以精益化理念实时大数据平台
2017年6月24日
大数据
郭炜
易观CTO，曾任万达电商总经理
易观CTO，构建易观技术团队完成易观大数据采集、平台、数据挖掘等技术架构与体系，从无到有完成易观混合云搭建、易观SDK升级并发布易观秒算实时计算平台，目前易观大数据平台日处理数据量30T，200亿条，月活用户3.58亿。曾任联想研究院大数据总监，万达电商数据部总经理，并曾在中金、IBM、Teradata公司担任大数据方向重要岗位，对大数据前沿领域研究，包括视频、智能WIFI等大数据软硬数据一体技术有独特的见解。 大数据实时计算分析实践。,
  • 分享简介

    大数据从过去的传统BI、大数据离线批量计算发展到现在的实时大数据分析，大数据的技术日新月异，构建月活3.58亿的大数据平台核心技术实践。

    在5Pb以上的级别大数据存储，日活用户千万级别的实时大数据集群建设又有什么门槛需要过？

    对于互联网企业和传统企业大数据每个企业的发展阶段应该用什么样的技术？

    什么应用场景适用于实时分析？

    实时分析需要什么样的基础架构和技术架构？

    实时分析和实时计算什么关系？常见的实时分析技术问题是什么？

    在5Pb以上的级别大数据存储，日活用户千万级别的实时大数据集群建设又有什么门槛需要过？

    对于互联网企业和传统企业大数据每个企业的发展阶段应该用什么样的技术？

    什么应用场景适用于实时分析？

    实时分析需要什么样的基础架构和技术架构？

    实时分析和实时计算什么关系？常见的实时分析技术问题是什么？

  • 分享提纲

    1. 从0到N大数据架构及大数据实时分析的地位及布局
    2. 实时数据分析常见场景分析
    3. 大数据实时分析业务与技术架构
    4. 大数据实时分析技术组件单独分享
    5. 大数据实时分析技术案例分析
    6. 大数据实时分析经验与教训
    7. 大数据实时分析趋势分析与AI结合

  • 分享收益
    1. 了解企业不同阶段的大数据体系架构；
    2. 了解企业实时分析在业务中主要发挥的场景；
    3. 如果搭建高性价比的实时分析大数据集群；
    4. 大数据实时查询场景下的优化和解决方案；
    5. 实时分析大数据处理中最常见的几个经验教训；
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