图片来源: https://pinpoint-apm.github.io/pinpoint/images/ss_server-map.png 在蚂蚁集团内部,我们没有采用 Span 上报,而是 Span 在蚂蚁集团内部,我们有专门的压测平台,平台发起压测流量的时候,会自带人为构造的 TraceId、SpanId 和透传数据(压测标志),实现日志分开打印。
鉴于 QUIC 具备“0RTT 建联”、“支持连接迁移”等诸多优势,并将成为下一代互联网协议:HTTP3.0 的底层传输协议,蚂蚁集团支付宝客户端团队与接入网关团队于 2018 年下半年开始在移动支付、 本文是综述篇,介绍 QUIC 在蚂蚁的整体落地情况。 介绍完 QUIC 相关背景,之后我们来介绍蚂蚁的整个落地的内容,这里为了便于阐述,我们用蚂蚁 QUIC 的 一、二、三、四 来进行概括总结,即 “一套落地框架”、“两个落地场景”、“三篇创新专利保护”、 可以获得的红利包括: 在客户端连接发生迁移的时候,可以不断链继续服务 客户端在首次发起连接时,可以节省 TCP 三次握手的时间 对于弱网情况,QUIC 的传输控制可以带来传输性能提升 场景二、海外加速落地 蚂蚁集团从 做个总结 本文主要综述性的介绍了 QUIC 在蚂蚁的落地方案、场景以及一些关键技术。
近日,国际权威研究机构IDC发布《中国云原生市场分析》(下简称“《报告》”),聚焦云原生市场现状及发展趋势,并对国内云原生厂商进行评估,蚂蚁集团作为市场的重要厂商出现在报告中。 IDC数据显示,蚂蚁集团已经成为国内云原生技术覆盖最全面的厂商之一。 作为最大化释放云红利的关键技术,云原生正成为驱动云产业、乃至整个数字经济增长的重要技术引擎。 以人保健康为例,在应用蚂蚁集团云原生解决方案SOFAStack后,其创新互联网保险产品的上线效率提升了80%,运维人力成本降低了90%。 在《报告》中,IDC定义了云原生的14项技术领域,其中蚂蚁集团SOFAStack共覆盖8项,分别是消息和流式/批处理、CI/CO、编排与调度、微服务框架、API网关、服务网络、观察分析、自动化和配置。 基于SOFAStack,国泰产险引入蚂蚁集团在大规模分布式系统和容器平台的多年实践经验,有效提升了研发效率与自动化水平,使国泰产险专注于业务应用的研发,提升业务落地效率,增强持续运营能力。
7 月 4 日,蚂蚁集团宣布面向全球开发者正式开源可信隐私计算框架 “隐语”。 隐语是蚂蚁集团历时 6 年自主研发,以安全、开放为核心设计理念打造的可信隐私计算技术框架,涵盖了当前几乎所有主流隐私计算技术。 经过蚂蚁集团大规模业务以及外部金融、医疗等场景的成功应用,隐语兼顾了安全和性能。在发布会中,蚂蚁集团介绍了隐语的诸多特性。 我们需要怎样的隐私计算开源框架? 破解隐私计算开源框架难题 蚂蚁集团的隐语呼应了行业现状,开辟了一条通往隐私计算通用化之路。 隐语框架负责人、蚂蚁集团隐私智能计算部总经理王磊表示,蚂蚁从 2016 年开始做隐语,纯粹是技术驱动的前瞻性布局,是一个公司内部孵化的实验品。
|引 言| 服务发现是构建分布式系统的最重要的依赖之一, 在蚂蚁集团承担该职责的是注册中心和 Antvip,其中注册中心提供机房内的服务发现能力,Antvip 提供跨机房的服务发现能力。 PART. 1 背 景 回顾注册中心在蚂蚁集团的演进,大概起始于 2007/2008 年,至今演进超过 13 年。时至今日,无论是业务形态还是自身的能力都发生了巨大的变化。 蚂蚁集团的 PaaS 对注册中心的推送时延是有 SLO 约束的:如果变更推送列表延时超过约定值,业务端的地址列表就是错误的。我们历史上也曾发生过因推送不及时导致的故障。 蚂蚁集团的同学对注册中心的运维公告应该是比较熟悉和痛恨的。因为业务的敏感性,注册中心之前一直是停机发布和运维,这个时候需要锁定全站的发布/重启动作。 在蚂蚁集团,特化的运维流程成本较高,同时也不利于输出。 (2)实现一个生产健壮的 operator 成本非常高,包括接入变更管控 operator 自身的变更三板斧等。
3月24日消息,据彭博社报道,知情人士透露,中国蚂蚁集团使用本土制造的国产AI芯片开发大语言模型训练技术,使得其成本降低了20%。 报道称,蚂蚁集团使用了包括阿里巴巴和华为在内的中国科技厂商设计的国产AI芯片,采用混合专家模型(MoE,Mixture of experts)机器学习方法,训练结果可以与英伟达公司的 H800 芯片匹敌 其中一名知情人士透露,蚂蚁集团虽然仍有使用英伟达AI芯片进行 AI 开发,但现在已经切换到主要依赖包括 AMD 和国产AI芯片在内的替代品。 蚂蚁集团本月发布了一份研究报告称,其模型在部分基准测试中超过了 Meta,如果按预期工作,蚂蚁集团的AI平台可能将助力中国 AI 发展迈出又一个新的步伐。 报道还提到,蚂蚁集团一直在研究更有效地训练 LLMs 的方法,并消除高性能芯片限制。其论文标题清楚地表明,蚂蚁集团设定的目标是“不使用高端 GPU”扩展模型。这与英伟达的理念相反。
蚂蚁集团自2020年被约谈开始,就经历了多次被处罚,2023年7月,蚂蚁集团又被处罚71.23亿元。 蚂蚁集团宣布内部成立了专注于AI创新研发与应用的部门,取名为“NextEvo”,由蚂蚁集团副总裁徐鹏亲自担任负责人。 蚂蚁集团通过NextEvo的成立和在人工智能领域的一系列举措,展示了对技术创新的执着追求和对未来的信心。蚂蚁集团已摆脱困局了吗? 一直到2023年年初,蚂蚁集团的股权架构才有了重大的变动。近日,这场关于蚂蚁集团的股权变更又迎来了新的突破。 对于马云来说,他不再是蚂蚁集团的实际控制人并非出乎意料。在2023年初,蚂蚁集团就曾宣布,主要股东及相关受益人将对蚂蚁集团的股东上层结构进行调整,意在对股东结构进行优化。
AI医疗,正成为蚂蚁集团探索业绩增长的新路径。 11月7日,蚂蚁集团CEO韩歆毅发布全员信,并宣布升级组织架构:原“数字医疗健康事业部”正式升级为“健康事业群”,并将加速推动医疗健康业务成为蚂蚁的战略支柱板块。 这也是蚂蚁集团近五年来最重大的一次战略调整。 一方面,AI医疗健康领域向来以“投入高、周期长、难盈利”著称,这三大难题如同三座大山横亘在所有入局者面前,蚂蚁集团亦面临考验。 另一方面,腾讯、华为等各大厂商正围绕AI大模型、智能问诊、健康管理等核心场景加速布局,医疗AI关键战场的竞争已呈白热化态势,蚂蚁集团突围压力并不小。
像支付宝以及所有的蚂蚁集团数据库都在OceanBase上,我们有数万台,最低谷时候的交易可能都有几百笔每秒,所以系统一旦停止运行几秒钟,最少也会影响到几百个人的使用。 ,蚂蚁有很多MySQL和Oracle的业务,没有一个人愿意去把业务迁过来,所以我们做的就是让他不改业务。 所以我们除了蚂蚁集团用到的功能之外,其他的很多功能都是不完善的。第二个是质疑,大家觉得做个数据库就很难,你们还做了个分布式数据库,全世界谁都没做出来的,就你们做出来了,想一想这个事情就不靠谱。 但是OceanBase其实在之前这方面做的不够,因为那个版本主要就是给蚂蚁集团用,因为只有蚂蚁集团的那些用的功能一些特点才得到了优化。 大家说你们蚂蚁为什么要买这么大的容量的服务器,跟它的业务有关?
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日,在机器之心 AI 科技年会上,蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 蚂蚁集团于 2020 年 6 月正式对外发布了其探索 6 年的可信 AI 技术架构体系,目前在隐私保护、可解释性、鲁棒性、公平性等技术体系方向上,已有不少的研究突破和落地,也依然任重道远,需要持续投入。
论文标题:ScalingInstruction-BasedVideoEditingwithaHigh-QualitySyntheticDataset作者团队:香港科大、蚂蚁集团、浙江大学、东北大学发布时间
近日蚂蚁集团在上海外滩大会可信原生技术论坛上宣布开源 KubeTEE。 背景: 2018年,蚂蚁集团开始全面转型云原生架构。2020 年,该集团又提出了“可信原生(Trust-Native)”的理念,将可信任性渗透到云原生架构的各层之中,打造全栈可信赖的云计算基础设施。 而作为保护应用的运行安全的技术,机密计算理念以及可信执行环境TEE (Trusted Execution Environment) 也被蚂蚁引入并积极实践,形成了 SOFAEnclave 机密计算技术栈 KubeTEE:金融级云原生的机密计算集群 针对 Enclave 集群化方面的问题,蚂蚁集团去年就开始思考如何能更高效和简洁的使用 TEE 资源提供机密计算服务,他们的解决方法是 KubeTEE——结合云原生 ---- 蚂蚁集团方面表示,目前,虽然 KubeTEE 已经可以较大程度帮助业务方降低 TEE 开发复杂度,但还有很大的进步空间。
产业端的「支小助」(类似金融版 Copilot)也是蚂蚁集团首个基于金融大模的面向产业的生产力工具。 蚂蚁集团金融行业大模型负责人王晓航在发布会上讲到。 蚂蚁集团金融行业大模型负责人王晓航在大会上讲到,他也多次提到了蚂蚁的金融知识工程。 如果说大模型是一个参数化的知识力容器,那么,知识图谱就是另一种基于符号机制的知识力容器。 在蚂蚁集团,通常是两个专业人员打标,第三个人(专家)负责核实 ground truth(比如某个内容到底是不是合规)。 蚂蚁集团首席技术官、平台技术事业群总裁何征宇在大会上表示,建设大模型安全能力也是未来蚂蚁持续探索和精进大模型的五大能力方向之一。
4月13日下午,清华大学软件学院教师金涛带领三十余位清华学生前往蚂蚁集团进行参访,并就数智技术应用与安全问题展开交流。 交流分享中 蚂蚁集团起步于2004年诞生的支付宝,经过近二十年的发展,已成为世界领先的互联网开放平台。 蚂蚁集团数智安全和标准化方面的专家分别从蚂蚁集团的科技与标准化工作、数据安全复合治理、多源数据融合处理安全解决方案和安全平行切面体系四个维度展开进行了详细的介绍。 参访交流中 随后,在参观过程中,同学们对蚂蚁集团的企业文化、原生分布式数据库、可信隐私计算技术栈和区块链平台的相关情况也做了简要了解。 蚂蚁集团专家与参访人员合影 最后,金涛老师对蚂蚁集团各位领导及专家在数智安全与技术领域全面系统的介绍表示感谢,并赠以清华纪念品,参访的同学纷纷表示,本次交流活动干货满满,收获很大。
阿里QA导读:蚂蚁集团17年资深测试老炮的职业生涯阶段小结,从产品形态、研发模式、组织视角看测试工作、测试技术,到个体角度看测试能力结构,探讨个人成长。 时间一晃,上周也刚过了加入蚂蚁的6周年,还差10天就是我测试从业17周年,终于可以用这个题目,把我这些年的工作经历、经验、思考串起来,分享给大家。 技术风险: 这是我加入蚂蚁后学习最多的领域,也是行业近几年的新趋势。 对标现在的蚂蚁用词,差不多是技术风险、高可用、稳定性、高保治理、应急快反这类工作。 16年蚂蚁定义过技术风险的6个领域:高可用、资金安全、数据质量、性能容量、成本、安全,质量角色涉及较多的前四类风险,就是从问题表现来定义的。
非常有幸,本次能够邀请到了蚂蚁集团大安全事业群首席技术架构陈锣斌,他为我们讲述了蚂蚁集团几代风控平台的演进、蚂蚁集团数据安全策略以及未来风控的发展方向,期待您对风控有更多了解。 陈锣斌:我目前主要负责蚂蚁集团大安全技术架构的工作,包括整个安全架构的相关规划、设计治理等;同时也是风控平台技术团队的负责人,带领团队共同支撑业务发展,打造业务需要的各种平台能力。 InfoQ:在网络安全堪忧、黑产盛行的今天,蚂蚁集团是如何保证数据的安全呢? 陈锣斌:蚂蚁集团充分地认识到网络信息安全在业务发展中的战略地位和对业务的支撑作用,为了更为有效地保障业务安全稳定运行,建立了规范的网络与信息安全风险管理组织架构。 嘉宾介绍 陈锣斌(一弦),蚂蚁集团大安全事业群首席技术架构,蚂蚁风控技术团队负责人。在风险防控领域有数十年的一线研发经验,其研发的产品服务于支付宝和蚂蚁数十亿海内外用户。
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然而,蚂蚁集团旗下的Robbyant团队近日开源的LingBot-World,正在悄然改变这一格局。这不仅仅是一个新的视频生成模型,更是一个真正意义上的"世界模拟器"。 什么是世界模型? 版本的推出和更多开发者的加入,我们有理由相信: 性能将持续优化,帧率和延迟指标会不断改善 应用场景将更加丰富,从游戏扩展到教育、医疗、工业等更多领域 社区生态将蓬勃发展,出现更多基于LingBot-World的创新应用 蚂蚁集团通过
本专题已邀请到蚂蚁集团高级技术专家丁乾老师、亚马逊云科技资深技术专家兼安全团队主管黄帅老师进行演讲分享,精彩议题内容如下: 也许听完这些专家的事件剖析和系统稳定性经验,并不能让你快速解决自己系统当下的问题
浙江大学 & 蚂蚁集团提出 PAI,一种无需训练减少 LVLM 幻觉的方法 !