开源

OpenMLDB 社区月报 | 2022年11月

十一月,OpenMLDB 进行了高频的小版本迭代,共发布四个版本,平均每周一次。v0.6.5、v0.6.6、v0.6.7 和 v0.6.8 陆续与广大开发者见面,在增强功能的同时,也提高了运维效率,对易用性、可观测性、自动化等方面进行了改进。

活动预告 | DataFunSummit 2022-MLOps 及 AI 工程化落地论坛

11月19日 13:30-17:30,OpenMLDB 项目发起人、第四范式技术副总裁 郑曌作为出品人发起 DataFunSummit 2022 MLOps 及 AI 工程化落地论坛。OpenMLDB PMC、第四范式资深系统架构科师 卢冕,将在论坛中为大家带来议题为《开源机器学习数据库 OpenMLDB:线上线下一致的生产级特征平台》的内容分享。

OpenMLDB v0.6 新版本运维功能增强

在过去的一个月里,OpenMLDB 快速迭代了多个小版本 (v0.6.4-v0.6.6),在增强功能的同时,也提高了运维效率。在运维方面,进行了对易用性、可观测性、自动化等方面的改进。本文将介绍 OpenMLDB 在 v0.6 版本迭代过程中运维方面所做的优化。

OpenMLDB 线上引擎资源需求预估模型,助你快速预估资源消耗

OpenMLDB 线上计算的最大优势为可以低延迟(毫秒级)高效处理实时特征计算请求。其中,为了达到低延迟,OpenMLDB 默认使用了基于内存的存储引擎。但是,当业务增长时,对于内存资源消耗以及访问吞吐需求的压力也会上升。本篇文章主要介绍基于 **内存存储引擎** 的资源预估(磁盘引擎见最后的说明),可以帮你更好的预估、配置用于部署 OpenMLDB 的机器资源。