DAMS峰会丨大模型在大数据架构、数据库管理、运维保障中的落地实践
                            
                                
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                                    日期:2024-09-11 
                                    
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                                    殷绪江                                         
                                
 
                                
                                
                             
                            
	   
						   在已然到来的数据智能时代,各技术领域的新一波挑战和创变成为了技术圈的新课题:在AI技术的发展和引入下,如何提升海量数据处理的高效性与实时性?如何解决数据识别、估值与变现难题,做好数据资产管理?如何保障数据库在高并发、强一致性下的安全可控?如何推进运维自动化与智能化以适应复杂多变的系统环境?
   为了和大家一起探索AI相关技术在大数据、数据资产管理、数据库、运维等领域的最佳落地方式,挖掘由此激发的软件发展和技术进步,第九届DAMS中国数据智能管理峰会将于11月29日在上海举办,携手一众产学研界技术领跑单位,带来新思路、重实践、可落地的全日干货盛宴。

   适听人群:数据开发、数据架构、大数据平台研发/运维、数据智能、数据管理、数据资产管理、数据中台建设等从业人员。
主题:平安人寿数据智能之数据中台实践
嘉宾:平安人寿 架构与数据管理团队副总经理 朱晟
议题要点及收获:
   1、数据智能技术如何在保险行业落地
   2、解构平安人寿数据中台的建设升级
   3、数据治理、数据开发、数据服务、数据应用如何进行数据智能实践
主题:小米AI数据管理平台落地实践
嘉宾:小米 计算平台产品经理 何婵
议题要点及收获:
   1、AI数据管理的发展趋势和业界方案
   2、小米AI数据管理平台设计方法论:非表格数据资产统一管理、统一治理、统一开发和训练等
   3、平台落地实践及业务收益
主题:LLM在B站大数据架构中的应用落地
嘉宾:哔哩哔哩 大数据架构师 郭跃鹏
议题要点及收获:
   1、大数据知识库的构建实例
   2、如何结合B站大数据开发自己特有的Agent
   3、大数据作业诊断自动化实践
主题:流批一体在快手的探索实践
嘉宾:快手 数据平台部实时数据架构师 蔡睿诚
议题要点及收获:
   1、快手实时数仓演进历程及痛难点
   2、流批一体的应用场景落地
   3、流批一体性能优化、资源成本优化建议
   数据库专场看点:AI驱动下的数据库技术多元并进与选择
   适听人群:DBA、数据库开发/运维、向量数据库、国产数据库、超融合数据库、数据架构等从业人员
主题:AI赋能数据库性能异常诊断
嘉宾:华东师范大学 数据科学与工程学院教授/博导 蔡鹏
议题要点及收获:
   1、如何构建有效的性能异常数据集
   2、如何利用机器学习技术提高异常根因识别的精度
   3、如何提高异常诊断结果的可解释性和操作性
主题:基于大模型的数据库运维智能化实践
嘉宾:中国银联 信息总中心数据库专家 梁克会
议题要点及收获:
   1、大规模数据库运维的难点和解法
   2、大模型在中国银联超大规模数据库运维中的应用场景和成效
   3、数据库智能化运维发展趋势
主题:数智化时代打造超融合数据库
嘉宾:《收获,不止SQL优化》作者 前中国电信集团 数据库专家 梁敬彬
议题要点及收获:
   1、超融合数据库的技术原理和实际应用
   2、超融合数据库如何成为现代数据处理不可或缺的解决方案
   3、超融合数据库的强大潜力和关键作用
更多待揭晓议题:向量数据库、国产数据库、多云异构数据库、云原生数据仓库等选型、应用、架构设计实践案例
   智能运维专场看点:借力大模型与大数据,运维智能化再升级
   适听人群:应用运维、业务运维、智能运维、算法、SRE、大数据平台研发/运维、云原生研发/运维等从业人员
主题:AI驱动下的可观测平台架构升级实践
神秘嘉宾
议题要点及收获:
   1、主流的监控告警、可观测性工具选型
   2、监控和日志数据持续膨胀的治理方法
   3、AIOps依赖的可观测性数据集质量保障体系
主题:云原生时代全面质量保障体系的探索与实践
神秘嘉宾
议题要点及收获:
   1、云原生时代质量管理的困难与挑战
   2、云原生时代质量保障的管理职责
   3、全面质量管理的核心能力建设:持续测试管理、持续安全管理、混沌工程
   更多待揭晓议题:AIOps、运维大模型、LLM-based Agent、云原生运维、稳定性建设等理论研究与实践案例。

 
                         
                        
                            
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