云网融合特点
社区干货
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
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... 这张网络具备以下几点特征:- **首先,超大的规模与弹性。** 上文提到骨干网络有海量的分布式节点,整体储备带宽达到110Tbps+,此外,火山引擎边缘云在不同节点选取了高性能硬件,并基于此构建了整个边缘云的云原生操...
突破连接壁垒,火山引擎边缘云网络的先行之路
**边缘云网络是一张融合的分布式网络,覆盖了云边缘、近场边缘和现场边缘,面向客户数字化应用和业务需求提供 1ms 到 40ms 广域网络接入,相比中心云具有低延迟、低成本、广覆盖等特征,具备强网络调度属性及扩展性。** 由于边缘网络覆盖范围更广,用户可以选择就近接入,因此边缘网络天然具备了低延迟的优势。用户就近接入后,由于整个传输链路更短,结合云上带宽调度与复用,从带宽消耗的成本上也更加具有竞争优势。另外,边缘云具有海量...
浅析云边端协同架构的应用意义与EasyCVR视频融合能力升级
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... EasyCVR视频融合平台具备海量数据汇聚处理、高稳定性、高灵活性、高可用性等特点,同时基于云、边、端架构闭环式协同管理,让海量数据实现存储、处理、智能分析、辅助决策和快捷执行,满足用户的敏捷部署、智能分析、...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
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... 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 等场景需求。 - 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...
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云网融合特点-优选内容
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字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
数据湖技术具有以下特点:首先,数据湖可存储海量、低加工的原始数据。在数据湖中开发成本较低,可以支持灵活的构建,构建出来的数据的复用性也比较强。其次,在存储方面,成本比较低廉,且容量可扩展性强。与传统数... 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...
让生态结出硕果,让科技充满温度
火山引擎重申了“内外融合,价值共生”的生态理念,和“连接善意,共创美好”的公益理念。通过不断地努力,火山引擎将不断加强与企业的合作,创造更多商业价值和社会价值。 火山引擎赵文婕:同擎聚力,共创数字化增长新生... 人数多的特点使得公益开票的数量和难度陡然增加。而大部分公益机构还在使用手工方式开票,不仅耗费人力,也让捐助等待时间变得漫长。在火山引擎的技术支持下,多家公益机构接入公益电子票据系统,能够以更低成本实现自...
技术再进化,支撑短视频时代的直播创新应用
**《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友好,有完善的体系进行容灾降级、质量优化... 看下视频云存储的特点与技术架构设计,了解七牛云的视频云存储实践。 ,就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语... 同时也助力了 AI 技术的完美融合深度融合了新一代云原生技术,提供以容器为核心的高性能 Kubernetes 容器集群管理服务,具有简单易用、稳定可靠、完美兼容原生组件、云上云下一体化等特点。您可以通过控制台将 VKE 添加为 APIG 的 Upstream 来源,使 A...
火山引擎荣获中国信通院“边缘计算先锋企业”称号
融合异构算力和边缘网络,构建在大规模边缘基础设施之上的云计算服务,形成以边缘为主的计算、网络、存储、安全、智能为核心能力的新一代分布式云计算解决方案。通过覆盖各省市和运营商的边缘计算节点、百T带宽百万算... 构建了云网协同、云边协同、多云协同和边边协同等能力,实现了边缘场景的全面覆盖;在产品能力上,基于统一的边缘云基础设施底座,构建了计算、加速、应用等完整的边缘云产品与解决方案体系,提供边缘计算节点、边缘容器...
差点错过!火山引擎VeDI帮这家企业成功挖掘200余条商机
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的应用场景为例,产品官网通过在产品页面、跳转Tab等关键节点部署埋点,当用户在这些节... 方便使用者第一时间了解用户的核心特点; 3、画像能力放大:通过将veCDP上的用户画像嵌出至CRM系统进行联动应用,销售员工在针对高质量线索进行电话营销时,可以在CRM中直接浏览企业画像,以快速了解用户特点设计针对...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
最后融合多个目标的预估分来完成排序。 **对推荐系统来说,最核心的工作,便是构建精准的预估模型** 。这些年,业界的推荐模型一直朝着大规模、实时化、精细化的趋势不断演进。大规模是指数据量和模型非常大,训练样本达到百亿甚至数万亿,单个模型达到 TB 甚至 10TB 以上;实时化是指特征、模型、候选实时更新;精细化则在特征工程、模型结构、优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。...
