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之前side project 刻過類似的東西,過幾年回來就看不懂了X

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zero downtime不是理所當然和免費的,這篇文章應該是基於假設在有好的文化和足夠資源的團隊。

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敘述蠻大一部分著重在價格優勢上,但沒說他們是怎麼做到的。不知道是成本價在賣還是 AWS 利潤抓太高了。

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沒遇過自大的SWE,覺得model可以解決一切問題的ML工程師倒是蠻多的。

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超強,但稍微大一點的文件在稍微舊一點的電腦就卡到不能用

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今天看起來大家都在gather town 上玩,比較少人要聽議程xd

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往年的 party, 攤位, BoF, 閃電秀今年也都有喔!歡迎參加!

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大公司 infra team 最後都是政治問題: 是做給長官 (customer) 看,還是真的是來服務 developer (user)

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看起來這邊的人應該有申請了,不過還是貼一下xd

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這對大型應用也蠻不合適的。因為她設計的時候應該沒有考慮到 DB sharding。SQL tuning 也很麻煩。分散式架構他的 cache 也沒啥用。

之前為了弄 sharding 還土炮包一層。

感覺現在應該剩下單機版的 application 比較適合。

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傳承 haoop 的精神,讓運算發生在資料所在的地方。

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學校應該不會算牌價吧,不知道怎麼簽約的

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給富爸爸收購也可以撐很久

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要財務自由還是去做直銷比較快拉,之前台大資工一群在做

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一般 DB 應該是 IO bound 才對,但他這邊說的 limit 是 CPU usage,或許包含 IO wait?

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是說一般 LSM tree 會用 bloom filter 避免 key not exist 時需要 sequential search。他這邊沒有說他是怎麼做的。或許他的 usage pattern 不會有這種狀況,還是反正就慢慢來?

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TL;DR: 做一個可以存 PB 數量級 log 的 DB,基於 LSM tree,只是把 DynamoDB 當 ram, S3 當 disk。

標題蠻 misleading 的,一般應該不會把 log 叫做 metadata 吧?

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討論除了 RDBMS 以外的各種 buzzword 的資料儲存系統,和怎麼用這些系統兜出 scalable/reliable 的應用。

例如用RDBMS 去搭配 noSOL, object storage, message queue... 去做 large scale web application, stream/batch data processing...等等。