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兄弟公司云账户受邀出席BDTC2016

发布时间:2017-01-06 08:43:45

看过下述文章可能对于我们有些投资的客户并不是特别理解,这篇文章本质上就是说我们的兄弟公司——云账户,会在其他领域中继续开疆扩土,成为路上的先行者,并且在其他领域为集团的事业添砖加瓦,看到了兄弟公司同仁的努力,小编我热血沸腾,天津的我们不能落于人后,新的一年也要加油在本行业中闯出一片天地!请期待我们的成长!





近日,

由中国计算机学会(CCF)主办,

CCF大数据专家委员会承办,

中国科学院计算技术研究所、

中科天玑数据科技股份有限公司与CSDN共同协办,

以“聚焦行业最佳实践,数据与应用的深度融合”

为主题的2016中国大数据技术大会

在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办。

我们兄弟公司,

云账户联合创始人兼CTO邹永强代表云账户作为分享嘉宾出席本次大会

并在“大数据分析与生态系统论坛”上进行了

主题为《金融SaaS实战:云账户钱包SDK的技术挑战与解决方案》的分享演讲。

大数据分析与生态系统论坛在中国科学院计算技术研究所副研究员查礼的支持下正式开始。

他介绍了本次论坛的议题组成,包括开源社区的某些项目进展,如华为CarbonData,Apache Kylin;

包括开源技术应用案例,如流失计算、资源管理等等在实际业务当中的应用;

此外还有自研平台技术成果分享。




我们兄弟公司云账户的联合创始人兼CTO邹永强:金融SaaS实战:云账户钱包SDK的技术挑战与解决方案

云账户联合创始人兼CTO邹永强分享了主题为《金融SaaS实战:云账户钱包SDK的技术挑战与解决方案》演讲。据邹永强介绍,云账户钱包SDK提供红包SDK和结算SaaS,解决五大挑战:1.为保障金融产品的可靠性与一致性,通过状态定义和事务处理;2.为提升并发性能,采用了请求分区、轻重分离、削峰填谷的架构设计,以及Golang实现;3.安全层面,提供网络安全、金融安全、业务安全,并形成红包和结算的独特风控机制;4.对数据处理和运营,借助日志收集系统,完成统计、流水和对账,提供日志搜索;5.对SDK产品解决集成、升级、机型兼容、调试等挑战,并集成至五大IM SDK以简化集成。



北京邮电大学副教授熊永平:DI——基于Sppark的交互式数据探索与建模系统

北京邮电大学副教授熊永平在主题演讲《DI——基于Spark的交互式数据探索与建模系统》中表示DI大数据探索分析系统主要针对普通的数据分析人员,几乎不需要编程开发分布式程序,可提供直观易用的图形化系统界面。目前还处于不断完美过程中。

它基于Spark,其交互式数据探索框架的核心技术要点有,每个工程运行在一个单独的Spark环境,Spark环境资源由YARN分配调度;DI和Spark常驻内存,通过消息队列交互;利用RDD保存探索过程中的各种中间表。

它提供了数据转换功能、文本分析、数据探索功能。标准Spark并没提供文本分析功能,该功能利用文档预处理、自然语言处理、主题检测等功能分析文本数据,便于数据分析人员处理非结构化文本数据,使用到的典性算子有特征词提取、新词识别、词语语义距离分析Word2Vec。



滴滴出行大数据部BI系统组负责人艾毅:业务实时监控系统架构及实践

滴滴出行大数据部BI系统组负责人艾毅在主题演讲《业务实时监控系统架构及实践》中首先分析了滴滴实时监控系统演变历程。目前该系统采用Kafka+Druid+Samza技术架构,优势有可实时分析海量数据(秒级),实现了OLAP系统交互式查询,具有高可用性、易扩展性、高性能、支持有状态的实时计算。紧接着他分享了该技术选型背后的重要原因。

接下来,艾毅分享了该技术选型背后的原因。Kafka是一个高性能、高可用、易扩展的分布式日志系统,可很好地对整个数据处理流程进行解耦,这对实时监控系统架构很关键。Druid是针对时间序列数据提供低延时的数据写入以及快速交互式查询的的分布式OLAP数据库,其数据存储方式有,(1)为OLAP查询优化过的列式存储结构Segment;(2)Segment中存储聚合计算后的统计结果;(3)主要根据时间对Segment文件进行分片存储。此外,还介绍了Druid的数据处理流程。Druid支持近似统计算法、支持地理查询。至于Samza,它是一个分布式的实时计算框架,支持低延时的、有状态的实时计算。接下来,就运行机制、高可用性、数据处理流程、常见计算类型对Samza做了详细介绍。



Apache HAWQ创始人,乐我科技CEO常雷:云中Apache HAWQ服务:轻松取代传统数据仓库

Apache HAWQ创始人,乐我科技CEO常雷在演讲中首先介绍了传统企业数据平台面临的问题与挑战:(1)意识到数据的重要性,但是还在艰难的摸索充分利用数据的方法;(2)实现分析型应用的周期过长:1年或者更久;(3)传统解决方案非常昂贵,性能及可扩展性不能满足需求,发布周期很长;(4)开始尝试一些新技术,安装了Hadoop系统,但是管理和开发应用很复杂;(5)服务响应很慢,往往几个月才能解决一个碰到的Bug;(6)与新平台新技术的结合(Docker/PaaS云平台)。

随后,常雷回顾了数据平台的演进路线的三个阶段:最早的“传统BI分析”时代,往往采用小型机或一体机的专有硬件平台,面向传统BI分析,系统缺乏弹性,资源固定,不易调整,很难支持突发的应用需求或密集复杂的计算需求,成本居高不下;到了“大数据&BI分析分析”阶段,大量采用工业标准的X86服务器;面向大数据和传统BI分析可以支持密集、复杂的计算需求,但需要一定时间,开始有效控制成本;到了(云平台大数据& BI分析)阶段,基于以Kubenates为代表的PaaS云平台;根据工作负载弹性伸缩,灵活配置,按需分配资源,可以快速支持突发的应用需求或密集、复杂的计算需求,如:沙盘演练、机器学习、大视频处理等,总拥有成本最低。

最后,常雷介绍了HAWQ-DB,可兼容ANSI-SQL标准的高性能原生Hadoop MPP++分析型数据库。原生支持PaaS云平台,提供对Hadoop上PB级数据的高性能交互式查询能力,提供对主要BI工具的描述性分析支持,支持预测型分析的机器学习库。



 






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