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有赞实时计算 Flink 1.13 升级实践

随着有赞实时计算业务场景全部以Flink SQL的方式接入,对有赞现有的引擎版本—Flink 1.10的SQL能力提出了越来越多无法满足的需求以及可以优化的功能点。目前有赞的Flink SQL是在Yarn上运行,但是在公司应用容器化的背景下,可以统一使用公司K8S资源池,同时考虑到任务之间的隔离性以及任务的弹性调度,Flink SQL任务K8S化是必须进行的,所以我们也希望通过这次升级直接利社区的on K8S能力,直接将FlinkSQL集群迁移到K8S上。特别是社区在Flink 1.13中on Native K8S能力的支持完善,为了紧跟社区同时提升有赞实时计算引擎的能力,经过一些列调研,我们决定将有赞实时计算引擎由Flink 1.10升级到Flink 1.13.2。

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vivo AI计算平台在线业务落地实践

vivo 人工智能计算平台小组从 2018 年底开始建设 AI 计算平台至今,已经在 k8s 集群、以及离线的深度学习模型训练等方面,积累了众多宝贵的开发、运维经验,并逐步打造出稳定的基础容器平台 - AI 容器平台(VContainer)。为了支撑公司 AI 在线业务的发展,满足公司对算力资源的高效调度管控需求,需要将在线业务,主要包括 C 端、推理等业务,由原来的虚拟机或物理机迁移至 AI 容器平台。于是小组从 2020 年初开始,基于在线业务的需求对 AI 容器平台进行进一步建设,并将平台与公司的 CMDB、CICD 等基础模块进行打通,使在线业务能够顺利从虚拟机、物理机迁移至 AI 容器平台。

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大企业云计算之路并非一帆风顺 需绕开几个坑

如今,越来越多的大企业禁不住应用软件厂商的诱惑,开始考虑将原来运行在私有数据中心的大型应用系统迁移到云端。而关于云计算的商业价值,形形色色的云计算服务商通常会告诉企业:云计算可以帮助企业节省成本,增强IT系统与业务灵活性,加快应用部署速度,增强业务创新能力…相比复杂的传统应用,使用云计算服务更是像打开空调开关一样简便,甚至企业的CMO和销售主管都可以自行搞定。但在现实中,企业“云端漫步”的道路从来都不是康庄大道,而是隐藏着各种陷阱和困难。 事实上,成功建设一个云计算平台或者迁移一个应用到云端决不能采取“摸着

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企业云计算道路隐藏着各种陷阱和困难

如今,越来越多的大企业禁不住应用软件厂商的诱惑,开始考虑将原来运行在私有数据中心的大型应用系统迁移到云端。而关于云计算的商业价值,形形色色的云计算服务商通常会告诉企业:云计算可以帮助企业节省成本,增强IT系统与业务灵活性,加快应用部署速度,增强业务创新能力…相比复杂的传统应用,使用云计算服务更是像打开空调开关一样简便,甚至企业的CMO和销售主管都可以自行搞定。但在现实中,企业“云端漫步”的道路从来都不是康庄大道,而是隐藏着各种陷阱和困难。 事实上,成功建设一个云计算平台或者迁移一个应用到云端决不能采取“摸着

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迁移学习「求解」偏微分方程,条件偏移下PDE的深度迁移算子学习

本文约3200字,建议阅读5分钟 迁移学习框架能够快速高效地学习异构任务。 传统的机器学习算法旨在孤立地学习,即解决单个任务。在许多实际应用中,收集所需的训练数据和重建模型要么成本高得令人望而却步,要么根本不可能。 迁移学习(TL)能够将在学习执行一个任务(源)时获得的知识迁移到一个相关但不同的任务(目标),从而解决数据采集和标记的费用、潜在的计算能力限制和数据集分布不匹配的问题。 来自美国布朗大学和约翰斯·霍普金斯大学(JHU)的研究人员提出了一种新的迁移学习框架,用于基于深度算子网络 (DeepONet

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