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。随着边缘云在不同场景的渗透,云中心和边缘结合的...
“边缘云的发展,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...
集中式处理模型下核心网络无法承载如此大的数据量传输,数据也无法在云中心存储计算,因此基于云边端的架构模式成为当前的技术发展趋势。### 一、建设目标推进算网融合,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...
架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Wareh... 而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。![image.png](htt...
架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Wareh... 而它们在具体的实现中也采用了比较相似的做法,即在数据湖的存储之上定义一个元数据,并跟数据一样保存在存储介质上面。这三者相似的需求以及相似的架构,导致了他们在演化过程中变得越来越相似。![image.png](htt...
主要为大家介绍了 NoSQL 的前世今生和发展脉搏,以及字节跳动 NoSQL 的实践。## NoSQL 应用的现状什么是 NoSQL?我们知道关系型数据库强调 CAP 理论:Consistency,Availability 和 Partition Tolerance,这三者不可兼得。谈到 NoSQL,我们会引入 BASE 概念:- **Basically Available**:分布式系统在出现故障时允许损失部分可用性,以保证核心功能可用。比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。 - ...
数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工单、应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系... 但我个人还是看好未来NLP的技术发展,从应用上,对于建筑运维领域其在:设备自动故障诊断报告生成、建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有...
也正将字节快速发展过程中积累的技术、增长方法和工具开放给外部企业,某种程度也在推动行业发展。”——高榕创投合伙人 韩锐 02模型与算力:超级APP涌现的前提 2023年6月,火山方舟大模型服务平台正式上线,提供模型训... 光线乃至人的运动和加速度都有很好的融合。 长远看来,大语言模型的出现会扩张我们每个人的信息负载能力,从而使得组织在同等规模下实现原来数倍的产出,最终深刻改变经济环境和商业领域的竞争格局。面对这样的变化,企...
也引发了接下来一段时间内从汽车从品牌到产品发展的新趋势。 如今的汽车行业,机遇与风险并存。汽车消费群体年轻化,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... 转型的过程中,最重要的节点便是营销的数字化转型和创新,通过对营销数据的运用和新营销技术的推广,可以实现通过数据描述用户需求,通过用户需求的数据提炼来驱动全公司体系化发力,来打造全新的数字化用户运营体系。...
比如在电商场景中,有时交易付款出现了问题,但用户仍可以正常浏览商品。- Soft State:由于不要求强一致性,BASE 允许系统中存在一种不影响系统可用性的中间状态,比如订单支付中、数据同步中等,在数据达到最终一致的状态后才改为成功。- Eventually Consistent:指经过一段时间后所有节点的数据将会达到一致。比如最终支付中的状态会变成支付成功或者支付失败;订单的状态和实际交易的过程达成一致;但这个过程有一定的时间延迟。B...
在这几年的建设历史中,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...
针对以上问题,火山引擎不断在业务中摸索,总结了基于 ByteHouse 建设实时数仓的经验。# 选择 ByteHouse 构建实时数仓的原因ByteHouse 是火山引擎在 ClickHouse 的基础上自研并大规模实践的一款高性能、高可用企... 在构建实时数据分析的场景中,我们常在数据加工的过程中,将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表,通过一张表对外提供分析能力,即大宽表模型。其实大宽表依然有它的局限性,一是,生成每一张大宽表都需要数据开发人员...
如果说要总结出2023年科技界谁的热度最高? 那么“大模型”必然是其中之一。在这一年里,全球范围内都掀起了一股大模型热潮,我们目睹了大模型的异彩纷呈,它的惊艳亮相,无疑为人工智能的发展添上了浓厚的一笔。最近,我... 在开发过程中识别到最多的的问题主要是输出结果不符合预期、结果不可控,接下来就谈谈提示词的标准、提示词该如何写效果更好。## 1、提示词的标准和原则在我看来,一个粗略而简单的标准就是:你身边的人是否能够轻...