第八屆DAMS中國數據智能管理峰會
- 展會日期：2022-10-14 至 2022-10-14
- 展館名稱：國家會展中心上海洲際酒店
- 展出地址：上海市青浦區諸光路1700號
- 主辦單位：dbaplus社群
展會介紹
隨著大數據與云原生的相互碰撞，各技術領域的新一波挑戰和創變正以迅雷之勢向我們宣戰。利用云原生技術的簡便快捷、動態調度、按需伸縮等優勢，如何加速大數據基礎軟件和系統的迭代更新頻率、確保整體環境的最終一致性，如何為數據庫提供極致的性能、彈性和無限擴展能力，以及由此帶來的運維模式轉型該如何應對，以上種種，都是我們當下需要率先突破的課題。
為了和大家一起探索大數據與云原生強強聯合的方式、挖掘由此激發的軟件發展和技術進步，第八屆DAMS中國數據智能管理峰會將于2022年10月14日在上海舉辦，攜手中國信通院云大所、京東、美團、網易、新浪、攜程、唯品會、嗶哩嗶哩、vivo、工商銀行等產研界技術領跑單位，帶來大數據、數據資產管理、數據治理、數據庫、運維、金融科技等領域的先進理念和最佳實踐。
【演講嘉賓及議題先睹為快】
大數據&數據資產管理——背負海量數據，如何踏上實時且靈活的高速列車
適聽人群：數據開發、數據治理、數據分析、大數據平臺研發、數據/算法工程等從業人員
本次【DAMS大數據&數據資產管理專場】將探討（持續更新）：
1. 《京東OLAP云原生&存算分離實踐》京東 OLAP團隊負責人 李陽:
云時代下，如何提供可快速交付、彈性伸縮的OLAP服務，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題與相關實踐經驗，具體包括：OLAP云原生建設思路；存算分離選型與落地；智能化運維實踐。
2. 《網易嚴選全鏈路數據治理實踐》網易嚴選 數據總監 左琴：
介紹網易嚴選在數據治理的方法論和落地實踐，通過對整個生命周期的數據、任務、服務組件的治理 ，保障數據穩定、高質量地進行生產，并推進整體資源優化，以及大數據平臺的演進，具體包括以下內容：如何提升數據體系的可觀測性、可運維能力以及穩定性；如何更高效、低成本地進行數據治理，發現和減少數據系統的腐化問題。
3.《數據湖和增量計算在唯品會的實踐》唯品會 數據平臺負責人 王新春：
數據湖技術可大大提高數據的時效性，降低冗余數據的存儲。基于此，唯品會探索利用Hudi做增量計算的各種場景，大幅度降低ETL的存儲和計算資源消耗，具體包括：數據湖Hudi落地的相關技術和迭代改進；增量ETL流程如何依賴數據湖相關技術落地。
4.《湖倉一體在bilibili的演進之路》嗶哩嗶哩 OLAP平臺負責人 李呈祥：
湖倉一體是近年非常火的趨勢，如何保持湖的靈活性，同時提供倉的高效分析效率，是一個亟待解決的問題。本次分享主要介紹bilibili在OLAP平臺上遇到的挑戰，以及湖倉一體的架構設計，具體包括：湖倉一體架構的好處；如何基于Iceberg建設湖倉一體架構；在數據分布、索引、預計算等多方面增強優化，提升數據分析效率，降低分析成本的實踐經驗。
運維——云原生賽道競速，運維轉型要做的遠比想象的多
適聽人群：數據庫運維、應用運維、業務運維、SRE、大數據平臺研發/運維、云原生研發/運維等從業人員
本次【DAMS運維專場】將探討（持續更新）：
1.《數據庫故障分析&性能優化平臺建設》美團 數據庫自治服務團隊負責人 沈裕鋒：
分享如何基于MySQL源碼的分析來快速、準確定位故障根因以及通過改造MySQL查詢優化器源碼，基于Cost模型自動給出風險SQL的索引優化建議，具體包括：快速、精準地做數據庫故障根因分析；快速發現潛在的風險SQL并自動給出索引優化建議；AIOps在數據庫領域的探索及落地經驗。
2.《云原生離線在線資源混部技術落地》攜程 研發總監 周昕毅：
介紹基于K8S平臺進行離線計算集群與在線應用集群的資源混部的技術方案，具體包括：Yarn on K8S；云原生網絡模型；統一資源調度；大數據平臺自動化運維管理。
3. 《vivo業務高可用建設實踐》vivo 業務運維總監 周甲黎：
隨著業務高速發展，vivo對穩定性的訴求越來越高，面臨著機房可用性、業務強耦合等多方面的挑戰，本次分享將基于這些業務挑戰，給大家帶來一些高可用建設的新想法和建議，具體包括：影響業務穩定性的因素；高可用建設的常用方法；在業務標準化、高可用架構應用、預案演練及復盤等四個方向做的重點建設、沉淀的運維方法，尤其是高可用建設的具體落地實踐。
金融科技——金融科技新布局：如何從科技賦能邁向科技引領
適聽人群：銀行/金融機構CIO/CTO，金融科技戰略規劃、大數據架構設計、金融科技應用研發/運維、金融業務系統研發/運維等從業人員
本次【DAMS金融科技專場】將探討（持續更新）：
1.《工商銀行規模化監控系統落地實踐》工商銀行 數據中心系統三部高級經理 胡繼強：
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控體系結構，以及超十萬級納管服務器規模的監控數據采集、處理、預警、通知和自動化處置的方法，具體包括以下內容：工行開放平臺的監控體系；如何適應云環境、分布式、國產化等規模化、差異性的挑戰；未來，監控系統將何去何從。
2.《某銀行實時數據倉庫應用實踐》某銀行 大數據平臺運維負責人：
介紹該銀行大數據平臺的發展歷程，具體包括：初期規劃、發展現狀、未來計劃；金融行業數據倉庫如何建設既滿足業務需求，又符合金融要求的應用實踐。
【峰會議程（部分）】
【關于DAMS中國數據智能管理峰會】
數據已經成為企業的核心競爭力！誰掌控數據、更好地利用數據、實現資產化，誰就能真正搶占大數據時代高地。
中國數據智能管理峰會DAMS（Data & AI Management Summit），連續八年站在數據時代前沿，匯聚BAT、京東、美團、小米、螞蟻金服、唯品會、三大運營商、中國銀聯、銀行證券、國家電網等近百位互聯網與傳統企業行業專家，分享最新數據資產與大數據的理念、趨勢、管理方法和最佳實踐，堅持技術干貨與實踐經驗分享。
DAMS峰會已經影響了過萬名CXO、技術總監、IT經理、數據架構師、開發和運維領域相關負責人及工程師，覆蓋了互聯網、電信、金融、交通、物流等重點行業，專題涵蓋數據資產管理、數據治理、大數據、Fintech等熱門領域，數十家媒體爭相報道，在業內具有極大影響力。
聯系方式
聯系人：鐘女士
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