图数据库领域专家
社区干货
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 ... 也是一个空间广阔的蓝海领域。 图计算系统介绍与实践 **图计算技术背景****图计算简介**图数据库重点面对 OLTP 场景,以事务为核心,强调增删查改并重,并且一个查询往往...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
# 简介众所周知,在数据库存储引擎侧通常有两类存储模型,行式存储NSM(N-ary Storage Model)和列式存储DSM(Decomposition Storage Model),两种存储模型各有其特定的擅长场景。在以前,主流存储设备是机械磁盘的情况... 列存的主要研究领域还是停留在怎么样打破内存墙,在2001年,Ailamaki等人提出了PAX(Partition Attributes Cross)【1】格式,开始研究怎么样结合列存的优势到行存中。2017年 google spanner 发表论文【2】,描述了自己如...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎的三位技术专家,将从火山引擎的实践应用出发... RAG 与知识库等领域进行合理的技术选型和规划。主要内容:* AI 原生、云原生的向量数据库是怎样的+ 不止 RAG——AIGC 时代的向量库应用+ AI 原生的能力推导+ 大规模云原生架构设计要点* 极端性能、规模、...
加速大模型落地:火山引擎向量数据库的实践应用
向量数据库以其海量的数据存储规模、高效的计算查询能力,正在成为大模型时代重要的基础设施。**3 月23 日**,火山引擎开发者社区 Meetup 第十三期邀请到了火山引擎云搜索服务的技术专家,将从火山引擎的实践应用... 火山引擎云搜索服务技术专家当今,随着图片和视频数据的爆炸式增长,人们对于多样化数据搜索的需求也越来越迫切。多模态搜索场景已经成为当前搜索领域的主要趋势。在这个背景下,本次演讲将重点介绍字节跳动在混合...
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字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成 **图状结构** 。**自研分布式图数据库**为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式图存储数据库 ByteGraph** 。针对刚才提到的图状数据结构,... 我们提供了一站式的图数据分析与管理平台,集成图计算、图训练的产品能力,广泛对接公司内核心业务场景。字节跳动在风控、电商、搜索、推荐等领域的典型图分析应用方案都沉淀在该平台,能做到开箱即用。**ABase**...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
下图为SmartOps架构全景:- 接入层:通过WAF/SLB,配合NAT网关治理出方向流量,部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有云硬盘/对象存储/CFS,数据库有Mon...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
火山引擎向量数据库高级工程师 VikingDB 简介 ](h...
字节跳动 NoSQL 的探索与实践
这三种数据关联到一起就会形成图状结构。### 自研分布式图数据库为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了分布式图存储数据库 ByteGraph。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属... 我们提供了一站式的图数据分析与管理平台,集成图计算、图训练的产品能力,广泛对接公司内核心业务场景。字节跳动在风控、电商、搜索、推荐等领域的典型图分析应用方案都沉淀在该平台,能做到开箱即用。### ABaseA...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
■ 图1 大数据业务构建过程 首先是数据系统的建设,数据系统是基础。从确定要进行哪些方面的数据收集开始,需要把收集到的数据进行清洗、筛选、格式转换、存入系统中,并且按照技术平台的要求,投入人力、设备等进行大... ### 业务理解把业务问题理解透,理解项目目标和需求,将目标转换成问题定义。难点: 在于需要对业务领域有比较深入的理解,而且不仅仅是业务专家,还需要具备数据和技术感觉### 建立假设模型设计出达到目标的一个...
一起来探讨大模型时代下的 VectorDB 吧!
而作为 RAG 关键技术的向量数据库(VectorDB)正处在发展的一十字路口。为了探讨 VectorDB 的发展趋势、应用场景、上下游技术生态,OpenSearch 社区发起本次「大模型时代下的 VectorDB」Meetup。在本次活动中,您将见到来自于头部企业的向量检索技术研发专家、OpenSearch 社区的活跃贡献者以及一线人工智能科学家,分享 VectorDB、大模型以及上下游相关技术的最新发展,以及对这个行业的未来的走向的见解。此外在圆桌讨论环节,...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大,在复杂query场景下,ClickHouse容易存在查询异常问题,影响业务正常推进。> > > > > ... 产生DAG图,并根据DAG图调度Stage。依赖调度要等到依赖Stage启动以后,才会调度对应的Stage。例如两表Join,会先调度左右表读取Stage,之后再调度Join这个Stage,因为Join的Stage依赖于左右表的Stage。**第二种是All...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
是数据挖掘领域历史最悠久、影响最大的顶级学术年会。KDD广泛的交叉学科性和应用性吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘... 火山引擎的工程师和北京大学的研究者一起设计了一种结合机器学习方法与人类专家知识的基础设施成本优化框架(如图1所示),该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任务成本/运行时长...
