开源计算openstack
社区干货
字节跳动云原生计算获 OSCHINA “2022 年度优秀开源技术团队”
企业技术团队与开源技术社区是技术多样性发展历程中不可或缺的中坚力量。2022年,OSCHINA 综合了平台上各大认证官方技术团队、开源社区帐号年度发表的内容频率及质量、开展各种活动运营积极性等多方面的表现,向「字节跳动云原生计算」颁发 OSCHINA “2022 年度优秀开源技术团队” 奖项。### 关于云原生计算团队火山引擎云原生计算平台提供从数据接入 BMQ / Kafka 到数据 ETL(实时 Flink,批 Spark)再到数据存储和加速...
传输黑科技下的全景之旅—浅谈开源项目E3PO的思路与功能 |社区征文
以及苹果公司推出其首款空间计算设备,360视频及其应用的前景正在迅速扩大。与传统2D视频相比,360视频的特点是传输数据量更大、对于交互时延的要求更高。由于其整体系统的复杂性,目前还没有一个普遍认可的360视频传... E3PO实现了从视频编码到决策模拟再到评估的全流程开源平台,为360视频传输研究提供了一个公平高效的环境。它已经具备比较成熟的功能,并在不断发展完善中,相信将带来更多惊喜。对我这样的学习者来说,E3PO是一个开阔视...
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
火山引擎云原生计算团队在云原生大数据领域进行了诸多探索与实践。基于此, **云原生** **计算与 DataFun 联合出品了** **云原生** **大数据** **知识地图**,从理念概述、架构介绍、功能详述、场景及价值等方... 是集开源组件、服务生命周期、集群、容灾、可观测性于一体的一站式管理平台。**平台服务层**平台服务层由开源组件插件化集成,灵活配置选用,这是整个平台架构的一个关键设计。--------------------...
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2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
领略一些至关重要的大模型技术架构与优秀开源工作。 # 一、模型基本架构在模型架构方面,国内外的大模型普遍为 Transformer 架构。Transformer 的整体主要分为 **Encoder 和 Decoder** 两大部分。 #### 无法支持云原生的能力在弹性能力方面,目前存在一些问题,当然其他主流的开源消息项目也没有进行云原生架构转型,比如RabbitMQ无...
探索技术的无限可能-云原生计算2023年度奖项
在过去的一年里,字节跳动云原生计算团队获得了「**DataFun 年度数据智能先锋奖**」、「**开源中国-优秀开源技术团队**」和「**火山引擎开发者社区-年度优质内容**」奖项。这些奖项既是鼓励,也是鞭策。在未来技术的道路上,我们将继续与大家同行,共同探索技术的无限可能!再次感谢大家对云原生计算团队的关注~ # Datafun 年度数据智能先锋奖规模化的数据智能应用带来无数变量的冲突,不同的权衡取舍造就了不同的技术创新。有多少种...
报名开启 | 第三届CID大会线下参会报名启动!
第三届「中国云计算基础架构开发者大会」将在 2022年 11 月 6 日在杭州浙勤开元名都酒店举办,本届大会由来自字节跳动火山引擎、intel、阿里、腾讯、华为等云技术头部厂商及行业内诸多优秀公司和开发者共同贡献议题,内容涵盖网络、存储、虚拟化、云编排器(Kubernetes等)、云操作系统 (Openstack等)、云安全、云固件、DPU/IPU/智能网卡、其他云原生技术(微服务、Serverless、Service mesh)等,目前分论坛议程已敲定,期待与大家杭州相...
敏捷研发、分布自治:火山引擎业务为先的数据中台新模式
分别是半托管的开源数据平台以及全托管的数据计算服务,如果对开源更加感兴趣可以选择 EMR,如果目标就是为了业务为先,建议选择 LAS。- **敏捷服务**我们希望与企业合作过程中,提供一套更加高效、敏捷的服务模式,帮助企业构建自身的敏捷研发体系,同时帮助企业把数据治理变成日常。另外,我们也希望能帮助企业提升数据中台团队能力,达到和字节一样的“0987”高标准,快速搭建数据中台,助力企业实现数字化转型。
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
> > > 本文通过调研学术、商业、开源三个领域词云相关的产品,对词云相关算法、产品进行从上至下的总结,帮助读者快速了解词云相关的算法发展,并希望总结出当前字节跳动数据平台词云发展的路线。 全文将分两次推送... **对多边形计算 distance field(距离场** ),根据距离场生成螺旋线的算法稍复杂不易介绍,可简单理解为根据距离场提供的信息指导螺旋线的前进方向,最后生成出符合输入形状的螺旋线,如下图所示。随着开源的Kubernetes的出现,它展示了出...
企业级数据平台云原生转型之路|社区征文
随着大数据开源技术的发展,以 Hadoop 生态体系为根基的大数据技术栈得以填补了这块的不足。 从技术上虽然实现了,但是组织上来讲大数据不像传统的分析工具那么轻量化、易操作、人员要求没那么高,反观大数据场... 计算、展示等等。 于是乎,这时候公司都会成立一个叫做数据平台的部门,简单来讲就是承接了 BI 的工作,只不过使用的是大数据的技术栈,能够处理的数据量级更大,满足的需求更加的丰富等等