大数据架构

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Charles Jiao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

MCP x Data：Vibe Data Processing（沉浸式数据处理）

在AI原生范式的战略目标下，厘清 MCP与 Vibe Coding 的能力边界，借助AI大模型能力设计端到端的数据流水线，是实现“数据即算力”的关键。

大数据架构

48次

Yaron Ma

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

流批一体建设与Flink 引擎维护、优化实践

当前数据和计算实时化是整个业界的趋势，在实时计算方向，Flink 为事实标准，也广为业界采用。为了支持丰富的业务，Flink 引擎的优化对大规模应用是不可或缺的

向量数据库

44次

Leo Liu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从实时多租户到向量数据湖：AI原生应用生命周期中的数据基建服务化演进

在数据基建中注重数据与模型的紧密结合，根据模型的需求进行数据的预处理、特征工程等操作，会使数据更好地适配模型训练和推理，提高AI应用的性能和效果。

应用架构

50次

Miles Cai

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

云原生环境下超大规模AI数据的架构实践

数据规模的指数级增长，叠加对实时处理能力和成本敏感性的提升，使得传统存储架构在灵活性、性能和可管理性方面面临前所未有的挑战。

应用架构

46次

Elliot Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

字节跳动端云协同实践与思考

随着移动端传感器成熟、模型小型化与芯片算力跃升，端智能已具备落地基础。凭借其低成本、低延迟特性构筑差异化优势，已然成为头部科技企业的关键命题。

应用架构

56次

Aaron Yu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

利用多样化的计算平台灵活部署 AI Agent 和工具

随着Agentic AI的发展，AI智能体正在带来一场被形容为与互联网出现同等重要的技术变革。AI智能体极大的扩展了AI的能力边界。

应用架构

54次

Warren Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

构建企业级 AI 中枢：APISIX AI Gateway在大模型流量治理中的实践

企业拥抱 AI 浪潮，面临大模型接入混乱、安全合规风险高、多模型管理复杂、传统业务与 AI 服务割裂等核心挑战，亟需统一治理中枢。

应用架构

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Sylvan Song

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模AI平台建设：利用云原生高效使用GPU

在多样化的 AI 应用场景和不断演进的 AI 框架下，构建一个能够灵活支撑各类业务、实现高效 GPU 资源利用的平台，成为企业需解决的核心问题。

应用架构

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Jensen Zhang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大规模GPU容器集群故障智能诊断与自愈、稳定性建设

随着 AI 模型变得越来越复杂，上层AI 应用和框架层出不穷，对 GPU 以及大规模 GPU 集群的需求越来越高。构建大规模、稳定性的 GPU 集群成为关键问题