没有万能的数据库,核心系统数据库我该怎么选?丨Gdevops峰会

发布于 2021-05-13 20:42 ，所属分类：数据库和大数据技术学习资料


2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站，将在5月28日盛大举办。本次峰会立足当前国内外形势，与大家共同探讨国产化步伐加快之下，我们到底需要怎样的数据库、怎么选择和改造最适合自身的数据库等，比起盲目跟风，不如跟Gdevops一起拨云见日。



数据库主题看点


讲师介绍：蚂蚁集团研究员，OceanBase创始成员和首席架构师，主导了OceanBase技术架构设计，实现分布式数据库在核心金融场景零的突破，同时主导了OceanBase TPC-C测试并打破世界纪录。著有专著《大规模分布式存储系统：原理与实践》。


下一代分布式数据库设计思考


议题要点及收获：

  • 下一代分布式数据库应具备哪些特性；

  • 什么因素影响着下一代分布式数据库的设计；

  • 以OceanBase为例，了解下一代分布式数据库的顶层设计理念和面向未来便捷运维的核心要点。


讲师介绍：携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。


携程支撑700亿数据量的

ClickHouse高可用架构实践


议题要点及收获：

  • ClickHouse的优劣及技术选型；

  • ClickHouse在大数据平台的高可用架构设计；

  • 如何扬长避短并合理应用ClickHouse；

  • 如何提供稳定的ClickHouse环境。


讲师介绍：15年数据库领域工作经验，历任多家公司数据库技术负责人，对于主流数据库的高可用架构、性能优化、监控报警、自动化运维等方面均有丰富经验。


传统银行关键业务和复杂架构挑战下

如何做到数据库敏捷运维


议题要点及收获：

  • 数据库如何融入DevOps基因；

  • 如何打造涵盖数据库开发设计、代码审核、部署测试、生产发布等一条龙生产流水线；

  • 如何打造融合不同DB类型的一站式数据库自动化运维平台。


讲师介绍：负责京东科技数据库平台管理维护工作，带领团队平稳护航多次6.18、11.11大促，对数据库多业务场景架构设计、高并发解决方案、数据生态管控有丰富实践经验。


维稳618和双11：京东科技数据库

海量运维的生态体系建设与实践


议题要点及收获：

  • 如何建设海量数据和高并发场景下的数据库生态治理体系；

  • 以6.18、11.11等大促为例的数据库海量运维经验；

  • 数据库全生命周期管理、高可用保障体系、资源管理和告警管理等实战。


讲师介绍：8年MPP数据库工作经验，建行自研新一代MPP架构数据库龙趺MPP DB产品负责人，负责建行4000台Greenplum集群规划、搭建、运维和优化。


超大规模数仓集群

在大型商业银行的落地实践


议题要点及收获：

  • 传统数据仓库服务并发能力不足如何应对；

  • 传统数据仓库服务数据孤岛问题如何解决；

  • 超大规模数仓集群运维优化最佳实践。


讲师介绍：负责OPPO数万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发、性能优化及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、分布式数据库、中间件等相关研发。


PB级万亿数据库MongoDB

性能优化及最佳实践


议题要点及收获：

  • 重新认识MongoDB的十大核心优势及适用场景；

  • 500亿级IOT业务迁移，MongoDB如何实现成本十倍级节省优化；

  • 百亿级ES数据迁移，MongoDB如何实现成本近十倍节省优化；

  • 万亿级MongoDB集群最佳运维及性能优化实践；

  • 没有万能的数据库，如何进行选型。


讲师介绍：爱可生南区负责人兼技术服务总监，MySQL ACE，擅长数据库架构规划、故障诊断、性能优化分析，实践经验丰富，帮助各行业客户解决MySQL技术问题，为金融、运营商、互联网等行业客户提供MySQL整体解决方案。


如何打造稳健的数据库管理平台


议题要点及收获：

  • 打造一个稳健的数据库管理平台需要具备哪些核心能力；

  • 数据库运管平台如何让DBA从重复劳动中解脱，提升运维效率；

  • 了解构建数据库高可用解决方案的实践历程，包括梳理运维规范、适配灾备需求并最终调整为完善的MySQL运维能力、提高资源使用效率等。


讲师介绍：负责vivo通用存储产品的研发管理工作，为业务发展需要提供高可用、高性能、低成本的存储产品和服务，涵盖数据库产品、数据库中间件产品、对象存储、高性能文件存储、块存储等。同时负责构建覆盖通用存储服务全生命周期的运营管理平台，持续提升存储产品运营管理效率。


ABC场景驱动下

如何制定数据库与存储技术规划


议题要点及收获：

  • AI、Big Data、Cloud Computing技术日趋成熟之下，对数据存储提出哪些新挑战；

  • 在此背景下，我们需要怎样的存储产品，业务有什么存储需求，在DevOps、AIOps等方面应该投入多少资源；

  • 综合考量，我们应该如何制定合理的数据库与存储技术规划。



Gdevops广州站峰会议程



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