荆门市VPS有哪些
社区干货
火山引擎开发者社区技术大讲堂第二期 QA 回顾第二弹 —— AR
#### Q:AR 在文旅上会有哪些应用场景呢?在文旅上面的话,最典型是 AR 云,它炒得也比较火,就像 VPS 一样的。比如 Google 在之前举办的大会上也发布了这个能力。游客去相应的景点进行拍摄时,能够在景区里面看到各种好玩的特效。这个特效不仅是景区提前设置的,游客也可以进行创作。那游客在景区里创作特效之后,好友过来进行拍摄也一样能看到特效,能够多人互动,是非常有趣的一个点。 除此之外,如果景区有一些虚拟的 IP 需要运营的话,...
干货 | ByteHouse:基于ClickHouse 的实时计算能力升级
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148423&x-signature=QorBuAIhxRvpslBRQj8t5Y3E%2B%2FE%3D) 第一是集群运维能力优化。之前提到,在更多的服务器场景下面,急需运维工具,使得SRE或者Devops 运维人员的人效更高。 **为了解决这些问题,ByteHouse提供了以下工具:** ******●**** 标准化运维工具。**比如像在白屏上自动下发配置的工具,在白屏上进行版本自助升级的工具,节点重启、替换等等标准化运维工具。...
干货|字节跳动基于Flink SQL的流式数据质量监控(上)技术调研及选型
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/cb3c911f406c41e9af89d23b719195b5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321230&x-signature=vpScq%2B3dW0wEyOiN9QuQy1xgEYU%3D)目前,字节跳动数据质量平台对于批处理数据的质量管理能力已经十分丰富,提供了包括表行数、空值、异常值、重复值、异常指标等多种模板的数据质量监控能力,也提供了基于spark的自定义监控...
干货|一家企业,如何0-1搭建数据治理体系?
都对数据有较强的依赖,核心业务数据延迟,质量问题将直接影响业务表现及发展。 ****●******组织特点:**扁平化的组织模式,分布式的组织管理。无行政手段或强组织约束,也无全局治理委员会,且数据从采集到应用全部的生产流程,没有全局规范,业务团队需要自主制定策略并落地。 ****●******文化特点:**OKR拆解与对齐文化,业务团队有充足的目标定义与拆解权限,且任何人都可能有动机、有角色、甚至有权限去进行...
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自动化实践-全量Json对比在技改需求提效实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407624&x-signature=ajdAvPsdh25mp7tgnT25J0f50HI%3D)# 四、结论在实际测试过程中,技改的需占比也不小,几乎每个迭代每个域都会有技改类的需求。本文为例,举了几个例子涉及提效需求点:1. 服务拆分技改类需求中需要对不同服务两个或者多个接口返回response全量json结果对比的场景;2. 拆分前和拆分后的代码相同接口需要在相同配置不同染色环境下返回response全量json结果对比的场景;3. 拆分前...
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荆门, 金华, 济宁, 晋中,鸡西, 济源 K 昆明, 开封, 喀什, 克拉玛依, 克孜勒苏 L 兰州, 廊坊, 六安, 乐山, 来宾, 柳州, 聊城, 莱芜, 拉萨, 洛阳, 凉山, 连云港, 辽阳, 辽源, 丽江, 临沧, 临汾, 临夏, 临沂, 林芝, 丽水,六盘水, 陇南, 龙岩, 娄底, 漯河, 泸州, 吕梁 M 绵阳, 马鞍山, 茂名, 眉山, 梅州, 牡丹江 N 南京, 南昌, 南宁, 宁波, 南通, 南充, 南平, 南阳, 那曲, 内江, 怒江, 宁德 P 莆田, 濮阳, 盘锦, 攀枝花, 平顶山, 平...
边缘计算在视频直播场景的应用与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494047&x-signature=XzOZTv79EfKuahhuwpme9vPsuP8%3D)经过长期的实践打磨,火山引擎边缘计算沉淀了以下几项核心优势:* 首先, **节点丰富** :基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳定可靠的计算资源,实现业务应用更靠近用户侧的部署和服务;同时,边缘计算节点还具备超大规模分布式算力单元,能够提供单线、多线、等多种网络形态,满足不同场景的业务诉求。* 其次, ...
干货|ClickHouse进阶:性能提升20倍!深度解析Projection优化实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407628&x-signature=BDdVpsasRFyIqQ%2FX5USrRB7ZuYA%3D)**上两图:*Q1查询计划(optimizer\_projection\_support=1)* **1.混合读取Projection**...
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Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494041&x-signature=U5YK%2FuCvPswE6s8U0qOhjAEda1o%3D)推荐系统数据链路抽象图在流式链路中,我们接收用户请求,获得用户的实时在线特征,这些实时在线特征经过实时的流式处理之后,再结合在线特征库,就可以得到一个比较庞大的特征组。随后,将整个特征组输入到在线预测模型中,就可以得到预测的结果,从而实时地为用户推荐信息流。同时,这些特征也会被存入离线存储(如 HDFS)中,后续会利用这些...
AI 浪潮之下,前端的路究竟该怎么走|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148446&x-signature=N8GVaiMHsXVPSTZ3AAMaqiVz5wE%3D)## **WebRTC**WebRTC 是 Web 实时通信(Real-Time Communication)的缩写。它是一种通过浏览器实现...
字节跳动湖平台在批计算和特征场景的实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494076&x-signature=73xgvPSZ%2Bc0zaSL4HOLVhIX0Tyk%3D)从上图可以看出,使用 Iceberg COW( Copy on Write )方式进行特征回填,通过 BackFill 任务将原快照中的数据全部读出,然后添加新列写出到新的 Data File 中,并生成新的快照。这种方式的缺点在于,仅仅新增一列数据的写入,却需要整体数据全部读出后再全部写回,浪费了大量的计算资源和存储资源;因此,我们基于开源的 Iceberg 自研了一种 MOR( Me...
ELT in ByteHouse 实践与展望
下面表述上会有一些两个词语混用的场景,大家不必过分关注区别。**典型场景**