弹幕背后:B站UP主创作服务解析
在B站,每一条飘过的弹幕都是一个故事的碎片,它们汇聚成一幅幅生动的社交画卷。这里,不仅仅是一个视频分享平台,弹幕背后更是一个充满活力的创作者生态系统。B站以其独特的弹幕文化,为创作者和观众之间搭建起了一座互动的桥梁,让创意与情感在虚拟空间中自由流动。
从十几到上千,百度如何构建复杂的微服务系统?
从十几个模块到上千个微服务,百度如何构建业界最复杂的微服务系统?Jarvis平台,十年磨一剑,集服务治理、配置管理、链路追踪于一体,打造云原生控制中心。Jarvis2.0,多运行时架构的先驱,实现微服务治理的全新突破。节省耗时、提升效率,Jarvis2.0在60+产品线中部署4w+实例,节省人力与资源。技术爱好者,点击深入了解,一探究竟!
B站自研点直播转码核心架构实践
视频转码是将视频文件经过解封装、解码、滤镜处理、编码、封装从而转换为另一个视频文件的过程,B站每天都有大量的视频原片上传后经过转码系统转换为多个不同分辨率。转换后的视频在画质接近原片的前提下会拥有更低的码率,因此会提高网络传输时的流畅性并节省带宽。。
携程IT桌面全链路工具研发运营实践
本文概述了携程IT管理数万台办公PC时面临的挑战及应对方案,介绍了通过全链路工具实现故障主动发现和自动修复的运营理念。详细阐述了背景、系统架构选型及各部件,深入说明了工具实践过程中面对的大数据量、脚本运行权限、交互弹窗等问题及其解决方案,并阐明了在运维故障定位和脚本统计优化方面的支持,希望能为大家带来一些启发。
京东百万级调度系统(Buffalo)架构解密
为支撑灵活的业务加工和工作流编排场景,快速的业务发展带来的任务量增长,以及保障整个系统的稳定性,我们从易用性、稳定性、以及高性能等方面做了很多的思考和优化,下面我将着重从这三个方面详细介绍。
字节跳动基于Parquet格式的降本增效实践
字节跳动离线数仓默认使用Parquet格式进行数据存储。Parquet作为一种列式存储的开源文件格式,在大数据领域被广泛应用,它所提供的一系列特性,如高压缩率、高查询性能等都非常契合大数据领域。
异常检测算法在可观测性平台的落地和实践
在稳定性保证中,重要的一个环节就是故障管理体系建设,故障管理体系的四大核心功能——故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复,其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要,包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面,主要目标是能及时、准确地发现故障。今天主要针对故障发现环节中的异常检测介绍AI异常检测算法在指标检测上的应用。
B站一站式大数据集群管理平台(BMR)初窥
大数据服务是数据平台建设的基座,随着B站业务的快速发展,其大数据的规模和复杂度也突飞猛进,技术的追求也同样不会有止境。B站一站式大数据集群管理平台(BMR),在千呼万唤中孕育而生。本文简单介绍BMR的由来、面临的主要矛盾以及如何在变化中求得生存与发展。
在通往混合CPU-GPU INSTINCT MI300A的路上,AMD砥砺前行
早在2012年,当时的AMD正考虑退出数据中心CPU业务,而其数据中心GPU也一直没能真正得到关注。就在这生死存亡之际,美国能源部出于自身政治与经济利益决定实施一项开明策略,冒险投资AMD以开展内存技术及百亿亿次级混合CPU-GPU计算的研究。
传奇仍在继续:人工智能芯片将花多少钱?
大家都知道,公司(特别是超大规模基础设施运营商和云服务商,但如今越来越多的普通公司也开始向生成式AI积极展开怀抱)正在AI加速器和相关芯片上投入巨额资金,旨在建立起属于自己的AI训练与推理集群。
AMD收购SILO AI,构建其AI软件与服务栈
如果时间充裕,我们当然可以构建自己的一套软件生态系统。但如果想要抓紧时间把握机遇,那就得花钱让其他人帮忙建立生态系统。过去一年来AMD一直在执行这样一套战略,我们相信该公司在AI主战场与老对手英伟达对抗时肯定还会继续加大这方面投入。
聚焦电商场景,详解抖音集团埋点及归因分析方案
本文将聚焦电商场景,介绍抖音集团埋点历程、电商场景解决方案、归因实践及其收益等模块,旨在为数据技术人员在埋点后数据加工过程中所遇到的问题提供有益思路。
数据之锚,联想凌拓全闪存新品助力AI远航
在数字时代的浪潮中,人工智能正如一艘扬帆远航的巨轮,而数据存储则是其不可或缺的底座与锚点。古人云:“工欲善其事,必先利其器。”对于AI这艘巨轮而言,没有强大的数据存储支持,其航行将变得困难重重。数据存储不仅是AI的基石,更为AI的快速发展提供了源源不断的动力。
IDC提高数据中心计算和存储支出预测
IDC对于2024年数据中心计算与存储支出的预测有所上调,而且幅度还相当不小。其对未来五年内的支出预测,也高于IDC此前就全球数据中心计算和存储支出给出的数字。
AI绘图实践:用人工智能生图助力618大促
现在各种AI大模型大行其道,前有GhatGPT颠覆了我们对对话型AI的原有印象,后有Sora文生视频,让我们看到了利用AI进行创意创作的无限可能性。如今各大公司和团队都争相提出自己的大模型,各种网页端和软件应用也极大地降低了我们使用AI作为生产力的门槛。
百度Feed业务数仓建模实践
本文概要讲述了随着业务发展,移动生态数据研发部在 Feed 数据宽表建模上的演进过程以及一些实践:整合流量、内容、用户等数据,建设多版本宽表,实现 feed 数仓的一致性,简化数仓取数逻辑,降低成本提升效率。
大模型微调方案设计和能力整合
在构建大型模型应用时,技术架构的规划至关重要。整体架构可被划分为四个层次:基础设施层、模型工具层、模型引擎层及大模型应用层。基础设施层:涵盖了数据服务、云平台及开源社区等多个方面,为应用开发提供坚实的基础。
转转搭建平台——魔方数据中心实战分享
魔方是转转内部的可视化搭建平台,用于快速创建活动页面。然而,尽管平台相对稳定,却缺乏一个集中的数据中心来全面查看各项数据指标,给运营团队带来了一些挑战。
全年宕机仅18秒!金融业异构交易系统建设实践
近年来,在全球经济复苏疲软叠加疫情冲击的背景下,全球交易所核心系统稳定性面临较大考验,软件故障频发。针对软件缺陷类故障无有效应对方式的现状,中国金融期货交易所(以下简称为“中金所”)自主设计研发打造了异构交易系统,该系统是一套软件架构与主交易相异的容错备系统,通过多版本容错技术、
从人工到自动化到AIOps再到ChatOps:大模型在运维领域的应用
在信息技术飞速发展的今天,运维工作已经从最初的人工操作,逐步演变为自动化、AIOps(人工智能运维)和ChatOps(通过聊天的方式去运维)。这些变革不仅提升了运维效率,还显著保障了系统的稳定性。特别是借助大模型,运维同学能够更加高效地完成工作,并应对复杂的运维挑战。本文将依次介绍这些概念,并探讨大模型在运维领域的具体应用。