為了和大家一起探索大數(shù)據(jù)與云原生強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的方式、挖掘由此激發(fā)的軟件發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，第八屆DAMS中國(guó)數(shù)據(jù)智能管理峰會(huì)將于2022年8月19日在上海舉辦，攜手中國(guó)信通院云大所、京東、美團(tuán)、網(wǎng)易、新浪、攜程、唯品會(huì)、嗶哩嗶哩、vivo、工商銀行等產(chǎn)研界技術(shù)領(lǐng)跑單位，帶來(lái)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)庫(kù)、運(yùn)維、金融科技等領(lǐng)域的先進(jìn)理念和最佳實(shí)踐。

DAMS中國(guó)數(shù)據(jù)智能管理峰會(huì)

時(shí)間：2022年8月19日

地點(diǎn)：國(guó)家會(huì)展中心上海洲際酒店（上海市青浦區(qū)諸光路1700號(hào)）

指導(dǎo)單位：上海市軟件行業(yè)協(xié)會(huì)、上海市計(jì)算機(jī)行業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所

主辦單位：dbaplus社群

演講嘉賓及議題先睹為快

01

大數(shù)據(jù)&數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

背負(fù)海量數(shù)據(jù)，如何踏上實(shí)時(shí)且靈活的高速列車(chē)

適聽(tīng)人群：數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)、數(shù)據(jù)/算法工程等從業(yè)人員

京東OLAP云原生&存算分離實(shí)踐

京東 OLAP團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 李陽(yáng)

云時(shí)代下，如何提供可快速交付、彈性伸縮的OLAP服務(wù)，并滿足高可用、高性能訴求？本次將分享京東OLAP在此背景下遇到的問(wèn)題與相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具體包括以下內(nèi)容：

1. OLAP云原生建設(shè)思路；
2. 存算分離選型與落地；
3. 智能化運(yùn)維實(shí)踐。

網(wǎng)易嚴(yán)選全鏈路數(shù)據(jù)治理實(shí)踐

網(wǎng)易嚴(yán)選 數(shù)據(jù)總監(jiān) 左琴

介紹網(wǎng)易嚴(yán)選在數(shù)據(jù)治理的方法論和落地實(shí)踐，通過(guò)對(duì)整個(gè)生命周期的數(shù)據(jù)、任務(wù)、服務(wù)組件的治理 ，保障數(shù)據(jù)穩(wěn)定、高質(zhì)量地進(jìn)行生產(chǎn)，并推進(jìn)整體資源優(yōu)化，以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的演進(jìn)，具體包括以下內(nèi)容：

1. 如何提升數(shù)據(jù)體系的可觀測(cè)性、可運(yùn)維能力以及穩(wěn)定性；
2. 如何更高效、低成本地進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，發(fā)現(xiàn)和減少數(shù)據(jù)系統(tǒng)的腐化問(wèn)題。

數(shù)據(jù)湖和增量計(jì)算在唯品會(huì)的實(shí)踐

唯品會(huì) 數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人 王新春

數(shù)據(jù)湖技術(shù)可大大提高數(shù)據(jù)的時(shí)效性，降低冗余數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。基于此，唯品會(huì)探索利用Hudi做增量計(jì)算的各種場(chǎng)景，大幅度降低ETL的存儲(chǔ)和計(jì)算資源消耗，分享具體包括以下內(nèi)容：

1. 數(shù)據(jù)湖Hudi落地的相關(guān)技術(shù)和迭代改進(jìn)；
2. 增量ETL流程如何依賴數(shù)據(jù)湖相關(guān)技術(shù)落地。

湖倉(cāng)一體在bilibili的演進(jìn)之路

嗶哩嗶哩 OLAP平臺(tái)負(fù)責(zé)人 李呈祥

湖倉(cāng)一體是近年非常火的趨勢(shì)，如何保持湖的靈活性，同時(shí)提供倉(cāng)的高效分析效率，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。本次分享主要介紹bilibili在OLAP平臺(tái)上遇到的挑戰(zhàn)，以及湖倉(cāng)一體的架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體包括以下內(nèi)容：

1. 湖倉(cāng)一體架構(gòu)的好處；
2. 如何基于Iceberg建設(shè)湖倉(cāng)一體架構(gòu)；
3. 在數(shù)據(jù)分布、索引、預(yù)計(jì)算等多方面增強(qiáng)優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)分析效率，降低分析成本的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

新浪智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)

新浪 部門(mén)主管 高鵬

*更多大數(shù)據(jù)&數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理主題演講嘉賓及干貨議題在路上，持續(xù)更新……

02

運(yùn) 維

云原生賽道競(jìng)速，運(yùn)維轉(zhuǎn)型要做的遠(yuǎn)比想象的多

適聽(tīng)人群：數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維、應(yīng)用運(yùn)維、業(yè)務(wù)運(yùn)維、SRE、大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)/運(yùn)維、云原生研發(fā)/運(yùn)維等從業(yè)人員

數(shù)據(jù)庫(kù)故障分析&性能優(yōu)化平臺(tái)建設(shè)

美團(tuán) 數(shù)據(jù)庫(kù)自治服務(wù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 沈裕鋒

分享如何基于MySQL源碼的分析來(lái)快速、準(zhǔn)確定位故障根因以及通過(guò)改造MySQL查詢優(yōu)化器源碼，基于Cost模型自動(dòng)給出風(fēng)險(xiǎn)SQL的索引優(yōu)化建議，具體包括以下內(nèi)容：

1. 快速、精準(zhǔn)地做數(shù)據(jù)庫(kù)故障根因分析；
2. 快速發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)SQL并自動(dòng)給出索引優(yōu)化建議；
3. AIOps在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的探索及落地經(jīng)驗(yàn)。

云原生離線在線資源混部技術(shù)落地

攜程 研發(fā)總監(jiān) 周昕毅

介紹基于K8S平臺(tái)進(jìn)行離線計(jì)算集群與在線應(yīng)用集群的資源混部的技術(shù)方案，具體包括以下內(nèi)容：

1. Yarn on K8S；
2. 云原生網(wǎng)絡(luò)模型；
3. 統(tǒng)一資源調(diào)度；
4. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)自動(dòng)化運(yùn)維管理。

vivo業(yè)務(wù)高可用建設(shè)實(shí)踐

vivo 業(yè)務(wù)運(yùn)維總監(jiān) 周甲黎

隨著業(yè)務(wù)高速發(fā)展，vivo對(duì)穩(wěn)定性的訴求越來(lái)越高，面臨著機(jī)房可用性、業(yè)務(wù)強(qiáng)耦合等多方面的挑戰(zhàn)，本次分享將基于這些業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，給大家?guī)?lái)一些高可用建設(shè)的新想法和建議，具體包括以下內(nèi)容：

1. 影響業(yè)務(wù)穩(wěn)定性的因素；
2. 高可用建設(shè)的常用方法；
3. 在業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、高可用架構(gòu)應(yīng)用、預(yù)案演練及復(fù)盤(pán)等四個(gè)方向做的重點(diǎn)建設(shè)、沉淀的運(yùn)維方法，尤其是高可用建設(shè)的具體落地實(shí)踐。

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03

金 融 科 技

金融科技新布局：如何從科技賦能邁向科技引領(lǐng)

適聽(tīng)人群：銀行/金融機(jī)構(gòu)CIO/CTO，金融科技戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、金融科技應(yīng)用研發(fā)/運(yùn)維、金融業(yè)務(wù)系統(tǒng)研發(fā)/運(yùn)維等從業(yè)人員

工商銀行規(guī)模化監(jiān)控系統(tǒng)落地實(shí)踐

工商銀行 數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)三部高級(jí)經(jīng)理 胡繼強(qiáng)

介紹工行全球總分行組織模式下，兩地三中心高可用布局的監(jiān)控體系結(jié)構(gòu)，以及超十萬(wàn)級(jí)納管服務(wù)器規(guī)模的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集、處理、預(yù)警、通知和自動(dòng)化處置的方法，具體包括以下內(nèi)容：

1. 工行開(kāi)放平臺(tái)的監(jiān)控體系；
2. 如何適應(yīng)云環(huán)境、分布式、國(guó)產(chǎn)化等規(guī)模化、差異性的挑戰(zhàn)；
3. 未來(lái)，監(jiān)控系統(tǒng)將何去何從。

某銀行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用實(shí)踐

某銀行 大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維負(fù)責(zé)人

介紹該銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的發(fā)展歷程，具體包括以下內(nèi)容：

1. 初期規(guī)劃、發(fā)展現(xiàn)狀、未來(lái)計(jì)劃；
2. 金融行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)如何建設(shè)既滿足業(yè)務(wù)需求，又符合金融要求的應(yīng)用實(shí)踐。

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峰會(huì)議程 (部分)

關(guān)于DAMS中國(guó)數(shù)據(jù)智能管理峰會(huì)

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力！誰(shuí)掌控?cái)?shù)據(jù)、更好地利用數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)化，誰(shuí)就能真正搶占大數(shù)據(jù)時(shí)代高地。

中國(guó)數(shù)據(jù)智能管理峰會(huì)DAMS（Data & AI Management Summit），連續(xù)八年站在數(shù)據(jù)時(shí)代前沿，匯聚BAT、京東、美團(tuán)、小米、螞蟻金服、唯品會(huì)、三大運(yùn)營(yíng)商、中國(guó)銀聯(lián)、銀行證券、國(guó)家電網(wǎng)等近百位互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)行業(yè)專(zhuān)家，分享最新數(shù)據(jù)資產(chǎn)與大數(shù)據(jù)的理念、趨勢(shì)、管理方法和最佳實(shí)踐，堅(jiān)持技術(shù)干貨與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分享。

DAMS峰會(huì)已經(jīng)影響了過(guò)萬(wàn)名CXO、技術(shù)總監(jiān)、IT經(jīng)理、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、開(kāi)發(fā)和運(yùn)維領(lǐng)域相關(guān)負(fù)責(zé)人及工程師，覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融、交通、物流等重點(diǎn)行業(yè)，專(zhuān)題涵蓋數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)、Fintech等熱門(mén)領(lǐng)域，數(shù)十家媒體爭(zhēng)相報(bào)道，在業(yè)內(nèi)具有極大影響力。