Discord has detailed how it rebuilt its database operations around a new internal orchestration framework called the Scylla Control Plane (SCP), enabling its small infrastructure team to automate...
Sprig是一家AI驱动的产品研究平台,因数据量超过1.3万亿事件,Postgres数据库无法承载。团队决定将访客数据保留在Postgres,其余数据迁移至ClickHouse和Redis组合,最终选择ScyllaDB,显著降低延迟,提高性能,简化基础设施,提升成本效率和可扩展性。
ScyllaDB最近推出了基于USearch的向量搜索功能,支持在同一表中存储向量嵌入和结构化数据,适用于实时应用如生成模型和欺诈检测,提供低延迟响应。其架构优化了数据库管理和向量检索,确保高效存储和快速访问。
ScyllaDB推出了新云数据库服务ScyllaDB X Cloud,声称其性能可与AWS的DynamoDB媲美,成本仅为后者的一半。该服务支持快速扩展和高效存储,能够处理高达200万次操作每秒,延迟保持在毫秒级。此外,ScyllaDB X Cloud具备自动扩展、数据压缩和多种节点规模等特点,吸引企业考虑迁移自DynamoDB。
Ruby on Rails(RoR)是一个流行的网络框架,适合与SQL数据库结合开发后端应用。尽管RoR简化了开发流程,但在大规模系统中性能有限。ScyllaDB和Charybdis ORM提供高性能的分布式后端,支持灵活的数据建模,适合高并发场景。
JioCinema利用ScyllaDB的Bloom过滤器解决了个性化推荐中的用户观看历史问题。该平台支持6.2亿IPL观众,需高效处理观看数据。与自建或Redis Bloom过滤器相比,ScyllaDB提供更快的响应和更低的延迟,提升了用户体验。
Expedia Group成功将Cassandra集群迁移至ScyllaDB,利用其内置的变更数据捕获功能,提升了数据一致性并简化了操作。迁移过程中实现了零停机、持续TLS连接和数据一致性,最终达成高效、稳定且具成本效益的解决方案。
研究提出了Scylla动态评估框架,用于量化评估大型语言模型在分布内和分布外数据上的表现。发现任务复杂性与表现差距存在非单调关系,揭示了LLMs的泛化能力有上限。随着模型规模增大,处理复杂任务的能力提高。研究还强调了微调对泛化能力的影响,并探讨了模型复杂性对微调性能的影响。
工控系统选择数据库时,应考虑数据模型、查询语言、分片和复制等特征。MongoDB使用面向文档的数据模型和MQL查询语言,支持分片和自动复制。ScyllaDB使用宽列族数据模型和CQL查询语言,支持分片和自动复制。PostgreSQL使用关系数据模型和SQL查询语言,不直接支持分片,但可通过扩展实现。ScyllaDB在性能比较中表现出更低的延迟和更好的容量。迁移到ScyllaDB需要重构数据处理和操作逻辑,并经历六个月的重建过程。在迁移过程中,硬件配置和数据建模是挑战。根据具体用例选择最适合的数据库,并准备好调整决策和信念。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。