Современная деловая конкуренция сместилась с каналов и ресурсов на общую эффективность системы, а конкуренция за эффективность в значительной степени обусловлена ​​поддержкой возможностей данных.

Если мы начнем с точки зрения платформы данных, мы обнаружим, что на пути эволюции существует множество проблем, таких как:

1. Экосистема в области данных очень велика. Для разных сценариев будут создаваться разные архитектуры и компоненты при компромиссе между ресурсами, масштабом данных и своевременностью, что приведет к фрагментации команды, повторным инвестициям в ресурсы оборудования и непротиворечивость данных, трудности с выбором технологий и потенциальные риски миграции;

2. В процессе расширения бизнеса: как плавно и прозрачно решить проблему масштабируемости и эффективно использовать собственные и гибридные мультиоблачные ресурсы, как создать универсальную многопользовательскую цепочку инструментов обработки данных и разделить ее между разработчиками; , производство, арендаторы и изоляция; как обеспечить оптимальное качество обслуживания платформы с минимальными затратами за счет автономности платформы и создания адаптивных возможностей;

В ответ на вышеперечисленные вызовы,Синдицировано DataFun Big данные большие, организованные Tencent Форум платформы данных начнет свою онлайн-трансляцию в 9:00 9 апреля.К тому времени из Департамент платформы данных TencentМенеджер платформы приложения Тан Тун выступит продюсером форума, а гости из Тенсента и других компаний принесут ценный опыт на практике процессов создания соответствующих платформ. Приглашаем всех записаться на прямую трансляцию ниже~

Продюсер: Тан Дун, руководитель платформы приложений, отдел платформы данных Tencent

Личное представление: Тан Дун, основатель продукта Tencent Cloud TBDS, руководитель отдела исследований и разработок Tencent Cloud DLC, руководитель платформы приложений Tencent для больших данных, в настоящее время отвечает за интеграцию интегрированной архитектуры приложений в режиме реального времени и создание адаптивных возможностей.

Гость: Хуан Даньцин, руководитель проекта Tencent Big Data Platform Brain Project

Личное представление: Хуан Даньцин, руководитель мозгового проекта Tencent по платформе больших данных. Более десяти лет опыта в области исследований, разработок и инноваций в области обработки данных, уделяя особое внимание решению проблем производительности и эффективности в области больших данных и созданию соответствующих возможностей на уровне платформы. Участвовал в исследованиях и разработке первой версии konajdk от Tencent (настраиваемой на основе характеристик сценариев больших данных), а ведущая диагностическая платформа JVM (konaprofiler) обеспечивает обширную поддержку больших данных, рекомендаций по рекламе, финансов и других сценариев, в настоящее время отвечающих за платформу; мозговой проект Tencent. Важная часть нового поколения возможностей интеграции цифрового интеллекта, основанная на двойном приводе библиотеки экспертного опыта + технологии искусственного интеллекта, помогает платформе больших данных стабилизировать операции, снизить затраты и повысить эффективность. в настоящее время используется в платежах WeChat, рекламе, Tenpay, Tencent News и т. д. Реализация бизнеса.

Название выступления: Новая модель автономной онлайн-оптимизации: исследование и практика искусственного интеллекта на платформе больших данных Tencent

Краткое содержание выступления: В последние годы масштабы бизнеса, связанного с большими данными, быстро выросли, что привело к появлению новых проблем в эксплуатации и управлении платформами больших данных: для управления масштабными задачами, связанными с большими данными, не хватает унифицированных и стандартных моделей данных, оценки и инструментов управления, усложняет поддержку Компания продолжает оптимизировать эффективность и стабильность выполнения задач, связанных с большими данными. Для разработчиков приложений обработки данных технический порог диагностики/оптимизации задач, связанных с большими данными, относительно высок. В настоящее время они в значительной степени зависят от ручного опыта, и повысить эффективность сложно. Платформа больших данных Tencent исследовала решение «автономии платформы», основанное на данных + алгоритмах, постепенно реализующее «автоматизированные операции» для анализа больших данных на уровне триллиона и обеспечивающее комплексное наблюдение, диагностику, настройку и другие возможности больших данных, направленные на самодиагностика, самооптимизация, самоуправление и другие технические трудности, мозг платформы значительно снижает порог использования продуктов больших данных благодаря помощи искусственного интеллекта и возможностям автоматического управления на уровне платформы. Этот обмен сначала знакомит с проблемами и тенденциями развития отрасли, с которыми приходится сталкиваться в области эксплуатации и управления сверхкрупномасштабными платформами данных, а затем фокусируется на поэтапном процессе эволюции автономной системы платформы больших данных по принципу «восприятия». «информация-принятие решений» для интерпретации больших данных Tencent слой за слоем. Как платформа использует свои собственные двойные механизмы AI+BIGDATA для изучения новых моделей автономной онлайн-оптимизации.

Преимущества слушателя:

1. Понять стабильность и эффективность платформ больших данных, тенденции развития интеллектуальных автономных технологий и передовые отраслевые практики.

2. Тенденции развития и возможности интеллектуального управления платформами больших данных нового поколения.