I/O Observability for Uber’s Massive Petabyte-Scale Data Lake

I/O Observability for Uber’ s Massive Petabyte-Scale Data Lake

摘要

Uber通过扩展Hadoop文件系统客户端，实现了对数据I/O的实时监控，解决了跨云服务商网络瓶颈和数据集高效定位等难题。借助自研的HiCam聚合器，Uber成功管理了海量指标，降低了存储和计算成本。这一方案为云迁移策略、成本归因和事件处理提供了有力支持，未来还将扩展至数据分层和实时配额提醒等应用场景。