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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刘吉哲:感谢您的提问。

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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,同去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、排序学习和深层学习等。

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,哪些ISV和品牌商的系统只是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这俩 淘系电商稳定性保障的重要组成主次。为了让ISV更好的支持双11、实现三方系统的高质量架构,今年始于了了英文聚石塔团队中对大主次ISV系统以及主要的内部管理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么上能通过容器技术,实现高质量架构产品化输出和高质量架构赋能的目标。

的确现在有只是开源的软件,阿里第一天正确处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60 0台。随着集团数据业务的增长,60 0台无法满足数据正确处理的还要了,再向上扩展机器的之前 ,Hadoop可能无法支持跨机房数据存储和计算的需求。 同去阿里在使用Hadoop的之前 ,也遇到了一些问題图片,像数据安全,今天MaxCompute的权限还还要做到字段级授权。在日常数据业务中,不同的用户也还要流计算、机器学习算法,哪些作业都还要混合运行在同一一两个多集群中。 怎么上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 吸收了开源软件的优点,同去结合错综复杂的数据业务,在你这俩 情形下 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只是。 去年MaxCompute参加了Sort bench mark 大赛,用377秒完成60 TB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。

看到这里,是之前 可能感受到选择选择离开昨夜的痛苦了?没关系!今晚20点,容器、智能算法、中间件、负载均衡等干货将如期而至:1. 金帅:怎么上能打造应对超大流量的负载均衡 作为一一两个多公网流量的入口,阿里云负载均衡应对超大规模流量的信心是哪些?又怎么上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 揭开。

第三,    只是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,同去又还还要灵活分享发布当事人的数据来让服务商来根据哪些数据去创造更好用户服务。在你这俩 系统上,大伙 还打造数加等多款数据加工平台,提供智能推荐、智能语音、图像视屏正确处理、机器学习、数据流控制、监控、数据发现、任务调度等等,从而才能帮助用户更好的去正确处理他的数据。

5. 李浩:千牛开放从云到端 历年双11之前 一次不断创造历史的过程,这中间是是不是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,本演讲中有 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,怎么上能在双11等大流量情形下充埋点挥端的能力,保证高可用性。

第二,    开源系统并是不是也还要完善,在规模上,性能上,功能上,大伙 内部管理对于大数据计算一些更高的要求,大伙 希望通过你这俩 更好需求下去推动系统的提高,只是开源还过高 一些配套组件,比如数据仓库、数据质量管理、部署、监控。只是大伙 希望大伙 才能完善哪些,从而提供更完整的服务体验,只是从你这俩 深层上,MaxCompute提供更像bigquery是一一两个多开放共享(区别于用虚拟器加开源的软件包)计算服务平台,当然大伙 也努力把大伙 的工作比如optimization等回馈社区,只是从api接口上去兼容社区,从而帮助大伙 用户更加好的来使用大伙 的服务。

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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。不为什么会么会想了解下,现在有Hadoop、Spark、Storm等热门的大数据框架,大伙 为哪些之前 去自研大数据平台?林伟:有以下考虑 第一,    大伙 有众多的开源的大数据框架,比如Hadoop、Spark、Storm,大伙 基本上是在虚拟集群中去部署运用的,哪些计算框架较少考虑多租户的使用场景,还要依赖虚拟机去做各种资源的隔离和共享,只是你这俩 最好的法律法律依据对于计算任务太重,只是粒度过高 小和灵活,对于阿里内部管理并是不是越来越大体量的计算任务来说,从成本、性能和规模上都达才能目标,这是为哪些各个大公司内部管理都一一两个多自研的大数据平台,比如微软、谷歌。

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2. 倪超:支撑海量用户的阿里中间件技术 进入2016年下二天,阿里巴巴即将迎来当事人的第8次双十一大促。伴随着多年的双十一大促,中国的社会经济指在巨大的商业变革,与此同去,阿里生态背后的IT系统也接受一次又一次的洗礼。哪些年下来,中间件技术完成了从1.0到3.0时代的蜕变,并可能完成了将技术变成商业化产品,与业界分享。本议题,可能围绕双十一大促,介绍在你这俩 变革过程中,在不同的时间段,阿里巴巴中间件技术所面临的技术挑战和大伙 的正确处理之道。