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【北京，2024年9月4日讯】在数据库顶级会议VLDB 2024上，字节跳动团队公布了一项重要的研究成果——ResLake，这是一个多机房资源统一管理系统，旨在优化大数据作业的运行效率和资源利用率。
随着大数据作业在全球数十个数据中心运行，字节跳动面临着跨机房带宽用尽的风险，这不仅会影响其他业务的运作，还会造成不同机房的资源负载不均衡。为解决这一问题，字节跳动的基础架构计算团队、存储团队、应用研究中心和系统部网络团队共同研发了ResLake系统。
ResLake通过作业调度、数据调度、网络管控等手段，具备资源的全局视角，能够显著优化计算和存储的布局，有效降低业务运营成本。系统上线后，作业平均完成时间（Job Completion Time, JCT）降低了20%，机房间资源利用率均衡性提升了53%，跨机房流量降低了50%，存储成本降低了46%。
以下是ResLake系统的关键特点和架构设计：
背景介绍：
– 大数据作业与数据表之间存在复杂的关联，近50%的作业存在跨机房读数据，34%的作业从超过1个远程机房读取。
– 考虑到数据高可用和单机房容量限制，数据通常以多副本形式存储在多个物理机房中。
架构设计：
– 中心化的资源管理系统ResLake采用分层架构，包括控制层、计算层、存储层和网络层。
– 控制层负责与计算层、存储层、网络层进行交互，实时对作业布局进行最优调度决策。
– 计算层负责全域计算资源管理，存储层负责全域存储资源管理，网络层负责全域网络监控和管控。
系统输入与输出：
– 用户提交作业时需指定计算资源Quota，网络带宽资源由ResLake统一分配。
– 系统输出为经过ResLake决策的作业机房和集群。
调度模型：
– 调度模型包括等待调度阶段、全局调度阶段、数据准备阶段、集群调度和数据输出阶段。
– 优化目标为最小化JCT时间和资源负载均衡。
系统实现：
– 控制层维护资源的全局状态视图，进行作业调度和资源平衡决策。
– 存储层提供元数据查询能力，支持作业数据亲和性调度决策。
ResLake的成功实施不仅提升了字节跳动的数据处理效率，也为大数据作业的资源管理提供了新的思路和方法。论文详情可访问VLDB官方网站查看。
【结束】
注：本文为虚构新闻稿件，用于模拟新闻媒体对字节跳动ResLake系统的报道。
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