云网融合演进分析
社区干货
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
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... 面向产品售后提供部分问题根因分析能力,如一键诊断能力。 网络的前台面向用户,而上述能力的采集、聚合、清洗则在中台完成。对于这个智能网络平台,未来我们希望能够将一部分能力赋能客户,比如用户使用了云上的...
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。*... 存储以及智能化数据分析等工作放在边缘处理,边缘云能够降低响应时延,减轻云端压力,降低带宽成本,并基于云网智能调度能力,对外提供内容分发网络、联网与加速等网络产品服务。因此,网络在边缘云中处于非常关键的位置...
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...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
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。同时提供 upsert(主键更新)、append(非主键更新)两种数据更新能力,应用扩展性强,对用户使用友好。# ▌**近实时技术架构**3. ## **近实时场景特点**近实时场景在一般分为为两种类型,第一类是面向分析型的需求,第...
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云网融合演进分析-优选内容
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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、...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
需要持续运行的分析业务则不适合使用 Serverless 技术。在OLAP领域,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...
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...
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...
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... 域名解析、证书管理以及与各种配套的解决方案,比如源站缓存、回源调度、边缘函数等。 从业务角度出发,如果有一个平台能够直接管理所有加速域名的配置,这将会带来很大便利。只需要把源站储存的信息发送给平台...
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... 分析之后,他们发现要做分布式训练和模型存储,于是调研了一些开源方案: Tensorflow:Google开源的机器学习系统,可以使用Partitioned Variable来分布式地存储Embedding,从而实现大规模训练。但由于table size固定,有h...
火山引擎ByteHouse:4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
需要持续运行的分析业务则不适合使用 Serverless 技术。### 应用Serverless技术存在哪些门槛在OLAP领域,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... 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... 分析之后,他们发现要做分布式训练和模型存储,于是调研了一些开源方案:* **Tensorflow**:Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table...
火山引擎ByteHouse:只需2个方法,增强 ClickHouse 数据导入能力
**ByteHouse 数据库的架构演进**作为一款分析型数据库,ByteHouse 已经应用在互联网、金融、汽车领域,帮助企业实现人群洞察、行为分析、 IOT 风控等场景的实时分析。**ByteHouse 的演进*** 从 2017 年开始,字节内... 需要将短视频和直播的实时数据和离线数据做融合,来构建 B 端的数据分析。* **问题**:首先,创作者是唯一的,需要我们进行数据去重。第二,数据源是比较多样化的,所以它整个字段超过 4000 +,是典型的大宽表场景。第三...
