【字节跳动】汪喆-字节跳动资源画像和时间序列预测的运营实践

近日，字节跳动的汪喆在GOPS全球运维大会暨XOps技术创新峰会2024·北京站上发布了一份关于“字节跳动资源画像和时间序列预测的运营实践”的报告。这份报告深入探讨了云原生资源效能领域的实践与创新，包括集群资源运营、时间序列预测技术、资源画像构建，以及这些技术在效能提升中的应用。报告中详细介绍了如何通过时间序列预测和资源画像来优化资源分配、提升资源利用率，并提出了智能HPA、规格推荐等创新应用，这些都是提升云原生架构效能的关键技术。报告内容丰富，为云原生资源管理提供了宝贵的实践经验和前瞻性洞察。

在数字化时代，资源管理的效率直接关系到企业的核心竞争力。字节跳动的汪喆在GOPS全球运维大会暨XOps技术创新峰会上，分享了他们如何通过时间序列预测和资源画像技术，提升资源运营的效能。这份报告揭示了在云计算和大数据时代，如何通过技术手段实现资源的精细化管理，以达到成本优化和效率提升的目标。

报告首先指出，集群资源运营的核心在于提升部署密度、弹性伸缩和资源超分。通过潮汐混部和HPA等技术，可以实现资源的分时复用，减少资源浪费。然而，这些方法存在灵活性差和准确性低的问题。为了解决这些问题，字节跳动采用了时间序列预测技术，通过实时数据和预测数据的驱动，提前响应资源需求的变化，提升弹性资源的质量。

在时间序列预测方面，报告提到了ATFNet模型，它通过时域和频域的结合，动态调整权重，以适应不同周期性的负载预测。这种模型的应用，使得在线短期数据预测更加准确，能够应对多种用户场景。此外，报告还提到了通过分解集成思想，结合传统统计预测方法，优化预测结果，使其更加适用于实际系统的工作负载数据。

资源画像是报告中的另一个重要概念。它为上层应用提供了统一的抽象资源接口，便于应用对接。同时，它还可以与ByteBrain服务和时序预测系统相结合，获取预测结果。这种资源画像的应用，使得资源管理更加精细化，提高了资源的有效利用率。

报告还详细介绍了时序预测在效能提升中的应用。例如，在动态超分方面，通过负载的时序预测数据，可以实现更精确的超分比预测。这种技术的应用，使得内部存储集群的CPU和内存资源得到了更高效的利用，节省了大量的设备成本。在真实负载调度方面，结合应用长周期时序预测数据与节点短周期时序预测数据，提升了负载调度的准确性。这种调度方式，可以规避未来可能出现的负载高峰，保证集群负载的稳定性。

智能HPA是报告中提到的另一个创新应用。它通过时序数据预测，解决了业务流量突发和资源扩缩容响应滞后的问题。与传统的HPA相比，智能HPA更加免运维，数据驱动，能够基于历史维度的资源用量或业务指标，训练副本数推荐模型。这种智能HPA的应用，不仅提高了资源的利用率，还降低了运维成本。

规格推荐是报告中提到的另一个重要应用。它通过基于历史资源画像和实时资源利用率状况，给出合理的规格推荐。这种智能规格推荐，可以预测负载资源需求趋势，自动修正资源规格，提升集群装载率。这种推荐方式，不仅提高了资源的利用效率，还降低了运维的复杂性。

报告最后提出了未来展望，包括通过时间序列预测数据优化混部资源池动态分配效果，关联服务业务指标与节点底层指标，构建服务质量体系，以及将资源画像、动态超分、IHPA等能力在katalyst社区开源。这些展望表明，字节跳动将继续在资源运营领域进行技术创新，以实现更高效、更智能的资源管理。

这篇文章的灵感来源于汪喆在GOPS全球运维大会暨XOps技术创新峰会上分享的报告。这份报告不仅为我们提供了字节跳动在资源运营方面的实践经验，还展示了时间序列预测和资源画像技术在效能提升中的重要作用。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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