需要网络的完美支撑。只要网络出去,算力就能出去,这也是火山引擎边缘云所持续突破的目标,即让连接和计算无处不在。如何构建一张融合开放的网络来连接算力、数据、场景甚至多云?以下将分享火山引擎边缘云网络技术体... 经历抖音的春晚、双十一、世界杯以及内部业务突发情况的锤炼。目前,边缘云基础设施在具备一定规模的同时还具备了较好的弹性。- **第二,骨干网络的打通。** 包括跨域专线、区域节点互联,真正做到了基础设施层面的...
网络是一定要先行的。只要网络出去,算力就能出去,这也是火山引擎边缘云所持续突破的目标,即让连接和计算无处不在”。**网络是支撑边缘云的关键基础设施**边缘云的目标是在网络的边缘侧提供IT基础设施和云服务,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、近场边缘和...
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...
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友好,有完善的体系进行容灾降级、质...
火山引擎空间重建和虚实融合技术](https://developer.volcengine.com/articles/7282956887577296907)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)...
又经历了怎样的演进过程?每次升级改造的背景是怎样?****罗旋**:字节跳动数据平台的建设过程可能跟其他公司不大一样。我们所有的建设和演进逻辑,都是围绕如何能敏捷高效支持业务,促进增长这个目的。所以你会发现,从平台演进历史中能够看出,我们的优化前提背景,都是业务高速发展下,我们需要用什么样的能力,来支撑和驱动持续增长。自 2014 年至今,大致分为以下几个阶段:* **原始阶段:Hive+ 邮件报表,重度使用 A/B 测试(...
于是字节多云CDN平台——即**融合CDN平台,** 应运而生,它向上承接所有业务方的CDN加速场景需求,底层对接不同的公有云服务,包含静态加速、动态加速等。这些服务本身由不同的厂商来提供,业务方在上层不需要关心它所对... 融合CDN团队清晰的认识到:需要有一个统一的设计,把这些需要用到的能力都集中起来。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ab6119f75c074d9daf7e9eb8bd9b6f3c~...
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...
当在线业务需要使用的时候及时将资源归还,形成 **在离线服务混部**,就可以达到削峰填谷,节约成本的效果。 字节跳动云原生混部实践字节跳动业务规模庞大、业务类型多元,其中涵盖了包括微服务、推广... 由于不同类型业务的 SLO 要求、资源潮汐特性存在互补,基础设施团队期望充分利用这些特性,通过调度和管控等手段去优化资源效率,实现资源池的融合统一,帮助业务团队获得更低的资源成本和更强的弹性能力。![pictur...
当在线业务需要使用的时候及时将资源归还,形成 **在离线服务混部**,就可以达到削峰填谷,节约成本的效果。字节跳动云原生混部实践字节跳动业务规模庞大、业务类型多元,其中涵盖了包括微服务、推广... 由于不同类型业务的 SLO 要求、资源潮汐特性存在互补,基础设施团队期望充分利用这些特性,通过调度和管控等手段去优化资源效率,实现资源池的融合统一,帮助业务团队获得更低的资源成本和更强的弹性能力。![pict...
字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运维成本高。 机器配置不一,不同项目对于环境的依赖也有自己的需求,作为平台方,管理运维的成本非常高。 代码、依赖库版本管理复杂,训练结果难以复现。 研发过程中的模型训练,存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长...
字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运维成本高。 机器配置不一,不同项目对于环境的依赖也有自己的需求,作为平台方,管理运维的成本非常高。 代码、依赖库版本管理复杂,训练结果难以复现。 研发过程中的模型训练,存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长...
字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运维成本高。 机器配置不一,不同项目对于环境的依赖也有自己的需求,作为平台方,管理运维的成本非常高。 代码、依赖库版本管理复杂,训练结果难以复现。 研发过程中的模型训练,存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长...