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ByteDance 提出 USDB 统一序列存储系统

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AI 综述

ByteDance 推出了面向下一代推荐系统的统一序列存储实践 USDB,通过 CascadeLSM 时间基压缩、差异化副本、部分转储及混合列式格式,解决推荐模型中长用户历史带来的存储不对称问题。 生产迁移记录显示,USDB 使平均写延迟降低了 85.8%,基础设施成本降低了 42.1%,且聚合下推在受限接收预算下可维持普通读 8.5 倍的吞吐量。

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11月4日
  1. Hacker News-首页
    USDB:ByteDance 针对下一代推荐系统的统一序列存储扩展实践

    ByteDance 提出了 USDB,一种面向流式和批处理工作负载的统一序列存储实践,通过 CascadeLSM 时间基压缩、差异化副本、部分转储及混合列式格式来解决推荐模型中长用户历史带来的存储不对称问题。生产迁移记录显示其平均写延迟降低了 85.8%,基础设施成本降低了 42.1%,且聚合下推在受限接收预算下可维持普通读 8.5 倍的吞吐量。

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