深度学习目标检测虚警
社区干货
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
机器学习和大数据服务。在线微服务是指支撑应用的业务逻辑、产品基础功能的后端服务,它包括接口、 RPC 后端服务、数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的... 数据面隔离等多方位的深度定制和改造的整体集合。字节跳动基础架构编排调度团队基于数据中心操作系统的视角构建了这一体系,实现整体性资源调度。打一个比方,假设对于一个单机操作系统,比如 Linux,我们需要在它...
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
监控告警、数据大屏及数据仓库。将边缘数据进行预处理后发送到中心进行分析告警。 最终在产品形态层面为客户提供边缘计算服务,包含边缘虚拟机、裸金属、容器等多种形态,同时提供云上一致的边缘网络、边缘存储... 其次是算网的深度融合,当前火山引擎边缘云更依赖于单个节点的弹性能力以及单个节点的算力资源调度。应用需要自己做多机房的容灾能力,未来我们会做算力网络深度融合,统一调度网络资源和CPU算力资源,实现跨节点的弹性...
火山引擎正式发布云游戏产品与边缘计算节点服务
都进行了深度优化**:- 自主研发和深度定制支持实时互动场景的计算服务器,满足云原生强社交互动场景;- 超低延迟的端到端传输方案,自研编码器大幅提升编码效率,节省码率消耗;- 为各项计算任务提供高密度、高性价比的算力,针对不同算力要求动态扩容和分配;- 自动检测热更资源,实现跨地域情况下秒级游戏资源的分发和调用。
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字节跳动自研万亿级图数据库 & 图计算实践
本文将对字节跳动自研的分布式图数据库和图计算专用引擎做深度解析和分享,展示新技术是如何解决业务问题,影响几亿互联网用户的产品体验。来源:字节跳动技术团队图状结构数据广泛存在 ... 主要区别在于目标数据的逻辑关系不同和访问模式不同,对于数据内在关系是图模型以及在图上游走类和模式匹配类的查询,比如社交关系查询,图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数...
基于Prometheus的企业级监控体系探索与实践|社区征文
告警能力不足:缺乏oncall机制,告警信息持久化存储等能力。## 通过服务发现简化运维Prometheus提供多种客户端配置方式,包括服务发现,静态文件等。在目前云原生环境下,应用具备高度弹性,通过静态配置监控目标的... 虚机或容器的运行状态如cpu、内存、网络等,应用监控指标为应用的运行状态如接口响应时长,线程池情况,jvm运行情况等。资源监控方面,我们对社区的NodeExporter进行定制化开发,使其可以通过Eureka进行服务发现。应...
字节跳动云原生微服务多运行时架构实践
****旁路运行时 —— A/B 测试****define DLL_EXPORTS __declspec(dllexport)elsedefine DLL_EXPORTSendifnamespace byt...
什么是 EMR Serverless OLAP
经过标准测试集的验证,StarRocks的全面向量化引擎可以将执行算子的性能,整体提升 3~10 倍。 CBO 优化器 StarRocks 从零设计并实现了一款全新的,基于代价的优化器 CBO(Cost Based Optimizer)。该优化器是 Cascades Like 的,在设计时,针对 StarRocks 的全面向量化执行引擎进行了深度定制,并进行了多项优化和创新。该优化器内部实现了公共表达式复用,相关子查询重写,Lateral Join,Join Reorder,Join 分布式执行策略选择,低基数字典...
概述
按列计算会有更少的虚函数调用以及更少的分支判断从而获得更加充分的 CPU 指令流水。另一方面,StarRocks 的全面向量化引擎通过向量化算法充分的利用 CPU 提供的 SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令。这样 StarRocks 可以用更少的指令数目,完成更多的数据操作。经过标准测试集的验证,StarRocks的全面向量化引擎可以将执行算子的性能,整体提升 3~10 倍。 CBO 优化器StarRocks 从零设计并实现了一款全新的,基于代价的优化器...
