# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... 将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储和分析。可以将结果存储在数据库中,也可以通过Web API等方式提供给医生进行查看和分析。我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, re...
边缘计算(Edge Computing)它是一种分布式计算模型,将计算文档存储在接近数据库或数据应用程序的地区,以减少传输过程中数据的延迟和带宽耗费。边缘计算的核心思想是把计算资源与服务从传统的集中云计算数据中心拓展到贴近客户或设备的边缘部分,如边缘服务器、网关和智能终端。 边缘计算的目的是给予更快地响应时间和更强的用户体验,尤其是对于务必及时或低延迟数据处理的使用和服务。计算任务能够分布到边缘设备上,能够减少...
点击上方👆蓝字关注我们! 伴随着云计算、分布式技术的逐步落地,急剧膨胀的数据规模、多样化的数据类型、更复杂的业务特征给数据存储、计算等带来了更严峻的挑战;数据库的形态也随之发生了很大变化,各类数据库不断涌现。在基础设施全面云原生化的今天,火山引擎的云原生数据库如何面对数亿日活应用访问下超过 EB 级别的海量存储规模?对于更复杂的非结构化数据类型,火山引擎的 NoSQL 能力又如何助力业务...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群作为云计算的下一个迭代,Serverless可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相关技术... 为用户提供差异化的云服务,人才储备的重点是技术研发方向。开发和研发,仅一字之差,但含义迥异。特别是对于OLAP 领域的Serverless技术实现来说,涉及到存储、网络、操作系统、数据库、AI等IT领域几乎全栈的技术点,...
Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...
带你乘风破浪,玩转云原生|火山引擎开发者社区首次 Meetup 来袭! 活动介绍从抖音、今日头条到火山引擎,从日活用户突破 6 亿到承接 2021 年央视春晚 12 亿红包发放,字节跳动一直在尝试利用云计算、AI、大数据等技术能... 《Redis 云原生实践》 解宁|火山引擎研发工程师 Redis 是广泛使用的开源、高性能 Key-Value 数据库,提供了丰富的数据结构;Kubernetes 是自动部署、扩展和管理容器化应用程序的系统。随着 Kubernetes 技术的推广和...
# 前言 边缘计算是云计算的重要添充和改进。计算水平能从集中转变成分散,边缘计算可以充分满足物联网时代对低延迟、高可靠性的规定。同时,边缘计算也为我们解决数据爆炸式增长带来的挑战提供了更灵活、更有效的解... 边缘计算是什么?边缘计算是指通过网络、计算、存储和运用核心能力在接近物体或数据库的一侧给予近期的终端服务的开放平台。其应用程序在边缘侧开展,造成更快地网络服务响应,达到行业在及时业务、智能应用、安全和...
stateless emr 支持计算存储分离;但 clickhouse、doris 都是存储计算一体的olap数据库;所以存储计算分离和不分离的利弊有哪些,选型时有什么关键的考量吗
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 作为云计算的下一个迭代,Serverless 可以使开发者更专注于构建产品中的应用,而无需考虑底层堆栈问题。伴随着近年来相... 数据库、AI 等 IT 领域几乎全栈的技术点,需要厂商做持续的、高成本的研发投入。而且这些投入短期内难见市场回报,一旦中途停顿则意味着前期的投入全都“打水漂”。 其次,虽然已经有几款商用的 Serverless 架构...
以火山引擎ByteHouse为例的云原生数据仓库,凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力,从而使用户免于维护多套异构系统。具体而言,用户可以将数据导入后,通过自定义的SQL语句... 字节内部开始了对各种数据库的选型。经过多次实验,在实时分析版块,字节内部决定开始试水ClickHouse。2018年到2019年,字节内部的ClickHouse业务从单一业务,逐步发展到了多个不同业务,适用到更多的场景,包括BI 分析...
我们常说的大数据技术,大致主要起源于 Google 在 2004 年前后发表的三篇论文,其实数据处理早就存在,每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统,并没有形成编程框架和理念,而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车,分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架 MapReduce 和 NoSQL 数据库 BigTable,这三篇论文影响了当今大数据生态,可以称得上大数据的基石,Doug cutting 大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了 hadoop hdfs 分...
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 数据库引擎百花齐放,为什么要大力投入ClickHouse?* **落地方案篇:**如何构建面向海量数据、高实时要求的一个企业级OLAP数据引擎?* **最佳实践篇:**深入产业实践,剖析最佳实践 ![picture.image](...
其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(Embedding Vectors)向量 Embedding 是在自然语言处理和机器学习中广泛使用的概念。各种文本、图片或其他信号,均可通过一些算法转换为向量化的 E...