 由于这最终意味着系统的某些部分不可用并且对客户可见，因此最好首先避免级联故障。...有时，最好只向您的客户显示一条错误消息，而不是实施复杂的重试逻辑并冒着 DDoS 攻击您自己的系统的风险。然而，这里经常不得不做出妥协。测试、容量规划和在系统设计中应用某些模式有助于提高系统的弹性。
关键要点 数据是当今许多基于 SaaS 的服务的支柱。 由于数据和云服务的动态性质，由于工程要求不断变化，数据转换是一种常见的需求。 数据转换仍然是工程领域的持续挑战，并且建立在手动工作之上。...确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。...我们希望专注于开发我们的应用程序及其用户体验，而不会遇到问题和规模方面的挑战，这对我们的工程师来说是一个持续的斗争。...AWS Lambda正在成为快速增长的SaaS系统的热门选择，因为它通过其工具套件（即支持这些系统的数据库AWS的DynamoDB）为开箱即用的扩展和性能提供了许多好处。...虽然有许多形式的数据转换，从替换现有项的主键到添加/删除属性，更新现有索引 - 列表还在继续（这些类型只是几个示例），但仍然没有简单的方法以托管和可重现的方式执行其中任何一个，而不使用可破解或一次性脚本
如果数据量很大，网络传输速度可能会变慢，导致迁移和集成的时间延长。此外，如果网络连接不稳定，可能会导致数据传输中断或丢失。 应用程序的适配性：将传统数据库集成到云平台可能需要对应用程序进行适配。...由于云数据库可能具有不同的API和查询语言，应用程序需要进行相应的修改和调整。这可能需要额外的开发工作和测试。 安全性和合规性：在迁移和集成过程中，安全性和合规性是一个重要的考虑因素。...= boto3.client('dynamodb') # 查询传统数据库的数据 cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM users'...) users = cursor.fetchall() # 将数据迁移到云数据库 for user in users: response = dynamodb_client.put_item(...然后，我们使用boto3库连接云数据库，这里以DynamoDB为例。接着，我们查询传统数据库的用户数据，并将每个用户的信息插入到云数据库中。最后，我们关闭数据库连接。
当时，亚马逊电商采用的是 Oracle 关系型数据库，但由于关系型数据库天然地在面对海量数据的高效率读写时，读写性性能较差，因此，尽管拥有上万套 Oracle 数据库，并对数据进行了分库分表处理，在业务量剧增的情况下...金融行业公司 Capital One 大量使用非关系型数据库 DynamoDB，而需要数据分析时则会用到 Amazon Redshift。...每一款数据库都有其历史背景，是特定时间、技术条件之下面向指定场景需求的产物，各有所长的同时也各有局限性。因此，不同的业务类型、乃至同一业务链路下的不同场景特性可以按需拆分为不同的数据库需求。...亚马逊云科技最典型的非关系型数据库是 DynamoDB，它的扩展几乎没有上限，且能够避免数据集增大导致性能下降，海量数据集下依然可以保持毫秒甚至微秒级的响应时间。...对于 NoSQL 来说，一个比较常见的问题是访问不均衡的问题，而 DynamoDB 特有自适应容量（Adaptive Capacity ）功能，增加过热分区的吞吐量，对过热项目进行隔离。
◆ 不太灵活的查询模式 Dynamo暴露了一个更简单、更受限制的查询模型。 它只暴露了两个函数，get(partition key)和put(partition key, object)。...因此，亚马逊的软件系统需要以一种将故障处理视为正常情况的方式来构建，而不影响可用性或性能。" 我非常喜欢上面这句话，这句话作为论文导言的一部分，真正设定了对Dynamo的期望。...能够每天处理失败是Dynamo工作要求的一部分。 它还强调了Dynamo的关键焦点是可用性和性能。 ◆ 流言蜚语 Dynamo是为了以分布式方式工作而建立的。...重要的是要明白，某些故障模式有可能导致系统对相同的数据不只是有两个而是有几个版本。在网络分区和节点故障的情况下，更新有可能导致一个对象有不同的版本子历史，系统将需要在未来进行协调。...AWS关于DynamoDB的数据建模的两部分系列文章也非常有趣，尽管那更多地是关注DynamoDB而不是Dynamo。它真正展示了数据查询和数据模型是如何与关系模型完全不同的。
DynamoDB中有函数只更新子键的操作，而其他子键不更新。 以上两种办法，肯定是第二种办法比较方便，而且只进行一次update操作，而第一种办法，先进行get操作，然后put操作，进行了两次读写。...DynamoDB: UpdateItem, Ignore Null values in ExpressionAttributeValues 解决方案是 DynamoDB Java 版本有UPDATE_SKIP_NULL_ATTRIBUTES...方案１的实现过程 基本操作可以阅读文档Node.js 和 DynamoDB 创建数据库 var AWS = require("aws-sdk"); AWS.config.update({ region...dynamodbDoc.put(putparams, function(err, data) { if (err) { callback({...通过Ｗeb DynamoDB 界面看的比较清楚。
这种实例创建模式将基于为在云中运行具有成本效益的超参数优化而开发的一种模式。 将预测功能保留在Lambda中意味着由于加载TensorFlow而仍然可能存在大小限制。...鉴于我们不会在Lambda函数中进行训练，因此性能下降可以接受预测，因此将使用解压缩为55MB的浏览器版本。...对于数据存储，我们将在DynamoDB中创建两个表： data —将保留带标签的输入数据进行训练 model —存储训练工作中的元数据和指标 环境设定 初始化 由于项目将与Node Lambda文件和Python...在upload.js第一个导入和设置的AWS SDK。由于此功能是从HTTP事件触发的，因此将读取该body字段，然后构造一个代表单个DynamoDB插入项的对象数组。...最后，每个模型拟合的结果将存储model在DynamoDB 中的表中。 由于data应该填充该表，因此现在可以在本地运行此笔记本并验证功能。
开发人员被迫使用单独的事务性存储 (如 DynamoDB) 来执行事务操作。在 DynamoDB 和 S3 之间构建两阶段写入在技术上并不困难，但它很令人烦躁，而且会导致丑陋的抽象。...而且，由于 S3E1Z 不是多区域的，开发人员需要为多个可用性区域构建群体写入（quorum writes），以获得更高的可用性。...这样做的好处是，Turbopuffer 构建了一个优雅而简约的设计，它 只有三个组件，即 Turbopuffer 二进制文件、RAM/SSD 缓存和 Google Cloud Storage。...认识到 S3 是一个对象存储而不是文件系统，这是进入启蒙斜坡（在新技术或新思想出现后，人们逐渐认识到其价值和应用，开始广泛采用的过程。——译者注）的必经之路。...通过采用 DynamoDB 作为元数据层，系统可以获得很多好处。 最终，是放弃 S3 还是接受它的缺点取决于系统的使用场景和设计目标。
现在 Scheduler 的功能都集成在 Service 服务中，而 Service 服务是集群部署，所以 Scheduler 不存在单点的问题。...6.4 性能优化 以上方案在实践的过程中，做了很多优化，大致可以归纳成以下几点： 1）消息积压 由于需要处理的延迟消息会因为消费能力不足的情况导致消息积压的问题。...如果单位时间内写入消息的数量超过了 WCU 的限制会导致消息写入失败，同理也会导致读取消息失败。 如果将 WCU 和 RCU 都设置成峰值肯定不会导致读写失败的问题，但是会产生巨大的成本浪费。...4）消息平滑处理 由于写入 Delay Message Topic 中的消息峰值可能会比较大，如果快速消费这些消息，会导致后续对 DynamoDB 的读写压力比较大。...3）DynamoDB 性能指标 从 PutItem ThrottledRequests 这个指标可以看出，通过 DynamoDB 写入消息没有发生写入失败的情况。
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