随着人工智能和大数据技术的不断发展,业内AIGC(人工智能、图形处理和云计算)和大模型的发展趋势正在对数据中心存储发展方向产生深远的影响,主要集中对数据量和高性能计算的诉求。
两年前,该行业一百多家企业签署了该公约,要求对数据收集中心的建设进行彻底改革,使其具有生态可持续性,以应对日益增长的需求。那么,未来的数据中心会是什么样子呢?为了使数据中心可持续发展,需要考虑哪些方面?最大的挑战是什么?
本文中我们主要关注渠道用户通过外唤或主启的方式进入小电视后,在用户全链路的生命周期过程中,在各个节点上,对用户进行更好的承接,让广大用户更加喜欢我们的产品。
「软件分析」与「软件设计」这样的词眼经常听到,然而要真正理解「软件分析」和「软件设计」的本质是比较难的,本文带你了解软件分析与设计的「逻辑性」到底是什么。
在软件开发的过程中,测试环境无疑是一个关键的组成部分,其为开发、测试团队提供一个安全、隔离的环境来验证软件的功能、性能和稳定性。滴滴作为一家有一定体量的互联网公司,也会遇到类似的问题,本文将介绍滴滴的测试环境选型,及我们如何实现快速、低成本的建设“无限套”测试环境。
放眼全球,我们无时无刻不在创建数据、存储数据、使用数据。大数据、人工智能、数据创新等数字技术越来越深入生产生活的方方面面,个人层面的衣食住行,社会层面的智慧政府、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等都受益于数字技术的快速发展。那么问题来了,我们如何满足市场对数据应用需求的快速变化?如何满足从核心到边缘的海量数据存储需求?Solidigm给出了我们答案。
业务建模驱动的新企架中我们提到了新企架的相关概念介绍、实施思路、DDD在和业务建模中的配合,而今天我们重点强调在实施中的部分建议参考。
目前,许多国内外公司已经开始在营销领域布局或应用大模型,以提升营销效率。在货拉拉我们也积极推进大模型的建设,进行企业内部业务应用赋能,将其应用到营销场景中(包括外呼、邀约、补贴、触达、广告、抽奖、积分等)。通过这种方式,不仅提高了运营效率,也为用户提供了更好的体验。
为了满足公司内日志实时查询分析的需求,爱奇艺大数据团队自研了Venus日志服务平台,负责爱奇艺各服务日志的采集、存储、处理、分析等场景。早期采用基于ElasticSearch的存储分析架构,随着数据规模的不断扩大,出现了成本高、管理困难、稳定性差等问题。
提到我国的PC产品,很多用户都是持有怀疑的态度在持续观望,而这种怀疑往往来源于多个层面,譬如产品是否能够稳定运行,工作效率是否能够满足日常办公需求,甚至运行时的降噪能力能否做到“针落有声”等等......难道我们的PC产品真就如此不堪?