云网融合方向
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
**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。*... 让边缘云在连接与计算两大方向上变得更加扎实。只要网络出去,算力就能出去,这是我们持续突破的目标,最终实现'让连接与计算无处不在'”。****关于火山引擎边缘云:**火山引擎边缘云,以云原生技术为基础底座,融合异...
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...
字节跳动大规模多云CDN管理与产品化实践
近日,火山引擎边缘云融合CDN团队负责人孙益星在LiveVideoStack Con 2023上海站围绕融合CDN团队持续建设多云CDN平台的演进过程,结合建设过程中面临的难点和挑战,**介绍了融合CDN团队接下来的主要投入方向,分享了火山引擎在多云应用架构下的CDN运维管理解决方案。**孙益星与他所在的融合CDN团队在大规模流量突发的挑战下,经过几年的不断迭代与打磨,使字节多云CDN平台完成了多个模块的整合,形成了一个统一的管理平台。**01**...
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基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
### 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之为 Table Format 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:- 支持 ACID 和历史快照,保证数据并发...
火山引擎总裁谭待解析超视频时代音视频架构建设与演进
中心架构的新挑战AI与视频云的结合将是未来的方向。编解码等大量的计算需求,对集中式的计算和存储方式带来延迟和带宽过大的挑战。火山引擎应对超大规模的实时处理需求,基于ROI编码,对计算与存储架构进行了不断迭代... 另外两个要素是自由度和虚实融合。 未来更多的视频应用场景将提供更多的自由度,实现可探索、可交互。例如,在全景视频中,可以体验到更广阔的视野;通过多机位拍摄实现的自由视角技术,可以获得多视角体验;而把二者结合...
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... 生意增长方向,以火山引擎CDP等数据产品为核心,结合精选SaaS伙伴的达人分销、CRM等产品,火山引擎构建了内容营销增长、达人营销增长、会员营销增长解决方案;运营提效方向,火山引擎结合AIGC技术和产品,与伙伴共创了内...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
NLP是我AI 应用研究方向,相对于视频、图像、语音AI 应用其难度更大,预训练过程更复杂,目前在企业商用落地的NLP技术难度很大。但我个人还是看好未来NLP的技术发展,从应用上,对于建筑运维领域其在:设备自动故障诊断报告生成、建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网...
边缘计算的深入学习之路|社区征文
# 前言边缘计算(Edge computing)是一种在物理上靠近数据源头的网络边缘检测,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务的计算模式。简单点讲,边缘计算是将从终端采集到的数据,直接在靠近... 为核心能力发展方向;软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术,提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力;硬件平台需要考虑异构计算能力,如鲲鹏、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA等。![picture.image]...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
我们推进了融合调度系统,实现由统一的资源管理平台、统一的调度系统、统一的隔离机制、统一的机器供给完成对所有业务形态的统一承载。字节内部称这一编排调度系统为 GödelCloud,它其实是字节基于 Kubernetes,对元数据存储、核心调度器、底层 QoS 管控、数据面隔离等多方位的深度定制和改造的整体集合。字节跳动基础架构编排调度团队基于数据中心操作系统的视角构建了这一体系,实现整体性资源调度。打一个比方,假设对于...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,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。LakeHouse 定义了一种叫我们称之为 **Table Format** 的存储标准。Table format 有四个典型的特征:* **支持 ACID 和历史快照** ,保证数据...
KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
# 引言本文回顾了我参与 KubeAdmiral 开源项目的机缘巧合、实现方案,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 KubeAdmiral 项目感兴趣的新入门者有所帮助。# 自我介绍我目前在浙江大学SEL实验室攻读硕士学位,研究方向是混部集群优化,主要研究工作集中在弹性伸缩场景中如何在减少QoS违约的同时提高CPU利用率的优化问题。我的Github:[zhy76 (Haiyu Zuo) --- zhy76 (Haiyu Z...
更智能的广告素材生成!看A/B测试如何驱动AIGC素材调优
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。特别是在广告营销领域,大家纷纷将AIGC技术融入营销活动,通过传统创作手段与AI技术的碰撞,创造出了新颖的视觉效果甚至全新的产品。此... 这个过程围绕着强内容和弱内容两个方向进行,包括内容提取、基于内容的单图绘制以及单图的动态效果变换等步骤。