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、...
**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...
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,大大减少视频解决方案的成本,攻克传统视频网络瓶颈,有效支撑视频业务智能化升级。### 二、EasyCVR视频融合能力升级以算力为核心,构建以数据中心为算力基础设施、Eas...
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去,创新成为优胜劣汰的唯一准则,谁能把握住机会,谁就能笑到最后。 然而疫情前中国汽车工业仍处于享受全球化的红利期,部分企业的经营思路、经营行为有时会偏机会主义,比如:泡沫更大的PPT,疯狂迷信估值,重视资本而非技术,几乎很少考虑企业的长期价值和可持续发展。 面对如今这样需求瞬息万变的竞争环境,这样的企业往往只能随波逐流,销...
火山引擎旗下产品飞连,作为一站式IT管理与办公安全平台,从字节跳动的实践出发,以各行业的实践为师,致力于为每一家企业打造安全、稳定、开放的数字化办公 IT 底座。 2023年春,飞连全面开启2.0品牌升级。本次焕新取用“风”的元素,以风寓意生长的开始,希望助飞千行百业的数字化办公进程。 向风而行,化繁为简高效便捷面对日益复杂的办公网IT架构,飞连提出了一站式管理思路与预设安全策略,融合身份、网络、终端与办公安全能力,帮助企...
包括做事方式与思路。![image.png](https://p-bytetech.bytedance.net/tos-cn-i-vz0z6vmpra/8d572d6eed6e4c97bf2d9d9f2b2f00e0~tplv-vz0z6vmpra-image.image)大家看右边这张图,分成外边的一个圆环与里面的矩形... 自由度和虚实融合。我们一直以来大家观看视频的体验,主要是滑动、切换下一个视频或者是拖拽,其实这时候我们没有太多的自由度,而更多的视频未来要求我们提供更多的自由度。比如可以通过VR看到更广阔的视野,甚至可以...
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。... 为企业构建自身数据中台提供思路和启发。 **扫码进群、观看直播、赢取好礼!**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/509d5cef13f8429f8a22cc94576dbc0a~tplv-...
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。...
具体思路是:由最初 Kubernetes 和 YARN 分别管理各自的机器,演进到集群之间的机器级别可以共享,进而演进到机器级别的资源共享,最后实现机器级别更细粒度的资源融合与复用。因此这是一个可实操、可落地、可演进的思路。从技术路径的角度来说,该思路体现在以下四个阶段:* **离线先行**:由于离线业务对资源延迟的容忍度较为灵活,因此可以首先对它进行调度系统的适配,实现对底层弹性资源的复用;* **在线大规模弹性伸缩**...
包括做事方式与思路。 大家看右边这张图,分成外边的一个圆环与里面的矩形。外边的圆形更多是我们在日常研发里面的做事方式,相信大家都非常熟悉。这里面有一个与大家做的不一样的,是线上实验的环节,里面的矩阵更多是... 自由度和虚实融合。我们一直以来大家观看视频的体验,主要是滑动、切换下一个视频或者是拖拽,其实这时候我们没有太多的自由度,而更多的视频未来要求我们提供更多的自由度。比如可以通过VR看到更广阔的视野,甚至可以...
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。本文选择大家...
按照传统思路,例如NVIDIA Faster Transformer,都是先做补齐至8个词,再换成GPU做运算。 这种情况下,虽然形状规整了,但补齐部分是无效的。按照经常看到的行程,仅达到最长长度的60%-70%,这意味着浪费了30%以上的算力。... 资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级QPS、数十亿月活App。 为持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助企业级客户更深入地发展属于自己的AI能力, 火山引...
按照传统思路,例如NVIDIA Faster Transformer,都是先做补齐至8个词,再换成GPU做运算。 这种情况下,虽然形状规整了,但补齐部分是无效的。按照经常看到的行程,仅达到最长长度的60%-70%,这意味着浪费了30%以上的算力。... 资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级QPS、数十亿月活App。 为持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助企业级客户更深入地发展属于自己的AI能力,火山引...