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DataTester目前已经服务了数百家企业，助力A/B测试应用在AI场景中，“让每一个决策更加正确”的显性效果指数级放大。

ByteHouse 团队通过自研“水平扩容”能力，实现了数据库底层与界面支持数据重分布。相比于开源社区的方式，ByteHouse 的数据重分布有以下优势：低 CPU / IO 开销，数据重分布期间可读；全程自动化，界面化；不依赖其他外置工具，在 ByteHouse 产品内闭环；目前，水平扩容功能现已在 ByteHouse 企业版公测上线，同时支持私有化部署与火山引擎版本，欢迎体验。点击跳转【云原生

AB 实验是一种小流量随机实验，目前已经被广泛应用在产品更新迭代、营销等业务应用场景中，实际上在广告投放领域，AB 实验也能得到广泛使用。那么，广告投放该如何应用 AB 测试实现优化？本文来详细聊一聊。

研讨会上，与会者分享了多家金融机构在“数据飞轮”模式下的成功实践。并建议金融行业企业可以将视线投在“数据消费为纽带，升级用数赋能场景应用”的方向上，通过整合基础数据源，构建批流一体计算层，实现数据驱动的智能决策体系。他在会上提到，数据飞轮以数据消费为核心驱动力，将数据资产与业务应用紧密结合，形成相互促进的飞轮效应，旨在激发员工创造力，增强业务发展动力，并提升整体组织活力。未来，火山引擎VeDI将继

9 月 16 日，火山引擎开发者社区 Meetup 第 12 期暨超话数据专场邀请到了火山引擎数据平台的 5 位专家，将从数据分析、数据治理、研发提效等角度，为大家带来干货分享，帮你全面了解数智化转型背景下的火山引擎数据飞轮模式在数据资产建设上的技术与实践。现场更有火山引擎定制双肩包、抱枕、水杯、帆布袋等超多精美礼品，线下参与才可领取哦，期待与大家现场面基！

然而，这种转换，并非没有挑战。到了 2023 年底至 2024 年初，多模态模型迅速兴起，图像、音视频等数据处理的需求骤然增加，要高效、分布式的完成数据处理，这是当时用户关注的最核心的问题，而原有的文本计算框架显得捉襟见肘。此外，数据治理的主要对象也在发生变化，多模态数据的体量正在快速增加。随着 Agent 的逐步普及，以及 Seedream4.0、Sora2 等模型的陆续发布，AI 落地企业的进

然而，这种转换，并非没有挑战。到了 2023 年底至 2024 年初，多模态模型迅速兴起，图像、音视频等数据处理的需求骤然增加，要高效、分布式的完成数据处理，这是当时用户关注的最核心的问题，而原有的文本计算框架显得捉襟见肘。此外，数据治理的主要对象也在发生变化，多模态数据的体量正在快速增加。随着 Agent 的逐步普及，以及 Seedream4.0、Sora2 等模型的陆续发布，AI 落地企业的进

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在日常工作中，我们时不时需要对某些逻辑进行重复调度，这时我们就需要一个调度系统。支持定期调度（分钟级、小时级、天级、每周或者每月的某几天）支持依赖执行 -- 任务间的依赖 -- 外部HDFS/Hive partition 依赖 -- 任务自依赖（依赖前一个业务时间的实例） -- 支持不同周期的任务依赖，比如小时级别的任务可以依赖天级别的任务 -- 支持依赖业务时间偏移（如当前实例依赖n天前上游任务