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...
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... 从“工程师”思维转变为“用户思维”,全面加速从“制造型企业”向“用户型企业”的过渡转型步伐。 ## **第二章:数据驱动业务,北京汽车华丽转身** 随着数字化浪潮的演进,汽车行业品牌竞争日益激烈,尤其...
字节跳动云原生工程师薛英才分享了 基于分布式 KV 存储引擎的高性能 K8s 元数据存储项目 KubeBrain。KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求,基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的、可以... 实现融合有助于降低读写放大,更进一步提高性能;* 完善周边组件 包括数据迁移工具、备份工具等等,帮助用户更好地使用 KubeBrain 。期待有更多朋友关注和加入 KubeBrain 社区,也欢迎大家在 GitHub 给我们提出...
# Prompt工程师在刚开始使用ChatGPT的时候,总觉得它给我的和我想要的有一些差距,虽然它已经回答的很好了。然后开始了寻找答案:怎么用好ChatGPT。在寻找答案的过程中接触到了LangGPT,开始了解结构化提示词。结构... 在AI与传统业务融合还存在不少风险:技术融合的难题:企业往往拥有复杂的IT系统,如何将AI技术无缝集成,确保系统间的兼容性,是许多企业面临的首要问题。战略与执行的鸿沟:有了AI战略,如何确保其有效执行?企业需要...
——易百忍 字节跳动AI Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统... 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...
——易百忍 字节跳动AI Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统... 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...
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,... 从“工程师”思维转变为“用户思维”,全面加速从“制造型企业”向“用户型企业”的过渡转型步伐。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f2c5fbec19e5...
软件技术有限公司软件开发工程师,致力于运营云原生项目和技术,提升云原生架构的性能和可靠性。喜欢参与多个云原生开源项目,如 KubeSphere、Karmada、Clusterpedia、Kosmos 等。### **议题简介**Kosmos 是... 西交利物浦大学产金融合学院副教授,数字化商业研究中心主任。### 议题简介* 介绍多注册中心、VM 和 K8s 共存等混合环境下服务治理难题* 介绍 Flomesh 统一服务治理平台解决方案,包括如何兼容多个注册中心...
也只有过一两工程师,兼职参与过相关事情,所以基本还是个从零开始的状态。刚加入字节时,只有一个 Hive 和最基础的报表,仅包括 DAU、时长等,报表仅以邮件形式来发送,是非常原始的一个状态。不过很有意思的是,在这个时... 服务与工具产品深度融合,在高满意度为要求的前提下,我们快速支持一个业务,一般一周时间就可以接起,开始提供基础能力。* **实施敏捷**:这从刚刚提到的分布式数据治理中可见一斑。我们倡导小团队也可快速实施,无需...
推荐系统工程师需要着重解决的问题有两类。一类问题与数据和信息相关,即“用户信息”、“物品信息”、“场景信息”分别是什么?如何存储、更新和处理数据?另一类问题与推荐系统算法和模型相关,即推荐系统模型如何训练、预测、以及如何达成更好的推荐效果?一个工业级推荐系统技术架构其实也是按照这两部分展开的,其中“数据和信息”部分逐渐发展为推荐系统中融合了数据离线批处理、实时流处理的数据流框架;“算法和模型”部...
——易百忍 字节跳动AI Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统... 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...
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... 有上千名工程师,不断迭代和优化推荐系统。那么,搭建推荐系统一般会遇到哪些问题?我们先来看一个故事。**A 公司的故事**A 是一家电商公司,他们的产品有 300 万 DAU,有一个 10 人的算法团队,他们在搭建推荐系...