昨夜难忘?今晚20点,容器、中间件、负载均衡等实战交流继续!

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4. 张智宇:阿里聚石塔电商云容器服务应用和实践 聚石塔是阿里电商云,承载着品牌商、ISV等阿里生态各角色的电商IT系统云化的任务,有有哪些ISV和品牌商的系也不统都运行在淘系电商的主链路上,三方系统的稳定性就成为了你你这个淘系电商稳定性保障的重要组成帕累托图。为了让ISV更好的支持双11、实现三方系统的高质量架构,今年开始英语 聚石塔团队中对大帕累托图ISV系统以及主要的组织组织结构服务进行了容器化改造。本次演讲将从异地多活、弹性计算,以及全链路压测等实际应用场景来分享聚石塔开发团队怎样才能通过容器技术,实现高质量架构产品化输出和高质量架构赋能的目标。

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3. 刘忠义:客户运营核心大数据与算法技术 聚星台是阿里巴巴赋能商家的客户运营平台,为商家提供包括千人千面访客运营、个性化营销、粉丝会员运营在内的一系列大数据驱动的客户运营能力。本次分享主要介绍聚星台的核心大数据和算法技术,包括智能千人千面算法、个性化营销算法、粉丝与会员运营算法等,一起也深入介绍了其中的核心的分布式算法技术,包括大规模图算法、排序学习和深度学习等。

第二,    开源系统本身都都可以 不能完善,在规模上,性能上,功能上,大伙儿组织组织结构对于大数据计算并且 更高的要求,大伙儿希望通过你你这个更好需求下去推动系统的提高,并且 开源还不够并且 配套组件,比如数据仓库、数据质量管理、部署、监控。也不大伙儿希望大伙儿都都可以 完善有有哪些,从而提供更完正的服务体验,也不从你你这个深度上,MaxCompute提供更像bigquery是另一个多多开放共享(区别于用虚拟器加开源的软件包)计算服务平台,当然大伙儿也努力把大伙儿的工作比如optimization等回馈社区,并且 从api接口上去兼容社区,从而帮助大伙儿用户更加好的来使用大伙儿的服务。

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5. 李浩:千牛开放从云到端 历年双11与否一次不断创造历史的过程,这底下与否数买家的血拼和卖家的努力,千牛作为卖家工作的第一入口,每天有数百万卖家真正的work at alibaba。从当年的阿里巴巴卖家版,到现在的一站式OS工作台,本演讲含高了千牛基于端支持二方三方业务开发所做的优化和官方实践;做为商家入口级应用,怎样才能在双11等大流量具体情况下充整理挥端的能力,保证高可用性。

2. 倪超:支撑海量用户的阿里底下件技术 进入2016年下三天,阿里巴巴即将迎来各自 的第8次双十一大促。伴随着多年的双十一大促,中国的社会经济发生巨大的商业变革,与此一起,阿里生态背后的IT系统也接受一次又一次的洗礼。有有哪些年下来,底下件技术完成了从1.0到3.0时代的蜕变,并可能性完成了将技术变成商业化产品,与业界分享。本议题,可能性围绕双十一大促,介绍在你你这个变革过程中,在不同的时间段,阿里巴巴底下件技术所面临的技术挑战和大伙儿的外理之道。

第三,    也不做到用户精细控制数据访问控制,从而做到最大程度保护用户数据,一起又都都可以 灵活分享发布各自 的数据来让服务商来根据有有哪些数据去创造更好用户服务。在你你这个系统上,大伙儿还打造数加等多款数据加工平台,提供智能推荐、智能语音、图像视屏外理、机器学习、数据流控制、监控、数据发现、任务调度等等,从而都都可以 帮助用户更好的去外理他的数据。

的确现在有也不开源的软件,阿里第一天外理大数据时也是使用的Hadoop,当时阿里Hadoop集群服务器数量超过了30台。随着集团数据业务的增长,30台无法满足数据外理的只能,再向上扩展机器的并且 ,Hadoop可能性无法支持跨机房数据存储和计算的需求。 一起阿里在使用Hadoop的并且 ,也遇到了并且 疑问,像数据安全,今天MaxCompute的权限都都可以 做到字段级授权。在日常数据业务中,不同的用户都都可以 不能流计算、机器学习算法,有有哪些作业都都都可以 混合运行在同另一个多多集群中。 怎样才能为作业合理的分配资源、进行作业管理,也是在Hadoop时代无法很好的实现的。大伙儿吸收了开源软件的优点,一起结合复杂性的数据业务,在你你这个具体情况下 MaxCompute诞生了。MaxCompute是阿里的攻城獅们使用C++代码一行一行写出来的,性能要比开源的软件高也不。 去年MaxCompute参加了Sort bench mark 大赛,用377秒完成30TB数据的排序,以优异的成绩获取了第一名,而第二名用了1378秒。

都看这里,与否可能性感受到离开昨夜的痛苦了?没关系!今晚20点,容器、智能算法、底下件、负载均衡等干货将如期而至:1. 金帅:怎样才能打造应对超大流量的负载均衡 作为另一个多多公网流量的入口,阿里云负载均衡应对超大规模流量的信心是有哪些?又怎样才能去保持平稳顺滑的运行?为了应对各种大规模的活动,阿里云负载均衡又走了有哪些性能调优之路?此次,阿里云高级技术专家将从集群部署、负载均衡高可用框架,流量监控,指标等多个方面为大伙儿揭开。

昨晚(20日)20点整,大流量高并发互联网应用实践在线峰会如约召开,阿里林伟、朱震杰、顾风胜、罗龙九、陈哲等数位专家不仅分享了各自 领域的大流量与高并发实践经验,更就用户疑问与来宾完成了深入的探讨,真正的做到了分享交流具精彩!



真是 小编夸大其词?
现场都还没撤呢!不妨看向阿里云数据库资深专家林伟与一位来宾小可爱的交流:来宾:专家你好,正在听您的演讲。有点硬想了解下,现在有Hadoop、Spark、Storm等热门的大数据框架,大伙儿为有哪些时会去自研大数据平台?林伟:有以下考虑 第一,    大伙儿有众多的开源的大数据框架,比如Hadoop、Spark、Storm,大伙儿基本上是在虚拟集群中去部署运用的,有有哪些计算框架较少考虑多租户的使用场景,都都可以 依赖虚拟机去做各种资源的隔离和共享,并且 你你这个法子 对于计算任务太重,并且 粒度不够小和灵活,对于阿里组织组织结构本身那么大体量的计算任务来说,从成本、性能和规模上都达只能目标,这是为有哪些各个大公司组织组织结构都另一个多多自研的大数据平台,比如微软、谷歌。

与否以为到这里就开始英语 了,真是 并那么,更有小伙伴为这位用户交代了背景!

刘吉哲:感谢您的提问。