探究核心技术 & 最佳实践,云原生 OLAP 论坛火热开启!
2023/06/11,09:00-12:30,在 DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会上,由阿里云资深技术专家,实时数仓 Hologres 研发负责人姜伟华老师出品的云原生 OLAP 论坛讲邀请来自阿里云、亚马逊云科技、三七互娱、聚水潭、诺亚财富的 5 位嘉宾,就相关主题进入深度分享与交流,会议将全程直播,欢迎大家免费扫码报名收看~
出品人:姜伟华 阿里云智能资深技术专家,实时数仓 Hologres 研发负责人
个人介绍:姜伟华,复旦大学博士,阿里云资深技术专家,花名果贝,阿里云产品实时数仓 Hologres 研发负责人,超过 10 年大数据研发经验,开源社区贡献者,曾创立国内最早的大数据发行版,领导知名公司大数据项目开源,他带领的团队创立了 2 个 Apache 开源项目,涌现出超过 10 名 Apache Committer。
王奇 阿里云 高级技术专家
个人介绍:王奇,阿里云智能高级技术专家,花名慧青,阿里云产品实时数仓 Hologres 研发,超过 8 年大数据研发经验,目前主要聚焦于 Hologres 分布式、弹性计算等相关工作。
演讲题目:弹性计算在阿里云大数据 OLAP 上的实践与思考
演讲提纲:
1. 介绍目前大数据 OLAP 遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题
2. 解析阿里云 Hologres 是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践
3. 分享阿里云 Hologres 弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新
听众收益:
1. 大数据分析的几个阶段是什么
2. 大数据分析遇到的问题是什么
3. 大数据分析的核心刚需是什么
4. 如何解决这些大数据分析遇到的问题和核心刚需
5. 如何解决大数据分析的弹性问题
徐玉立 三七互娱 数据架构师
个人介绍:长期从事大数据和数据应用的研发工作。曾主导某互联网金融企业实时风控平台的产品研发,具有丰富的数据中台建设实践经验。现任三七互娱旗下子公司 37 手游的数据架构师,主要负责数据仓库和数据中台的建设工作,以及广告归因和广告投放等系统的架构设计。
演讲题目:37 手游量子智能广告系统基于云原生 OLAP 的应用实践
演讲提纲:主要介绍 37 手游的业务背景及特点,量子系统的介绍及核心业务流程、业务价值,量子系统的技术架构的演进等,还介绍了 37 手游 OLAP 的实践以及 37 手游量子系统的一些未来规划。具体内容包括:
1. 37 手游的业务背景
2. 37 手游量子智能投放系统的实践
3. 37 手游 OLAP 实践
4. 未来规划
听众收益:
1. 了解 37 手游广告投放系统的核心业务流程
2. 了解 37 手游量子系统的实践过程
3. 了解 37 手游在云原生 OLAP 的实践过程
杨探 亚马逊云科技 解决方案架构师
个人介绍:亚马逊云科技解决方案架构师,负责互联网行业云端架构咨询和设计。曾就职于 NTTDATA,服务国内、海外日企客户。
演讲题目:专门构建的云原生数据仓库 Amazon Redshift
演讲提纲:
1. 初识 Amazon Redshift
2. Amazon Redshift 之联邦查询
3. Amazon Redshift 之 Spectrum
4. Amazon Redshift 之机器学习
听众收益:
1. 深入了解 Amazon Redshift 架构
2. 深入了解 Amazon Redshift 如何与其他亚马逊云科技服务集成,让客户轻松构建云上湖仓
李月/鄢文斌 聚水潭 高级大数据开发专家/资深大数据开发工程师
个人介绍:
李月,十年数据库、大数据开发和技术架构经验,14 年-21 年阿里云工作经历,参与了淘宝单元化、集团上云、国际业务全球化等关键业务发展,21 年加入聚水潭,主导数仓架构升级,商业化产品研发体系的搭建工作。
鄢文斌,19 年硕士毕业一直从事数据开发,目前在聚水潭主要负责数据产品的开发工作。
演讲题目:聚水潭云原生 OLAP 架构的最佳实践
演讲提纲:
1. 聚水潭数仓的构建之路
2. 数据智能产品介绍
3. 物流实时预警最佳实践
4. 云原生数仓的未来期望
听众收益:
1. 对于零售行业 Saas ERP 服务的有体系化认识
2. 对于零售电商场景商家工作流、业务痛点、数据智能产品价值有清晰的理解
3. 基于阿里云 OLAP 在线服务+实时分析一体化云原生数仓的理解和思考
李欣 诺亚财富 数据仓库总监
个人介绍:负责诺亚财富数据仓库建设,推动大数据技术在金融领域的落地和应用。之前主要工作:喜马拉雅、百姓网、Ebay 等,硕士毕业于同济大学。
演讲题目:诺亚财富金融数字化转型中 OLAP 的探索和实践
演讲提纲:
1. 诺亚财富简介
2. 复杂业务挑战:自建 OLAP 服务集群面临运维难、用数慢、数据割裂等问题
3. 技术选型:应对金融领域特征的 OLAP 选择
4. 金融业务案例:
· 客户资产分析报告系统
· 自助取数平台
· 金融数据服务快速落地(API、明细数据、看板)
5. 最佳实践
听众收益:诺亚财富+阿里云金融 OLAP 最佳实践,更简的架构,更快的查询,更低的成本,一站式 OLAP 在金融数字化场景快速落地。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【阿里云大数据AI技术】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/db28f3c15d1afd5da96f59d0d】。文章转载请联系作者。
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