创建零信任安全模型的原因-火山引擎

[]()## 应用场景与特性**传统的大数据** **Hadoop 离线分析类场景**往往存在云上 HDFS 搭建成本高、运维难等问题。大数据文件存储支持 HDFS 缓存加速,针对上述痛点精准优化:- 全托管免运维,完全兼容 HDFS 协议 ,零成本迁移; - TOS 存储底座,低成本,高可靠,容量弹性伸缩; - 缓存加速突破 TOS 对象存储性能限制,速度十倍提升; - 海量数据场景下的性能优化。![]()**在数据湖分析、机器学习模型训练等结构化/非...

且没有类似 Protobuf 的强制模型约束(schema),编解码效率往往十分低下。再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CP... 无法做到秒级热更新——这也是代码生成方式的 JSON 库受众并不广泛的原因之一。JIT 则将编译过程移到了程序的加载(或首次解析)阶段,只需要提供 JSON schema 对应的结构体类型信息,就可以一次性编译生成对应的 code...

而是浪潮新近发布的全球最大规模人工智能巨量模型—— **“源1.0”** 的杰作。“源1.0”,其参数量高达 `2457` 亿,借助文本分析模型,获取 `5TB` 高质量中文数据集,其作为语言模型可较好完成尤其针对中文的阅读、理解... `2020` 年欧盟委员会发布的人工智能白皮书为欧洲的人工智能设定了一个清晰的愿景:一个卓越和可信任的生态系统。`2021` 年 `4` 月,欧盟委员会提出了一项旨在加强人工智能(`AI`)技术监管的法规草案。这项草案拟创建一...

定义了如下 3 种 Kubernetes 多租户模型。## Namespace as a Service(NaaS)![34cb172d0b49d93e8f799e3cda7b85b1.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1e2673aad38e4fc4ab78e8df136e34ad~t... 效率和安全之间进行权衡。上述方案一定程度提供了路径手段,但是依旧不够完美。在字节跳动业务发展过程中,由 K8s 集群控制面的多租户功能带来的诸多困扰同样存在,基础架构团队期望近乎零成本、兼容 Kubernetes 原...

每当我们面对一个极有可能颠覆行业的技术热潮时,决策者对于未来的考量和判断,往往决定着企业的最终走向。 面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公... 要考虑应用所带来的信任和体验,是否足以覆盖掉成本。 对此谭待总结:现阶段还是把基础大模型做好的阶段,但未来在不同的领域,却未必要用最好或最强的模型,而是要根据所在场景,选择所擅长的、性价比最合适的模型。...

ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口,具有海量存储和吞吐能力,单体集群可达万亿条边,支持百万 QPS 图上多度读写。ByteGraph 也支持 Super Node 热点访问,单个过亿出度节... 因此任何单一节点故障对可用性零影响,同时可规避慢节点,缩短 P99 延时。### ABa...

主要的事故原因总结为四大类:设备老化、人员操作不当、检查不到位、安全红线意识不强。因此,国家也出台了很多相关的政策条例,比如,2019 年 2 月国务院公布了《生产安全事故应急条例》。进行版本管理。第三步、IEF 智能边缘平台,边缘计算节点安全接入,应用(算法)批量调度、升级。第四步、AOM 应用运维管理,边缘计算...