云网融合端到端思维转变

**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。*... 包括面向用户侧的业务语义转换,面向设备侧通用的高性能配置下发通道、设备水位检测等,以及围绕集团中间件抽象出的配置通用服务。通过网络配置中台,可以有效降低网络产品研发过程中南向配置下发、设备管理、弹性伸缩...

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、低延迟、高并发的场景。原有云端的架构难以满足新场景下产生的各种需求,这促进了算力持续下沉,数据落至边缘。随着边缘云在...

其实就可以通过指标去找到对应的优化增长策略。这个增长策略不仅要满足指标的正向,同时也要具备可持续、可规模化、可复制的模式。这样就把业务的增长模式转化成了可衡量、可跟踪的数据驱动模式。 最后用一张图去完... 治理对象由单体应用转变为数量更庞大的微服务,这导致全局治理难度更加大,包括构建全局的配置中心以及更灵活的全局网络、运行时的选择、配备完善的安全机制,以及如何端到端的和整个DevOps流程进行打通。 第二是在大...

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”部分则进一步细化为推荐系统中,集训练、评估、部署、线上推断为一体的模型框架。![image.png](https://p9-juejin.byte... 基于模型PMML模型转换及上线、Tensorflow Serving服务。其中前两种并不是端到端的训练和模型部署,PMML的话对于复杂的深度学习模型服务来说,表达能力比较有限,还不足以支持复杂的深度学习模型,所以深度学习模型就需...