VLDB2025大会上字节跳动'Magnus'系统的惊艳亮相

> ### 摘要 > 字节跳动公司自主研发的大规模机器学习数据管理系统“Magnus”已被数据库领域顶级会议VLDB2025收录。该系统在字节跳动内部成功部署超过五年，广泛应用于搜索、广告、推荐及大型模型等核心业务领域，展现出卓越的数据处理能力。目前，“Magnus”处理的数据规模已超过5EB，充分体现了其在海量数据管理方面的领先优势。此次被VLDB2025收录，标志着“Magnus”在技术创新与工程实践方面获得了学术界的广泛认可。 > > ### 关键词 > VLDB2025, Magnus系统, 字节跳动, 机器学习, 数据管理 ## 一、大纲1 ### 1.1 引言：VLDB2025与'Magnus'系统的双重创新 在数据驱动的时代，数据库技术与机器学习的融合正成为推动企业智能化转型的核心动力。VLDB2025作为数据库领域的顶级会议，汇聚了全球最前沿的技术成果与工程实践。字节跳动自主研发的大规模机器学习数据管理系统“Magnus”成功入选该会议，标志着其在技术创新与工程落地方面的双重突破。这一系统不仅承载了字节跳动多年来的数据管理需求，更在应对海量数据、复杂模型训练与实时推理方面展现出卓越能力。通过“Magnus”的持续演进，字节跳动在数据智能领域的技术壁垒进一步巩固，也为行业提供了可借鉴的系统架构范式。 ### 1.2 'Magnus'系统在字节跳动的应用背景及部署历程 随着字节跳动业务的快速扩张，其对数据处理能力的需求呈指数级增长。面对搜索、广告、推荐等核心业务中日益复杂的机器学习模型训练任务，传统数据管理系统已难以满足高效、稳定、可扩展的需求。为此，字节跳动自2019年起启动“Magnus”系统的研发工作，并于同年完成初步部署。经过五年多的持续优化与迭代，“Magnus”已从一个内部实验性平台发展为支撑公司核心业务的关键基础设施。其部署历程不仅体现了字节跳动在数据工程领域的深厚积累，也反映出其对技术创新的长期投入与战略眼光。 ### 1.3 'Magnus'系统架构及其核心功能 “Magnus”系统采用分布式架构设计，具备高可用性、弹性扩展与低延迟响应等特性。其核心模块包括数据采集层、特征工程引擎、训练任务调度器与模型服务接口。数据采集层支持多源异构数据的实时接入与清洗，确保数据质量与一致性；特征工程引擎则通过自动化流程提升特征处理效率，降低人工干预成本；训练任务调度器基于智能算法动态分配资源，实现训练任务的高效并行；而模型服务接口则为在线推理提供低延迟、高并发的部署能力。这一架构不仅提升了系统的整体性能，也为不同业务场景提供了灵活的适配能力。 ### 1.4 'Magnus'系统处理超5EB数据的技术亮点 在处理超过5EB的数据规模时，“Magnus”展现出多项技术亮点。首先，其采用基于列式存储与压缩算法的数据管理机制，大幅提升了存储效率与查询性能；其次，系统引入了基于图计算的特征依赖分析技术，有效优化了特征生成流程；此外，“Magnus”还实现了基于异构计算资源的动态调度策略，能够在GPU、TPU与CPU之间灵活切换，最大化计算资源利用率。这些技术的融合，使得“Magnus”在面对PB级数据吞吐与毫秒级响应需求时依然保持稳定高效的运行状态，成为支撑字节跳动大规模机器学习训练的核心引擎。 ### 1.5 'Magnus'系统在搜索、广告和推荐业务中的应用实例 在字节跳动的搜索业务中，“Magnus”系统通过高效处理用户行为日志与内容特征数据，显著提升了搜索结果的相关性与个性化程度。在广告系统中，它支持实时竞价模型的快速训练与更新，帮助广告主实现更精准的投放策略。而在推荐系统中，“Magnus”则承担了大规模用户画像与内容特征的实时计算任务，使得推荐结果更加贴合用户兴趣与行为习惯。例如，在抖音短视频推荐场景中，“Magnus”日均处理数十亿条用户交互数据，确保推荐模型的持续优化与实时响应能力，极大提升了用户体验与平台活跃度。 ### 1.6 'Magnus'系统在大型模型业务领域的应用 随着大模型技术的快速发展，字节跳动也在积极探索“Magnus”在大型语言模型、多模态模型等前沿领域的应用潜力。该系统不仅支持千亿参数模型的高效训练，还通过优化数据流水线与模型并行策略，显著缩短了训练周期。在实际应用中，“Magnus”为字节跳动的AIGC（人工智能生成内容）平台提供了稳定的数据支撑，助力生成高质量文本、图像与视频内容。此外，在模型推理阶段，“Magnus”通过模型压缩与服务化部署技术，实现了大模型的高效上线与低延迟响应，为用户提供流畅的交互体验。这一系列应用不仅拓展了“Magnus”的技术边界，也为其在AI大模型时代的发展奠定了坚实基础。 ### 1.7 结论：'Magnus'系统的未来展望 “Magnus”系统的成功入选VLDB2025不仅是对其技术实力的认可，更预示着其在数据管理与机器学习融合领域的持续引领地位。未来，随着AI与数据库技术的进一步融合，“Magnus”有望在自动化特征工程、联邦学习、边缘计算等方向实现突破。同时，字节跳动也将继续推动其开源与生态建设，吸引更多开发者与企业共同构建高效、智能的数据处理平台。可以预见，“Magnus”不仅将继续支撑字节跳动的业务增长，也将为整个行业提供可复用的技术方案与工程经验，成为推动AI时代数据智能发展的关键力量。 ## 二、总结 字节跳动自主研发的“Magnus”系统作为大规模机器学习数据管理系统，已在公司核心业务中稳定运行超过五年，成功处理超过5EB的数据规模。其分布式架构与多项技术创新，如列式存储、图计算特征分析及异构资源调度策略，有效支撑了搜索、广告、推荐及大型模型等应用场景的高效运行。此次被数据库领域顶级会议VLDB2025收录，不仅体现了“Magnus”在工程实践与学术研究上的双重突破，也彰显了字节跳动在数据智能领域的持续领先能力。未来，“Magnus”将在AI与数据库深度融合的趋势下，进一步拓展技术边界，助力行业智能化升级。