云网融合对网的要求
社区干货
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
近日,火山引擎边缘云网络产品研发负责人韩伟在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕边缘云海量分布式节点和上百T的网络规模,结合边缘云快速发展期间遇到的各种问题和挑战,分享了**火山引擎边缘云网的全球基础设施,融合开放的云网技术体系以及未来火山引擎边缘云网的发展展望**。迄今为止,云计算已经发展了近二十年,成为了事实上的社会基础设施。5G时代到来后,消费互联网开始不断向产业互联网延伸,涌现了物联网、车联网等大流量、...
突破连接壁垒,火山引擎边缘云网络的先行之路
将数据处理和计算能力从云计算中心向网络边缘延伸,在靠近客户的位置提供计算、存储和网络资源,以实现更低的延迟、更快的响应时间和更好的数据安全性。**边缘云网络是一张融合的分布式网络,覆盖了云边缘、近场边缘... 火山引擎边缘云还在外围搭建了智能网络服务体系,帮助用户更好地用好云,管好云。** **解决复杂网络挑战难题,保障用户体验**面向海量数据的爆发,新的应用形态对时延和成本的极致要求,边缘云已逐步成为新一代应用...
浅析云边端协同架构的应用意义与EasyCVR视频融合能力升级
集中式处理模型下核心网络无法承载如此大的数据量传输,数据也无法在云中心存储计算,因此基于云边端的架构模式成为当前的技术发展趋势。### 一、建设目标推进算网融合,支持经济社会数字转型、智能升级、融合创新,以5G、云计算、人工智能等应用需求为牵引,通过云、边、端的高效协同,提供算网一体化的新型算力基础设施及服务。融合各方技术优势和云网能力,对城市的视频网络架构进行优化分析,寻找最优智能化升级节点,大大减少视...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
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。 ... 以上对全局的资源调度能力提出了更高的要求。 4. **混合负载** 在Serverless架构下,不同的租户在同一个计算资源池里提交各种类型的分析任务,如何给上层应用提供稳定可靠的SLA保障,混合负载管理的难...
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北京汽车:传统车厂向“用户服务”转型的新范本
“这是最好的时代,也是最坏的时代”。大浪淘沙之下,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...
技术再进化,支撑短视频时代的直播创新应用
业务伙伴对 RTC「体验」和「稳定」的要求越来越高。火山引擎 RTC 经历了抖音 6 亿 DAU 的严苛验证和打磨,在架构设计、音画质提升、高可靠服务等方面沉淀了丰富的经验,本次演讲将和大家分享火山引擎 RTC 在直播连麦等场景中的技术优化及其带来的新玩法。**《亿万用户下高可用融合直播的应用实践》**徐永康|火山引擎直播解决方案负责人直播融合 CDN 调度系统承担了公司内所有直播流量的接入工作,对高并发高带宽场景支持...
基于可靠UDP的超低延时实时信令,已在火山引擎上线
针对以上痛点,火山引擎RTC上线实时信令RTS(Real-time Signaling),采用自研可靠的UDP协议,复用RTC全球传输网络,具备优异的弱网对抗性能,能提供超低延时、高可靠的信令传输能力,端到端平均延时降低至51ms。支持端到... 支持点对点、批量点对点、房间广播等消息类型,此外还支持发送极低延时消息,通过对消息传输层针对性策略优化,显著降低弱网下消息的延时,平均延时<20ms,满足云游戏、IoT设备远程控制等对信令消息传输时延有极低要求的...
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
往往要求高 QPS。如果采用传统大数据的方案,把主键拼起来,那么中间的结合是松耦合的,如果要同时达到高 QPS,这种拼接方案在计算上和资源上的投资都会很大,性能问题也很严重。针对上述困境,字节团队选择了 **流式** **数仓** **和实时服务** **分析** **融合的解决方案** **。****02****流式数仓和实时服务分析实践** **流数仓和服务数仓融合**,之后构建一个或多个模型来预估这些目标,最后融合多个目标的预估分来完成排序。 **对推荐系统来说,最核心的工... 要求单机能容纳所有参数,难以训练超大模型。* **XDL**:国内开源的机器学习系统,自研 PS 系统,用 TF 作为训练引擎,并且内置了一些开箱即用的推荐模型。功能上可以实现大规模训练,但是这套系统开源支持较弱,使用在...
第一现场 | 从业务来,往To B去:字节跳动数据平台的9年演变
对工具引擎的学习和使用是高效且顺滑的。作为数据平台能力的解决方案提供方,数据 BP 团队成员在组织上都汇报给数据平台,统一培养和调度,相互学习经验的角度,对中台能力也保证足够的熟悉度,以便根据不同业务的特性,灵活组合,提供综合性的数据解决方案,也保证了复用性,不轻易重复造轮子;在具体工作时,又能分布在不同的业务线上,跟业务团队充分融合在一起,把自身视为业务线的一部分,保障与业务一起成功。