深入云原生化:未来的后端服务架构会更加偏向云原生架构,包括容器化部署、微服务架构、自动化运维等。- 容器化和容器编排:容器化是将应用程序及其依赖项打包到一个独立的单元中,称为容器。容器可以在不同的环... 云原生-微服务框架的核心挑战在于屏蔽分布式系统复杂度和多语言差异,从而让开发者能够像单体应用一样开发微服务应用。在这里以Dubbo框架为例,Dubbo框架,快速成为国内首选,但存在着序列化协议语言相关性高、多语言...
并着重介绍在 MFTC(批流一体协同训练)场景下,多阶段多数据源混合编排、流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。**讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主要负... 应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes,使得作业云原生化运行。同时搜索有大量 GPU 需求量极大的离线批处理任务,随着潮汐任务上量,发现一系列问题:GPU 算力供给(卡时数)仍有...
数据洞察分析,数据辅助决策、数据赋能营销等企业数据全生命周期的管理与应用。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c75d9d7ccd05486ebb02f034029d2f77~tplv-tldd... 在数据治理上,提供了分布式自治、全链路治理等服务;最后,在数据资产建设上,具备数据资产快速接入及自动构建全链路血缘等技术能力。多个环节问题,一套解决流程,让企业得以真正实现“数据资产”积累。## 更多维的...
大数据是社会数字化的产物,随着业务成熟度的逐渐向上发展,面对的需求逐渐多样化和个性化,对于创新的要求也越来越高,因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段,是大数据在应用创新落地方向的核心要求。## []()01... 需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分析人员对数据进行再整理、可视化呈现、洞察后来指导业务开展。而如果从中可以抽象出新的产品,那么通过产品设计来形成创新,创造出新的商业价值。## 1●...
火山引擎RTC目前能够实现在70%的突发丢包和500毫秒的突发乱序或延时场景下,保证重要数据不丢失,不影响信息理解和正常沟通。 二、富媒体最开始的RTC传输都只采集单纯的视频和音频,而近年来越来越多的富媒体应用场景... 达到非常低的延时。目前火山引擎RTC已经具备在8K/120fps、100Mbps源流情况下,能够实时观看10Mbps FoV流的传输能力,在多个观看端一起观看的情况下,pct95端到端延时小于500毫秒,头动延时小于300毫秒。 三、多人互动近...
就是非常有挑战的问题。火山引擎机器学习系统负责人项亮分享AI解决方案 我们采用了如下方式,各个业务都有自己的AI方向的算法工程师和自己的业务平台,但是这些算法工程师和业务平台都是基于两个通用平台构建的:推荐广告的平台和通用的机器学习平台。两个通用平台又构建在一个统一的机器学习系统之上,机器学习系统主要给上层提供了分布式的推理和调度能力,构建在更底层的计算网络、存储等基础设施之上。 为什么需要构建一个统一、开...
端到端的机器学习平台,涵盖数据准备、模型训练、模型部署和推理等各个阶段,可以在集成的环境中完成整个机器学习工作流程,简化开发和部署的过程>> **灵活的模型训练环境**:支持多种机器学习框架和算法,包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等,可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展性,支持多种...
满足现代企业对数据洞察的迫切需求,为企业提供了强大的解决方案。**文末更有专属彩蛋,新人优惠购福利,等着你来解锁!**本篇文章提纲如下:- Spark on K8S- Kyuubi:Spark SQL Gateway- CatalogService:湖... 扩展和管理容器化应用程序。它提供了一个强大的容器编排和管理系统,可以简化应用程序的部署、扩展和管理过程。Kubernetes 最初由 Google 开发,并于 2014 年开源。它基于 Google 内部的 Borg 系统的经验和技术,并...
字节跳动数据平台也将多年的技术实践所得到的经验与能力通过火山引擎对外输出,服务外部企业客户。那么,字节跳动数据架构如何搭建、如何迭代优化、如何应用产业实践、踩过哪些坑? **合辑将为你揭秘面向海量数据、深... 支持用户交互式分析PB级别数据,通过多种自研表引擎,灵活支持各类数据分析和应用;云数仓版作为云原生的数据分析平台,实现统一的离线和实时数据分析,并通过弹性扩展的计算层和分布式存储层,有效降低企业大数据分析TC...
并着重介绍在 MFTC(批流一体协同训练)场景下,多阶段多数据源混合编排、流式样本全局 Shuffle、全链路 Native 化,训练数据洞察等实践经验。 **讲师简介:** 于 2022 年加入字节跳动,从事机器学习训练研发工作,主... 应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes,使得作业云原生化运行。同时搜索有大量 GPU 需求量极大的离线批处理任务,随着潮汐任务上量,发现一系列问题:GPU 算力供给(卡时数)仍有...
其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据丢失了,限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的... 数据更新也是通过覆盖目录来保证事务。由于对元信息的管理力度不同,基于 Hive Metastore的元数据管理其实是没有办法实现数据湖刚刚提到的一系列能力的。针对这个问题,Hudi社区的解决方案是使用一个分布式存储来管理...
每一个新的事务都会去回滚之前未完成的事务,因此无法支持并发写入。后续社区也实现了一个并发写入的方案,整体是基于分布式锁实现的,并且只支持了Spark COW表的并发写,并不适用于 Flink 或者实时的MOR表。但是多任务的并发写入是我们内部实践当中一个非常通用的诉求。因此我们在Hudi Metastore Server的Timeline之上,使用乐观锁去重新实现了这个并发的更新能力。同时我们这个并发控制模块还能支持更灵活的行列级别并发写策略,为后...
在字节跳动内部, **ByteHouse 已经支持 80% 的分析应用场景,包括用户增长业务、广告、A/B 测试等** 。除了极致的分析性能之外,ByteHouse 开箱即用, **按实际使用付费的特性也极大地降低了企业和个人的上手门槛,*... 本章节通过使用 ByteHouse 云数仓进行 SSB 基准测试,在带领读者了解产品性能的同时,也一并熟悉产品中各个模块的功能,开启你的数据分析之路,通过分析海量数据,加速数据洞察。 ByteHouse 的架构总览如下:...