零信任融合场景是什么
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
全场景的安全架构规划:从网络边界、内部网络、各类基础设施、数据、业务应用到后期监控响应,运维管控,在各层面均进行安全管控设计,实现全方位立体式防护;- 云安全产品防护:借助腾讯SaaS安全产品包括安全体检(漏... 零信任原则:零信任对访问控制进行了范式上的颠覆,引导安全体系架构从“网络中心化”走向“身份中心化”,其本质诉求是以身份为中心进行访问控制;- 架构持续演进原则:因此云原生架构本身也应该和必须是一个具备持...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着移动互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**...
大数据技术年度总结 | 主赛道
数据可视化也是一种非常有效的沟通工具,尤其是在需要跨部门或跨团队共享和理解数据的场景中。通过使用可视化,可以更好地解释和展示这些数据,使得商业洞见及其影响能够被广泛理解。**预测未来趋势:** 数据可视化可... 建立良好的人际关系和信任基础。提高自己的演讲和表达能力,能够清晰地表达自己的观点和想法,同时能够根据听众的不同调整自己的表达方式和语言风格。及时反馈和跟进项目进展情况,与相关人员保持密切联系和沟通,确...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
场景及价值等方面对云原生大数据进行了详细解读。在 DataFun 五周年庆知识地图发布会上,云原生大数据知识地图正式发布。火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。公众号后台回复“知识地图... 大数据向云原生发展需要推动计算引擎与云原生深度融合,向着自动调优方向演进。从我们的经验来看,这个过程可分为四个阶段:* **第一阶段**+ 部署和管理 K8s 集群+ 应用自己管理容器和镜像* **第二阶段**+ **资...
特惠活动
零信任融合场景是什么-优选内容
零信任融合场景是什么-相关内容
基本概念
应用网关 应用网关的作用是对未经授权的来访请求进行认证和授权转发,对已正确授权的请求进行资源访问转发;对禁止访问的请求进行拦截和阻断,防止其向后访问。零信任应用网关通常通过七层 HTTP 协议反向代理的技术手段来实现,具体做法是将后端业务域名解析到网关上,以此达到对资源访问的拦截和转发目的。它具有用户操作简单、无需依赖终端 agent 等优点,适用于管理不受控的终端用户的场景,例如学校校园官网访问等。 身份管理 I...
我的 2023 总结 - 意图框架学习|社区征文
个性化的进阶场景体验。## 使用场景### 场景1:多模语义交互AI大模型使能用户意图理解### 场景2:智能系统推荐意图共享助力系统学习推荐,支持位置特征学习推荐、时间规律学习推荐、事件信息学习推荐、设备... 上述交互方式并不是对传统交互的替代,而是一种多样性的补充,二者通过多模融合方式,将进一步完善人机交互的功能闭环,从而适应用户对体验维度不断增加的诉求。第二,AI大模型将帮助用户更好的获取需要的功能服务,同时...
大数据技术年度总结 | 主赛道
数据可视化也是一种非常有效的沟通工具,尤其是在需要跨部门或跨团队共享和理解数据的场景中。通过使用可视化,可以更好地解释和展示这些数据,使得商业洞见及其影响能够被广泛理解。**预测未来趋势:** 数据可视化可... 建立良好的人际关系和信任基础。提高自己的演讲和表达能力,能够清晰地表达自己的观点和想法,同时能够根据听众的不同调整自己的表达方式和语言风格。及时反馈和跟进项目进展情况,与相关人员保持密切联系和沟通,确...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据... A:火山引擎 EMR 100% 兼容开源社区主流版本,所以在引擎方面的学习是零成本的。在页面管控上,因为它是一种交互式的应用体验,所以学习成本也非常低。在性能方面,我们在引擎侧做了很多的特性优化。前面在未来规划里...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
# **本文为字节跳动基于****数据湖****技术的近实时场景实践,主要包括以下几部分内容:数据湖技术的特性、近实时技术的架构、电商****数仓****实践、未来的挑战与规划。** # ▌**数据湖**技术特性1. ## **... 字节数据湖新增了多源拼接功能,对于需要融合多种数据源或者构建集市型数据集的场景,多源拼接功能简化了数据操作,使数据集的构建更加简便。 - 字节数据湖支持 read optimize 和 real time两种 query 模式。同...
基于火山引擎平台的云原生技术实践|社区征文
数字经济与实体经济的融合已经成为不可逆转的趋势。>  --- zhy76 (Haiyu Z...
国内生鲜新零售领跑品牌,靠它实现业务新增长
是一家采用线上线下结合、“到柜+到店”模式结合的数字化生鲜新零售企业。企业首创“预订制+全程冷链+冷柜自提”的运营模式,实现生鲜零库存。2020年,公司加速线上线下融合,截至目前,食行生鲜业务入驻苏州、无锡3,0... 实现在精准营销场景下的用户拉新、老客唤醒、营销触达等业务新增长;实现零售企业数据资产和业务应用相互循环的数据飞轮,从而全面推动业务的新增长,帮助企业降本增效,加速创新。
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse是什么?简言之,LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据并发访问安全,同时历史快照功能方便流、AI 等场景...
