那么随着参数指数级的增长,在 GPT-5 以及以后是不是离人类大脑皮层神经元链接数更近一层,那么彼时的 AI 是否可以达到人脑运算处理量呢?我们拭目以待。## 云产品中无形的 AI其实看到云产品,可能并不能跟 AI 直接... 同时也助力了 AI 技术的完美融合![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b4d696a59d654914a756cd7cde1b4bb1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires...
Serverless和云原生数据库的结合可以提供更高效、可扩展、灵活和安全的数据处理和分析解决方案,帮助企业更好地利用云资源,提高数据处理和分析的性能和效率。 **本篇将通过“五问ByteHouse”,为你解... 这些目的都是尽可能减少计算和存储之间的网络开销。 此外,从25GE网络,到RDMA/RoCE等高速网络,再到下一步的内存型网络的融合,如何减少延迟、提高吞吐也是业界在持续解决网络通信层面的难点之一。 ...
**Soft State**:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同步中等,在数据达到最终一致的状态后才改为成功。 - **Eventually Consistent**:指经过一段时... 和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场...
随着字节跳动各业务云原生化的推进,根据不同阶段业务需求和技术特点,选择合适的混合部署方案,并在此过程中不断迭代混部系统。 由于在线部分早先已经基于 Kubernetes 进行了原生化改造,但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的资源量,并与 Kubelet 或 Node Manager 等单机组件打通;同时当在线和离线工作负载调度到节点上后,也由该协调组件异步更新这...
数增加提示,增加用户可读性。调度时长表示再次调度的时间间隔,即任务拉起不成功会再次重试调度。 优化 任务资源用量 在任务列表页面,显示上线任务的 CPU 和 Memory 使用量,并支持按照升降序排列。 优化 任务日志 任务日志支持全屏化查看、下载到本地查看。 优化 2024年2月功能名称 功能描述 功能类型 项目融合 Flink 控制台的项目与火山引擎的项目融合,可以对不同业务或项目使用的云资源进行分组管理。 基于项目进行...
以及联系方式——从传统营销线索流转链路上来看,这些信息组合就能被认为是“原始线索”,可以直接下发到销售团队,进行下一步的联系追踪;但对追求更高效率、更高转化的数智企业来说,仅仅从问卷获取的信息,还远远不够支撑对一条营销线索的判断。 于是,在用户提供的企业属性信息基础上,融合用户在官网内的全生命旅程特征,正在成为营销线索流转智能化的重要一环。 以火山引擎数智平台(VeDI)增长分析DataFinder的应用场景为...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群## 前言:AIGC大爆发,引发广告营销行业变革ChatGPT等AI产品引发的AIGC大爆发引起了各行业的震动,其中以图片生成甚至视频生成技术的效果和速度最为令人震撼。也正因如此,AIGC的爆发对一直以创意为核心竞争力设计师群体构成了重大挑战。然而,人们发现,AI在模仿和融合设计方面具备出色的能力,善用AI工具可以极大地提高创意的效率。特别是...
字节跳动的大部分业务数据可归纳为以下几种类型:- 用户之间的关系:比如关注好友等;- 内容:视频、文章、广告等;- 用户和内容的连接:用户发布内容之后的评论、点赞、转发等,自媒体还会关注广告点击及分成收益等数据。这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持...
它强大的数据分析性能让人印象深刻。但在字节大量生产使用中,发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此... 根据优化规则对关系表达式进行转换,这里的转换是说一个关系表达式经过优化规则后会变成另外一个关系表达式,同时原有表达式会被裁剪掉,经过一系列转换后生成最终的执行计划。RBO中包含了一套有着严格顺序的优化规则...
云原生理念全新构建的Serverless架构,都面临着同样的技术挑战:1. **存算分离**把计算和存储进行解耦,是Serverless架构关键的第一步,但其中的技术挑战非常大,例如:如何保障性能少劣化甚至不下降;近数据计算(NDP)技术,把哪些算子下推到存储侧;分布式缓存技术如何提高缓存的命中率,这些目的都是尽可能减少计算和存储之间的网络开销。此外,从25GE网络,到RDMA/RoCE等高速网络,再到下一步的内存型网络的融合,如何减少延迟、提高...
以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一... 满足多引擎访问:能够对接 Spark 等 ETL 的场景,同时能够支持 Presto 和 channel 等交互式的场景,还要支持流 Flink 的访问能力。 - 开放存储:数据不局限于某种存储底层,支持包括从本地、HDFS 到云对象存储等多...
汽车产业的故事正是当下制造业最恢宏和吸睛的叙事,恢宏在于增长速度,吸睛则在于变数。 2022年对于国内汽车市场未来近十年间的发展来说算是一个分水岭,一些旧品牌黯然离场,一些新势力厚积薄发,不断刷新着市场固有格局,也引发了接下来一段时间内从汽车从品牌到产品发展的新趋势。 如今的汽车行业,机遇与风险并存。汽车消费群体年轻化,传统制造与智能化技术融合,每一次浪潮都能冲刷出一条新起跑线。王者独霸江湖的时代远...
Flink 提供了非常强大的 SQL 模块和有状态计算模块。目前在字节推荐场景,实时简单计数特征、窗口计数特征、序列特征已经完全迁移到 Flink SQL 方案上。结合 Flink SQL 和 Flink 有状态计算能力,我们正在构建下一代... 2. 电商场景作业多数为大状态作业 (目前已上线作业状态约 60TB),业务逻辑中会频繁进行 State 操作。在融合 Flink State 过程中发现 CPU 的开销和原有的基于内存或 abase 的实现有 40%~80% 的升高。经优化后,CPU 开...