实时数仓 Workshop · 广州站 9.15 邀您参加!
随着数字化业务的增长,企业的数据量呈现爆发式增长,数据仓库已经成为企业数据发展到一定规模后必然提供的基础服务之一。数据的时效性,成为数据仓库建设中必不可少的一环,企业最常做的就是通过实时数仓建设,满足对数据的快速探索。
在实际业务中,实时数仓需要支持数据实时写入与更新、业务敏捷快速响应、数据自助分析、运维操作便捷、云原生弹性扩缩容等一列需求,而这就依赖一款强大的实时数仓引擎。阿里云实时计算 Flink 版作为一款大数据流式计算引擎,提供全增量一体化数据同步技术、强大的流式 ETL 等能力,支持海量数据实时写入处理;新一代实时数仓引擎阿里云 Hologres 能同时解决 OLAP 多维分析、在线服务、离线数据加速等多个业务查询场景。
通过阿里云实时计算 Flink 版与阿里云 Hologres 的强强结合,实现全链路的数据探索实时化、数据分析敏捷化,快速助力业务构建企业级一站式实时数仓,实现更具时效更智能的业务决策。
9 月 15 日,实时数仓 Workshop · 广州站将聚焦 Flink & Hologres 实时数仓在数据链路中扮演的角色与在智能商业中的重要价值,由业内各界的实时数仓实践者一同探讨实时计算未来趋势、开源生态发展、实时数仓场景在各行业中的实践与应用及平台智能化的探索与思考。
嘉宾及议题介绍
01《阿里云实时计算 Flink 版产品介绍与演示》
乐洋|阿里云高级产品专家
围绕 Flink 的相关场景,包括包括调优、运维、开发等,以及实时数仓相关解决方案
02《Flink 和 Hologres 构建企业级一站式实时数仓》
余文兵|阿里巴巴技术专家
随着实时数仓的普及,在线化、一站式、敏捷化成为实时数仓新的发展趋势,阿里云 Hologres 支持高吞吐写入与更新、PB 级数据秒级查询以及高并发的在线服务查询,兼容 PG 生态,与 Flink 深度融合,解决传统数仓加工链路长、数据出口多、数据更新难等问题,提供一站式实时数仓标准解决方案,加速企业实时数仓建设。
03《37 手游基于云平台的大数据建设实践》
史飞翔|37 手游大数据平台高级开发工程师
传统的大数据架构服务器、运维成本高,扩展性有限,维护组件较多,监控不够完善。上云拐点已经到来,开源大数据上云已成为业界共识。如何在云上低成本存储的同时又实现弹性计算的需求,如何仅通过 sql 实现流式计算,如何解决业务查询报表慢的问题,本次分享将为你揭晓答案,欢迎大数据技术爱好者交流和探讨!
04《Flink+Hologres 实时数仓在 Lazada 的建设及应用》
徐鑫豪|Lazada 数据技术专家
本次会介绍 Flink 和 Hologres 架构在 Lazada 的落地实践。Lazada 基于 Flink 和 Hologres 技术构建的实时数仓,快速提供业务小二的多种 OLAP 多维分析能力,支撑 Lazada AB 实验、营销分析等数据平台场景,助力业务快速增长。
05《从 ELK 到 EFK——结合 Flink 和 Elasticsearch 新特性重构全观测方案》
朱杰|Elastic 资深解决方案架构师
赵弘扬|阿里云高级产品专家
近几年,随着 IT 架构逐步向云的衍进,传统的 IT 运维、日志/指标监控与分析、安全分析等手段,也逐渐从独立的日志、指标、分布式追踪系统迈向云上统一和融合的全观测平台。“开源云服务”和“全观测”这两个近期在国内非常时兴的概念,相结合会碰撞出什么样的火花?
如何基于云上的海量存储能力、计算能力,处理企业 IT 架构所面临的数据量大、数据预处理量大、链路时效性要求高和告警任务复杂高频等艰巨的问题?本次分享的内容将为大家介绍并分析:阿里云上的 Elasticsearch 和 Flink 服务,是如何高效、低成本地解决上述问题,实现全观测降本增效的目标。
活动详情
时间:2022 年 9 月 15 日 13:30-18:00
地点:广东省广州市天河区珠江新城 W 酒店
PC 端直播观看:https://developer.aliyun.com/live/250086
移动端建议关注 ApacheFlink 视频号预约观看
延伸阅读阿里云实时计算 Flink 版 x Hologres: 构建企业级一站式实时数仓
2022 第四届 实时计算 FLINK 挑战赛
49 万奖金等你来拿!
延续 “鼓励师计划”,赢取丰厚礼品!
更多 Flink 相关技术问题,可扫码加入社区钉钉交流群第一时间获取最新技术文章和社区动态,请关注公众号~
活动推荐
阿里云基于 Apache Flink 构建的企业级产品-实时计算 Flink 版现开启活动:99 元试用 实时计算Flink版(包年包月、10CU)即有机会获得 Flink 独家定制卫衣;另包 3 个月及以上还有 85 折优惠!了解活动详情:https://www.aliyun.com/product/bigdata/sc
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【Apache Flink】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/953423d39feaffbb019da5a80】。文章转载请联系作者。
评论