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c服务器开发工程师

云服务器提供稳定的弹性计算服务。通过实时增减计算资源,适应业务变动,降低维护成本

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政企等客户提供火山引擎企业级 Serverless 云原生大数据产品和服务,积累丰富的行业经验 **公司福利**:平等开放的工作氛围、弹性灵活的工作时间、营养均衡的三餐和住房补贴、免费健身房和娱乐中心、完善... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716567657&x-signature=S62gwfSZOItjQMiNfYLL0%2F1QfdE%3D)【扫码一键投递】 ### **►** **火山引擎大数据测试开发工程师/架构师** **职位描述**...

一个 41 岁老程序员的 2023 年总结 - 利用 AI 延长自己的编程寿命 |社区征文

转眼间 2023 年又将结束了。我从 2007 年硕士毕业参加工作至今,已经以`软件开发工程师`的身份,在现在这家公司,工作整整 17 年了。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh... 当时云原生开发的理念已经大行其道,我所在的 SAP 公司也在云转型的道路上迈开大步往前走,公司内部也举办了很多轮的 Docker & Kubernetes 等技术培训。我当时已经从服务器端编程的 ABAP 技术栈转到了 Java 和 Node....

替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理

「火山引擎开发者社区」首次 Meetup 中的同名分享,主要介绍了 Spring Cloud 技术体系和云原生技术体系的区别与联系,以及如何借助云原生能力构建微服务系统。 作者|夏岩,火山引擎高级研发工程师... Load Balance、API 网关、中心化日志、Metrics** 等,Spring Cloud 这套体系和 Kubernetes 体系还是有一些交叠的。举例来说,Spring Cloud 有 **Config Server** (类似的有阿里开源的 Nacos、携程开源的 Apollo),K...

WebRTC 服务器架构 | 社区征文

肯定少不了服务器的支持。目前,WebRTC 主要有三种网络架构:Mesh、MCU、SFU。今天就来分别介绍一下三者,带大家认识一下它们的优点和缺点。# 正文## 1. Mesh(P2P)### 简介 Mesh 服务器架构其实就是标准 P2P ... 由服务端来抵消移动端的资源消耗。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/503715cdf1eb4ef0a9edde3cffc14ea6~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)### 缺点**a. 对服务器压力最大。** MCU ...

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c服务器开发工程师-优选内容

乘风破浪的云原生
多元的 C 端服务,孵化并创新新一代互联网最佳技术实践。 作为字节跳动旗下的数字服务与智能科技品牌,火山引擎汇集了字节跳动服务数亿用户的大数据、人工智能和基础服务等能力:对内拥有支撑今日头条、抖音、西瓜视频等业务应用的技术能力;对外拥有数十万容器集群规模、数万台服务器规模、EB 级数据稳定存储的企业服务经验。 这个三月,字节跳动火山引擎开发者社区将举办第一期线上 Meetup。我们邀请到了火山引擎的一线研发工程师,向...
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c服务器开发工程师-相关内容

年终学习大礼包|云原生大数据知识地图

**:** 一般是大数据开发工程师、数仓工程师,做数据开发、数据 ETL、数据处理、清洗所用到的组件,如使用 Zeppelin Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;* **数据科学** **:** 一般适用于 AI 场景,如... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654066&x-signature=KT7P8irNj9e1Rj5tGcYx4y%2B4Z28%3D)* **Serverless Y** **ARN**:从上图可以看到,Resource Manager、Node Manager、Application Master 是 YARN 的三大组件...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

开发安卓客户端的工程师,应该对 Linux、Java、Android 有着极其深度的理解,了解 Linux、安卓的发展史、原理,对技术有自己的智库,对未来有自己的看法。* 一个真正优秀的负责开发 iOS 客户端的工程师,应该对 Unix、iOS、OC、Swift、苹果公司有着极其深度的理解。* 一个真正优秀的负责开发 Web 端的工程师,应该对浏览器原理、Web 发展历史、互联网起源、JS 语言的演变有着深入的理解的看法。* 一个真正优秀的负责开发服务端工程...

Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654066&x-signature=ot2gfHcTJWTgy7ahsGtGsCDPYmY%3D)本文整理自字节跳动基础架构的大数据开发工程师魏中佳在 ApacheCon Aisa 2022 「大数据」议题下的演讲,主要介绍 Cloud... (CSS) 在字节跳动 Spark 场景下的设计与实现。作者|字节跳动基础架构大数据研发工程师-魏中佳 **01** **背景介绍** 在大数据场景下,数据 Shuffle 表示了不...

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云原生 x AI 时代的微服务架构最佳实践—— CloudWeGo 技术沙龙·北京站报名开启

并邀请了方正证券和来自字节跳动 Flow 的工程师分享 CloudWeGo 的落地实践,诚邀更多有微服务落地的企业用户和广大开发者参与交流。 * **主题演讲:** **Kitex Thrift Streaming 的设计与实现*** **讲... **Hertz SSE 实现原理 & 在 AI ChatBot 的落地*** **讲师:** **范舒阳、万子渝,CloudWeGo-Hertz Committer*** **大纲:**SSE(Server-Sent Events)是一种服务器主动发送数据到客户端的机制,基于 HTTP 提供单向流...

年终学习大礼包|云原生大数据知识地图

Apache Ranger 等;- **数据工程:** 一般是大数据开发工程师、数仓工程师,做数据开发、数据 ETL、数据处理、清洗所用到的组件,如使用 Zeppelin Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;- **数据科学... **Serverless YARN**:从上图可以看到,Resource Manager、Node Manager、Application Master 是 YARN 的三大组件。本方案是在 Resource Manager 中进行修改,增加了新的组件。经过这样改造之后,对于客户来说,新系...

云原生技术的探索与实践| 主赛道

## **市场需求驱动下的云原生趋势近几年来,随着云计算的迅速发展和数字化转型的推进,云原生技术成为了企业IT架构升级的重要方向。并且我有注意到,现在很多的云平台提供的服务器都有自带应用镜像,其中就包含Docke... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716567645&x-signature=fYSLMepPnSXoadFTdxYZ3uA3kdM%3D)## **使用体会******容器带来的方便我真的是深有体会,因为我们公司在开发中经常会用到一些小工具,如metabase、n8n这些,我印...

弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器

(www.volcengine.com/docs/6460/76908) 是一种无服务器 Serverless 和容器化的计算服务,通过 Virtual Kubelet 技术与火山引擎容器服务无缝结合,提供弹性计算和 Kubernetes 编排能力。来源 | 火山引擎云原生团队在 Kubernetes 和容器化技术愈发成熟的今日,越来越多企业开始将业务应用迁移到云上,采用云原生架构支持业务高速稳定地发展。而随着云计算向开发流程纵深发展,Serverless 架构的成熟让云原生技术进入全新阶段——S...

替换 Spring Cloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理

推出了Spring Cloud v1.0.0,直到现在 Spring Cloud 还被广泛使用。Spring Cloud v1.0.0 包含的组件较少,只有服务发现、配置管理等几个核心组件。所以微服务架构的发展历程并不是从论文走向产业化,而是从工程师的... JDBC 和 Redis 提供了统一的配置抽象层。但不太好用。一些个性化的需求比如配置中心的权限管理和热加载,Spring Cloud Config Server 本身不支持,需要做二次开发。对于 Kubernetes,可以通过 ConfigMap 或者...

ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践

主要负责 Serverless Flink 等方向研发;闵中元,于 2021 年加入字节跳动,就职于基础架构开放平台团队,主要负责 Serverless Flink ,Flink OLAP 等方向研发。 **专题:人工智能/机器学习** * #### **字节跳动深度学习批流一体训练实践** **毛洪玥 字节跳动基础架构工程师** **演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果...

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