零信任环境感知功能
社区干货
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运维、云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交付效率,最终帮助企业降低云上成本,提升人员效率,加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充分释放云计算的技术红利,让业务更敏捷、成本更低的...
替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理
环境变量、文件或启动参数的方式注入到应用中去,就像敲 Linux 命令一样方便。我们会发现 Spring Cloud Config Server 更像是一个独立的软件,Kubernetes 的 ConfigMap 更像是软件内的功能,这就是两者之间的区别。... 而 Kubernetes 并不需要由应用进行感知,这是非常大的区别。接入 Kubernetes 的服务发现也是比较简单的。只要创建一个 service 的资源(resource),定义其对应的 Label 即可。我认为服务发现是 Kubernetes 的一个很...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
功能性、稳定性、可观测性以及安全性,以满足大规模多租集群、离线混部、云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重... **离线混部的便捷性——** KubeWharf 在离线混部场景中展现了独特的便捷性。在一些特殊环境中,如边缘计算、空难、远程地区等,网络连接可能是有限的或不可用的。在这些情况下,KubeWharf 的分布式操作系统架构发...
个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文
它们利用各种人工智能技术来识别环境中的模式、做出决策、执行一系列操作并生成输出。这些代理具有从环境中学习并随着时间的推移不断改进的潜力,使它们能够处理复杂的任务。AI Agent需要感知环境、做出决策并执行... 这种技术使得生成式人工智能更加灵活和多功能,能够应对多模态数据的挑战。多模态GenAI的市场渗透率还不足目标受众的1%,但它具有潜力在企业应用中产生变革性的影响。其重要性在于能够处理现实世界中多种数据类型的...
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个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文
它们利用各种人工智能技术来识别环境中的模式、做出决策、执行一系列操作并生成输出。这些代理具有从环境中学习并随着时间的推移不断改进的潜力,使它们能够处理复杂的任务。AI Agent需要感知环境、做出决策并执行... 这种技术使得生成式人工智能更加灵活和多功能,能够应对多模态数据的挑战。多模态GenAI的市场渗透率还不足目标受众的1%,但它具有潜力在企业应用中产生变革性的影响。其重要性在于能够处理现实世界中多种数据类型的...
一步搞定项目changelog的生成和实时通知
```type具体类别如下:``` feat:新功能(feature) fix:修补bug docs:文档(documentation) style: 格式(不影响代码运行的变动)refactor:重构(即不是新增功能,也不是修改bug的代码变动)test:增加测试chore:其他修改, 比如构建流程, 依赖管理 ```使用示例:```feat: 支付二清商家入驻流程 ```项目发布后,为了让大家感知项目迭代内容,这时...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
针对火山引擎 EMR 的核心功能,进一步展开讲一下,就是提供了企业级的大数据生态组件,例如:Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等,100% 开源兼容,快速构建企业级大数据平台,降低运维⻔槛。 **火山引擎 EMR 的核心特性包括以下几点:**- 开源兼容 & 开放环境:大数据组件来自开源社区,与开源版本兼容。EMR 提供半托管的环境。EMR 托管在火山引擎的基础设施之上,通过管控面将用户在控制台...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
# 云原生架构在技术视角下,云原生架构是由一系列针对云原生技术的设计原则和模式构成,其主要目标是在云应用中去除最大限度的非业务代码部分,从而将这些非功能性特性(比如弹性、韧性、安全性、可观察性、灰度等)交... RocketMQ基于大规模云计算环境的实践经验(例如,阿里(双十一、双十二)、携程(过年高峰期)),辅助了成千上万的企业完成数字化转型,从而实现了从互联网消息中间件到云原生消息中间件的发展变革。RocketMQ与其他消息中间...
字节跳动 Spark Shuffle 大规模云原生化演进实践
Shuffle 是用户作业中会经常触发的功能,各种 ReduceByKey、groupByKey、Join、sortByKey 和 Repartition 的操作都会使用到 Shuffle。所以在大规模的 Spark 集群内,Spark Shuffle 经常会成为性能及稳定性的瓶颈;Shu... 使用户在迁移过程中感知不到性能上的差异。- 另外,Pod 对内存的限制也非常严格,这导致 Shuffle Read 时无法使用空闲的 page cache 资源,从而导致 Shuffle Read 时 page cache 的命中率非常低。在这个过程中就会...
Apache Pulsar 在火山引擎 EMR 的集成与场景
针对火山引擎 EMR 的核心功能,进一步展开讲一下,就是提供了企业级的大数据生态组件,例如:Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等,100% 开源兼容,快速构建企业级大数据平台,降低运维⻔槛。火山引擎 EMR 的核心特性包括以下几点:- 开源兼容 & 开放环境:大数据组件来自开源社区,与开源版本兼容。EMR 提供半托管的环境。EMR 托管在火山引擎的基础设施之上,通过管控面将用户在控制台上的操作...
火山引擎谭待:数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎
以进一步去弥补社区版本功能的缺失。 最后一个很重要的是我们做了多级的资源隔离。因为每天有不同的部门、角色在做各种各样的分析,那么权限、时效性的要求都不一样。那么通过租户的隔离、读写的分离以及异构的计算... 在弱网环境下,云边协同的问题;在异构的环境下,机器学习的场景里面的GPU调度问题。 第三,是在线/离线的混部。因为这么大的规模,成本自然也很大,所以我们要做好利用率的提升。在线/离线的混部是非常重要的手段。特别...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.04
**火山引擎数据中台产品双月刊**涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台... ### **云原生数据仓库ByteHouse****【查询优化器】** ByteHouse 从零开始自研的了查询优化器,在实现了完善的优化器之后可以直接运行全部 TPC-DS 原始 SQL,并且效率也得到了很大的提升,相对在没优化器的情况下手...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
客户不需要去感知广州有几个机房,深圳有几个机房,甚至华东区电信有几个机房,怎么去开通,怎么去维护。火山引擎会基于云原生的技术屏蔽底层的整体资源覆盖的差异,然后批量交付。举个简单的例子,广东电信的客户需要10... 而且不同的IDC机房物理环境、硬件环境,甚至服务器数目都不太一样,有的只有几台,有的有几百台。怎么基于Kubernetes合理地去管理不同的业务以及不同的资源,其实就是我们会面临的第一个问题。第二个,相对于中心的一...
