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海量存储的批量计算框架

导读 本文介绍了百度针对海量存储数据计算需求研发的HTAP表格存储系统及计算调度架构。项目背景源于原有存储系统难以满足日益增长的OLAP业务需求,因此构建了集OLTP与OLAP于一体的HTAP系统,通过存算分离、Serverless设计等创新点提升IO访问能力和资源利用率。同时,自研的计算与调度系统实现了任务开发的SQL化和数据处理的FaaS化,简化了业务使用成本,提高了开发效率。整体方案在存储成本、IO能力、IO放大率等方面取得显著成果,为海量存储数据的计算提供了高效、灵活的解决方案。 01 项目背景及目标 1.1 项目背景 搜索内容存储团队主要负责各类数据,如网页、图片、网页关系等,的在线存储读写(OLTP)、离线高吞吐计算(OLAP)等工作。 原有架构底层存储系统普通采用百度自研表格存储(Table)来完成数据的读、写、存工作,此存储系统更偏向于OLTP业务场景。随着近几年大数据计算、AI模型训练的演进,对存储系统OLAP业务场景的依赖越来越重,如数据关系分析、全网数据分析、AI样本数据管理筛选。在OLTP存储场景的架构下,支持OLAP存储需求对资源成本、系统吞吐、业务时效带来了...

红杉资本:2025 年将迎来 Agent 元年,AI 智能体群体协作时代将至

回首2024年,人工智能(AI)无疑是最令人瞩目的技术,它像浪潮般席卷了各行各业,改变了我们的生活与工作模式。如今,在人工智能领域中,AI 智能体(AI Agents)这一新兴概念正备受关注。 那么,什么是 AI 智能体呢?AI 智能体是能感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统,具有感知、决策、行动、自主学习与适应等能力。与传统的人工智能不同,它不仅仅是回答问题或提供信息,而是具备实际完成任务的能力。当你向一个 AI 智能体发出指令,比如让它检测一个网站的安全漏洞,它会自行开展一系列操作,最终给出漏洞报告,完成整个任务流程,而不是仅仅告知检测的步骤。智能体正逐渐改变着工作的方式,开启了人工智能应用的新篇章。 近期,红杉资本合伙人 Konstantine Buhler 接受了彭博社(Bloomberg)的独家采访,他指出在2025年及未来,AI 智能体将从单一智能体发展到“群体协作”的模式,即多个代理组成网络,彼此协作甚至互相竞争,完成更复杂的任务。 AI4AI 社区为大家整理了采访的主要内容,带大家回顾观点精华。 采访人:彭博社记者 Caroline 被采访人:...

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