云网融合演进
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。** 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...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
无论是经典的MPP架构向Serverless架构演进路径,还是基于Cloud-Native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... 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。 2. **计算无状态** 计算侧通常还是采用经典的shared-nothing架构,具备良好的水平伸缩扩展性,但...
特惠活动
云网融合演进-优选内容
云网融合演进-相关内容
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**...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
并且通过字节跳动自研融合调度器丰富在离线调度能力,进一步融合在离线业务体系,优化资源管控,提升了资源效率。当实施离在线混合部署时,我们往往需要强大的调度器来实现离线业务和在线业务友好共存。事实上,公司早期发展阶段通常不具备完善的技术体系和能力,因此字节如何实现离在线混合部署也历经了一段演进路径,如下图所示:4. [搞流式计算,大厂也没有什么神话](https://developer.volcengine.com/articles/7288530615480090663)5. [K... 构建火山引擎边缘云网技术体系](https://developer.volcengine.com/articles/7274212264050163775)[3. 火山引擎DataLeap数据血缘技术建设实践](https://developer.volcengine.com/articles/7273792813915963403)...
北京汽车:传统车厂向“用户服务”转型的新范本
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... 随着数字化浪潮的演进,汽车行业品牌竞争日益激烈,尤其是随着一大批互联网背景的人物和企业入场,加剧了各大车企在用户触达与用户运营上的发力程度。车企希望通过数据洞察,更好的了解用户,进而优化设计、研发、排产、...
KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
迭代演进而来,旨在提供云原生多云多集群的管理和应用分发能力。Kubernetes Federation v2 提供了 FederatedDeployment, FederatedReplicaSet, FederatedSecret 等部分资源,在调度上支持副本数调度,良好的支持无状态的 Deployment 应用;KubeAdmiral 在其基础上做了如下增强:- 兼容原生 Kubernetes API。- 提供更灵活的调度框架,支持丰富的调度分发策略。- 差异化策略。- 依赖调度/跟随调度。- 提供状态收集的框架...
我的 2023 总结 - 意图框架学习|社区征文
再到智能物联网演进过程中,人们对终端设备交互和信息获取的智慧化程度要求越来越高。这个趋势促使终端设备AI能力得到快速发展,例如自然语言交互、智慧视觉算法、智慧环境感知、系统主动推荐等。特别是在近期生成式... 二者通过多模融合方式,将进一步完善人机交互的功能闭环,从而适应用户对体验维度不断增加的诉求。第二,AI大模型将帮助用户更好的获取需要的功能服务,同时也反向帮助开发者更精准的触达目标用户群体。随着应用生态的...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
无论是经典的MPP架构向Serverless架构演进路径,还是基于Cloud-Native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... 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。2. **计算无状态**计算侧通常还是采用经典的shared-nothing架构,具备良好的水平伸缩扩展性,但是计算侧的无状...
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。...
