云网融合一体管控
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... 以及安全防护一体的整个边缘云网的产品矩阵。 
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从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
为实现更完善的资源管理目标,字节跳动开始着手构建机器学习平台。这几年,随着资源池不断扩展,团队逐渐发展,机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器... 字节跳动机器学习平台现在管理着数万块GPU,持续为内外部提供AI能力,而在其底部的基础设施平台,也已经在技术优化、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...
历史功能发布记录
1.13.0 2022/05/05 数据融合 【新增】数据源登记支持选择实时数据集,帮助用户方便高效地接入实时数据;【新增】IDmapping中的组合ID支持上传appid的维表;【新增】通过规则创建分群时,选择组合ID时支持筛选主ID;【优化】元数据登记表依赖逻辑优化;【优化】Kafka数据连接修改或删除后的文案提醒进一步优化,提升用户体验;【优化】ID Mapping能力合并,原「IDmapping映射管理页面」下线; 1.13.0 2022/05/05 权限管理 【新增】分...
新功能发布记录
融合,可以对不同业务或项目使用的云资源进行分组管理。 基于项目进行 IAM 授权,有利于维护资源独立、数据安全。 可从项目维度查看资源消费账单,便于计算云资源使用成本。 导入项目 组合购买资源池 新增 提供了... 管理能力。 创建 Topic Schema 查看 BMQ 元数据 2023年01月功能 类型 功能描述 相关文档 用户管理 新增 主账号可以将子用户(IAM 用户)导入 BMQ 控制台,然后进行项目和资源级别的精细化权限管控。 用户管...
产品优势
统一融合的安全架构支持对全网服务器主机、容器、云产品的威胁管控,通过集中管控的管理中心协调调度,综合各模块提供的安全信息,做出最准确的判断 基于内核态的入侵检测可以有效的检测各种主动规避,内核态的隐藏逃逸,进程注入等高级威胁 安全基线一键检查提供一键检测、定期检测、风险等级和专业修复建议等功能,有助于您更好的管理服务器基线安全 性能消耗低采用轻量级Agent,与全部功能的重量级Agent相比,轻量级Agent实现了功能的...
首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
该平台管理的总数据量在几年前就已经超过了 EB 级别,在业务日常晚高峰时承载的埋点流量就已超过 1 亿 TPS,有超十万 core 的单任务需要上千台机器来计算。这样的规模在业界也十分罕见,为了应对大规模的数据量,字... 有字节大规模使用的湖仓一体引擎 LAS 和 OLAP 引擎 ByteHouse。其中 ByteHouse 是我们今年 8 月刚对外推出的,性能和规模在国内都比较领先;* 数据建设部分,主要是 DateLeap,融合了数据的定义、采集、验证、分流、治...
新功能发布记录
优化 2024年2月功能名称 功能描述 功能类型 项目融合 Flink 控制台的项目与火山引擎的项目融合,可以对不同业务或项目使用的云资源进行分组管理。 基于项目进行 IAM 授权,有利于维护资源独立、数据安全。 可... 角色和策略管理内置,以更方便的进行权限细粒度管控。 更新 项目管理 项目权限管理 2022年08月功能名称 功能描述 功能类型 相关文档 IAM用户管理 支持导入 IAM 用户、移除 IAM 用户,导入的 IAM 用户可作为...
「一周资讯精选」定期更新 [11.4-11.10] | 火山引擎开发者社区
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. [Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案](https://mp.weixin.qq.com/s/znZjTAdHWtWdynHomYDqRQ?wxwork_userid=HuoShanYinQingKaiFaZheSheQuXiaoZ)🔥**产品动态**1. [火山引擎IaaS产品月刊-2023年9月]...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
为实现更完善的资源管理目标,字节跳动开始着手构建机器学习平台。这几年,随着资源池不断扩展,团队逐渐发展,机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器... 字节跳动机器学习平台现在管理着数万块GPU,持续为内外部提供AI能力,而在其底部的基础设施平台,也已经在技术优化、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...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。... **趋势二:计算向精细化内存管理和高效执行方向发展**数据湖的本质是起 task ,然后做计算。当引擎逐渐完善之后,对于性能需求逐步上升,不可避免地要朝精细化的内存管理以及高效执行方向发展。目前,社区出现了...
