随着业务和数据的快速增长，云计算和大数据技术也得到了迅速发展，云原生化和智能化已成为一种趋势。在此背景下，字节跳动进行了一系列大数据架构 Serverless 化的探索与实践，并在 AI 智能化方向进行了研究，最终形成火山引擎云原生大数据平台方案。
11月18日，在由上海白玉兰开源开放研究院、人工智能开源软件发展联盟联名主办的 Data & AI Con Shanghai 2023 大会上，将特别设立 云原生大规模计算实践专场 。来自火山引擎的技术专家们将详细介绍字节跳动在云原生大规模计算方面的实践经验。此外，专场还设立了 工作坊环节，您将可以亲身体验字节跳动同款云原生大数据平台 ，更有机会 领取海量大礼 。
- 时间：2023年11月18日（周六） 13:30-17:00
- 地点：上海圣诺亚皇冠假日酒店
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主题演讲
- 字节跳动云搜索的 云原生 之路与 AI 初探
黄杨锋 火山引擎云搜索服务控制面负责人
演讲简介： 在当今数字化时代，云原生和 AI 已经成为推动技术和业务创新的重要驱动力。云原生为企业提供更高效、更灵活的服务，加速产品的交付和创新。从 ChatGPT 爆火以来，AI 逐渐引入并应用于各行各业，助力企业智能化升级。
本次分享将介绍火山引擎云搜索服务在过去几年中在云原生方面的实践，以及对 AI on Search 方面的先行探索和应用，AI 和云搜索的结合将助力企业实现智能化搜索。
云原生大规模计算实践专场
字节跳动 基于 K-NN 向量搜索
鲁蕴铖 字节跳动基础架构高级研发工程师
演讲介绍： 当今，随着图片和视频数据的爆炸式增长，人们对于多样化数据搜索的需求也越来越迫切。多模态搜索场景已经成为当前搜索领域的主要趋势。在这个背景下，本次演讲将重点介绍字节跳动在K-NN向量搜索领域的探索，并探讨如何在多模态数据场景下进行海量数据搜索。
在多模态数据搜索领域，我们面临着许多挑战和机遇。一方面，不同类型的数据（如图像、音频、文本等）具有不同的特征表示方式，如何有效地将它们进行统一的处理和搜索是一个关键问题。另一方面，海量数据的搜索速度和准确性也是需要解决的难题。在演讲中，我们将探讨这些挑战，并分享我们在多模态数据搜索方面的实践经验，探讨K-NN在多模态搜索中的应用。
超大规模云原生消息引擎详解
雷丽媛 火山引擎 云原生 计算研发工程师
演讲简介： 随着字节跳动内部业务快速增长，经典消息队列 Kafka 劣势开始逐渐暴露，在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节研发了计算存储分离的云原生消息队列 BMQ，在极速扩缩容及吞吐上都有非常好的表现。本次分享将从架构、容灾容错能力以及实战应用几个方面介绍字节跳动超大规模云原生消息引擎 BMQ。
基于 ES + Flink 构建无服务器分析链路
李佳林 火山引擎 云原生 大数据解决方案架构师
演讲简介： 随着云计算和大数据技术的快速发展，Serverless架构已成为一种趋势，我们可以将应用程序的部署和管理工作交给云服务提供商，从而实现更高效、更灵活的使用方式，避免运维云产品。
云搜索服务提供了快速的搜索和分析能力，使得数据在写入后可以立即进行查询和分析。Flink作为一种高效的流处理框架，能够处理大量实时数据流并支持复杂的事件处理，数据流量不可避免的存在高峰和低谷，最适合无服务器的弹性架构。
Workshop：字节跳动云原生大数据平台体验坊
❯ 字节跳动 日志导入 方案
❯ 构建 以图搜图、以文搜图应用
❯ 快速搭建 智能问答系统
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