随着大数据与云原生的相互碰撞，各技术领域的新一波挑战和创变正以迅雷之势向我们宣战，加之国家对信创落地的加速推进，可以预见，2023年在数字经济建设整体布局之下，各行各业都将迎来核心技术自主可控以及持续深化数字化转型升级的双重挑战。在此背景下，数据智能管理、数据库国产化改造、云原生运维转型、金融数智化升级等技术发展方向，都是我们当下需要率先突破的课题。

 

在全国经济社会活动有序复苏的开春之际，蓄力已久的第八届DAMS中国数据智能管理峰会定档于2023年3月31日在上海举办，携手阿里、腾讯、京东、美团、华为云、字节、蚂蚁、网易、新浪、携程、哔哩哔哩、小红书、vivo、快狗打车、货拉拉、工商银行、建设银行、中国银行、平安银行、光大银行、汇丰银行、微众银行、复旦大学等产学研界技术领跑单位，带来大数据、数据资产管理、数据治理、信创数据库及运维、金融科技等领域的先进理念和最佳实践，与大家一同探讨上述刻不容缓的技术发展课题。

 

DAMS中国数据智能管理峰会

时间：2023年3月31日

地点：上海龙之梦大酒店（上海市长宁区延安西路1116号）

指导单位：中国信息通信研究院、上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会

主办单位：dbaplus社群

报名链接：2023年DAMS中国数据智能管理峰会-上海站 - 百格活动

 

演讲嘉宾及议题先睹为快

01

主 会 场

 

攻克企业数智化难题，打造发展新引擎

 

适听人群：CEO、CTO、CIO、COO、技术总监、IT经理、数据架构师等企业决策者和战略布局者

一站式、全场景数据管理与服务

阿里巴巴集团 副总裁 李飞飞

 

云原生数据库领域近年来发生了系列深刻变革，阿里云数据库率先提出了主导未来数据库发展的核心“四化”趋势——云原生化、平台化、一体化和智能化，本议题将解读此“四化”的具体内容及落地实践：

1. 云原生化：基于基础服务构筑服务，使用户从购买资源向购买能力转变，加速数据业务上云，例如资源解耦、Serverless等能力；
2. 平台化：基于云平台提供一站式数据管理与服务，提供标准的OpenAPI体系，减少业务烟囱；
3. 一体化：聚焦客户业务场景，通过多产品一体化体验，简化开发、管理和运维，避免数据搬迁，具体包括：处理分析一体化、离在线一体化、集中分布一体化、多模处理一体化；
4. 智能化：融合AI能力的数据库自治服务，提升运维效率与体验；数据库内置机器学习(ML)功能，无需移动数据即可进行模型训练、生成推理和预测。

 

面向工业应用的时序数据管理和分析系统

复旦大学 教授/博导 王鹏

 

时序数据分析和挖掘是工业大数据处理的重要环节，现有时间序列数据库主要支持数据快速读写和简单聚集查询，通用时序分析工具主要关注预测和异常检测等单一分析功能，领域时间序列分析工具支持更丰富的分析手段，但不具有数据库能力。本次分享将介绍团队在工业时间序列管理和分析系统方面的实践探索，具体包括以下内容：

1. 介绍工况切分、关联分析等若干典型的工业时序分析算法；
2. 从数据管理、算法库、分析流程搭建等方面介绍系统的整体架构和核心模块。

 

大型企业运维数字化转型探索与实践

新炬网络 董事/副总经理 程永新

 

运维数字化转型是一项推动数据中心运维模式变革的系统性工程，在愈加复杂的系统规模和信创产品上线投产的运营保障要求之下，企业如何提升运维管理能力、实现运维数字化转型？本议题将具体介绍以下内容：

1. 总结大型企业数字化运维能力框架，并介绍运维管理能力可度量、可提升的普适性实现方法；
2. 分享覆盖统一数据管理、全景观测及智能分析定位、快速应急恢复执行的数字化运维大脑平台的建设思路；
3. 结合以SRE为核心的生产保障团队建设，实现一体化、自动化、智能化运维管理，全面支撑企业运维数字化转型升级。

 

GaussDB数据库给世界一个更优选择

华为云 数据库服务产品部总经理 苏光牛

 

分布式、云原生、国产化是当前数据库的主要趋势，华为云在2022年围绕这些趋势，在技术、商业、生态上完成多项升级，打造企业核心应用云化的智能数据底座。本次分享将具体介绍以下内容：

1. 技术实践上，GaussDB在面向金融政企的国产分布式数据库领域，发布了哪些高可靠、安全、性能方面的新特性；在面向互联网的云原生领域，如何实现Serverless、Regionless、Modeless的全新架构演进；
2. 商用实践上，GaussDB上线全球最复杂的华为流程IT ERP系统，以及多家国有大行核心系统的经验分享；
3. 生态建设上，随着更多合作伙伴加入GaussDB朋友圈，提供了哪些创新解决方案。

 

湖仓一体助力平安产险数字化转型

中国平安财险 产险总部科技中心数据智能平台总经理 谢文峰

 

保险数据呈现大规模、多样性的极速增长，看数用数也愈加要求高时效和高精准，但大多数企业数据应用方式仍较为传统，用户找数取数难，数据化运营少。本次分享将具体介绍以下内容：

1. 为应对多变的业务数据时效诉求和数据离散管理难，我们如何打破数据湖与数仓间的壁垒，构建实时的湖仓一体架构；
2. 如何通过湖仓一体架构，使割裂数据融合统一，减少数据分析中的搬迁，实现统一的数据管理，同时增强业务数据时效，更好为业务赋能。

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02

大 数 据

 

背负海量数据，如何踏上实时且灵活的高速列车

 

适听人群：数据开发、数据架构、大数据平台研发/运维、数据/算法工程、云原生研发等从业人员

云原生离线在线资源混部技术落地

携程 研发总监 周昕毅

 

介绍基于K8S平台进行离线计算集群与在线应用集群的资源混部的技术方案，具体包括以下内容：

1. Yarn on K8S；
2. 云原生网络模型；
3. 统一资源调度；
4. 大数据平台自动化运维管理。

 

实时湖仓一体在腾讯的实践落地

腾讯 实时湖仓团队负责人 邵赛赛

 

湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力，包括流批一体架构、行级更新、schema evolution、更为丰富的查询优化等。腾讯自2020年开始投入该领域，为业务带来新的能力。本议题将分享以下内容：

1. 主流数据湖技术（Iceberg、Hudi、Delta Lake）的能力和适用场景，以及如何在业务场景中使用湖仓一体技术代替原有组件；
2. 腾讯内部的业务如何使用湖仓一体技术改造原有架构，带来降本增效；
3. 介绍腾讯在做的实时湖仓技术，将湖仓一体从准实时提升到实时的实践。

 

京东零售多维分析存算分离的云原生实践

京东 OLAP团队负责人 李阳

 

云原生时代下，提供可快速交付、可弹性伸缩的多维分析服务，同时满足高可用、高性能的诉求已经成为业界共同发展的方向。本次分享将主要介绍京东零售多维分析服务在云原生建设过程中的经验、思考与展望，具体包括以下内容：

1. OLAP云原生建设思路；
2. 存算分离选型与落地；
3. 智能化运维实践。

 

实现数据价值最大化的新一代数据编织架构

丹诺德软件 华东区业务总监 周剑魂

 

主要介绍一种新型的数据纺织架构，帮助企业摆脱传统数据管理及消费模式的束缚，释放更多生产力，分享具体包括以下内容：

1. 如何利用元数据逻辑架构搭建的最新一代数据中台，使数据贴近数据源进行计算、消费及实时呈现相关数据报表；
2. 企业如何利用便捷的数据分享方式，打通行业上下游的物理瓶颈，达到数据协作的功效；
3. 如何最大化实现数据的内在价值。

 

光大银行准实时数据平台架构演进

光大银行 准实时平台技术负责人 张旭

 

主要介绍金融级实时消息服务架构的演进过程，分享具体包括以下内容：

1. 如何实现复杂平台架构拆分，将业务逻辑与数据平台逻辑解耦，构建统一的消息总线服务；
2. 在构建消息总线服务过程中，如何对周边生态进行扩展，实现高效的监控、统一的SDK封装，以及如何引入Schema Registry解决数据耦合的问题；
3. 后续进一步建设金融级消息总线服务的重点计划。

 

湖仓一体在bilibili的演进之路

哔哩哔哩 OLAP平台负责人 李呈祥

 

湖仓一体是近年非常火的趋势，如何保持湖的灵活性，同时提供仓的高效分析效率，是一个亟待解决的问题。本次分享主要介绍bilibili在OLAP平台上遇到的挑战，以及湖仓一体的架构设计，具体包括以下内容：

1. 湖仓一体架构的好处；
2. 如何基于Iceberg建设湖仓一体架构；
3. 在数据分布、索引、预计算等多方面增强优化，提升数据分析效率，降低分析成本的实践经验。

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03

数据治理&数据资产管理

 

合规、高效、可重用，如何充分发挥数据价值

 

适听人群：数据治理、数据管理、数据分析、数据资产管理、数据安全、数据中台建设等从业人员

网易严选全链路数据治理实践与总结

网易严选 数据总监 左琴

 

介绍网易严选在数据治理的方法论和落地实践，通过对整个生命周期的数据、任务、服务组件的治理 ，保障数据稳定、高质量地进行生产，并推进整体资源优化，以及大数据平台的演进，具体包括以下内容：

1. 如何提升数据体系的可观测性、可运维能力以及稳定性；
2. 如何更高效、低成本地进行数据治理，发现和减少数据系统的腐化问题。

 

平安集团数据中台体系建设实践

平安科技 副总工程师 姜欣

 

平安集团建设数据中台的目的，一方面是整合内外数据能力，形成合力更全面立体高效地赋能全业务；另一方面是建设合规高效的数据管理及运营体系，加强对数据资产的管控和治理，保证数据使用的合规安全。本次分享内容具体如下：

1. 当前数据合规管理的现状和问题；
2. 解读国家和监管法律法规对责任主体，在数据确权、数据资产管理、数据使用方面的要求；
3. 基于合规底线框架，如何构建企业数据管理和运营体系，高效促进数据要素的流动；
4. 数据管理和运营体系需要哪些技术平台支撑，如何设计规划。

 

数据赋能决策：构建可重用的数字资产

汇丰软件 数据工程主管 李昂

 

了解数据在企业中是如何关联的，才能将数据转化为可重用的数字资产，并生成可操作且有价值的见解，本次分享主要以汇丰为例，具体包括以下内容：

1. 实体解析作为其中的关键，是确定多个记录是否引用相同的现实世界事物的过程；
2. 实体解析从内外部来源获取多个不同的数据点，并将它们解析为一个唯一的实体；
3. 有了唯一的实体，企业就可以使用这个结果来关联不同数据，增强或自动化决策，进而更快、更准确地识别和做出各种决策。

 

大数据在微众银行数据管理和应用方面的思考和实践

微众银行 存款科技高级数据开发工程师 邹普

 

介绍微众银行在数据管理和应用方面的思考和沉淀，通过对数据资产从数据的生成、加工、管理、应用等全链路的治理，更好、更高效地对业务赋能、对成本把控，节省数据管理人力投入，更高要求地对数据进行价值挖掘和应用，具体包括以下内容：

1. 微众银行大数据IT架构；
2. 大数据应用于金融行业面临的一系列挑战；
3. 微众银行数据仓库在监管高要求下的架构设计、数据管理、数据应用的探索；
4. 微众银行在海量实时数据应用上的破局之道。

 

快狗打车数据仓库建设与演进之路

快狗打车 数据仓库团队负责人 申琦

 

快狗数据仓库经过多年建设迭代，积累了丰富的落地经验，本次分享将会和大家一起交流快狗数据仓库的技术建设和未来演进方向，具体包括以下内容：

1. 数据仓库的技术架构选型；
2. 数据仓库如何更精细化地管理企业数据资产；
3. 数据仓库如何更好地赋能企业业务发展；
4. 如何做好面向未来的数据建设。

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04

信 创 数 据 库

 

海量数据及多云下，数据库如何增强自主可控能力

 

适听人群：DAB、数据库开发/运维、分布式数据库、时序数据库、中间件等从业人员

从蚂蚁集团数据库演进之路看未来数据库的选择

OceanBase 泛互联网&海外架构师负责人 弓子介

 

本次分享主要介绍蚂蚁集团发展过程中基础设施面临的问题与挑战，以及如何基于OceanBase构建蚂蚁统一存储架构，同时在容器化、单元化、异地多活、大促弹性、智能运维上沉淀的实践，并提供以下启发：

1. 解决规模化运维带来的DBA时间碎片化与业务连续性风险；
2. 业务单元化与异地多活建设思路；
3. 破解业务高速发展的不确定性与基础设施建设成本的矛盾。

 

数据库故障分析&性能优化平台建设

美团 数据库自治服务团队负责人 沈裕锋

 

分享如何基于MySQL源码的分析来快速、准确定位故障根因以及通过改造MySQL查询优化器源码，基于Cost模型自动给出风险SQL的索引优化建议，具体包括以下内容：

1. 快速、精准地做数据库故障根因分析；
2. 快速发现潜在的风险SQL并自动给出索引优化建议；
3. AIOps在数据库领域的探索及落地经验。

 

基于开源SQLE的SQL质量管控方案

爱可生 华东技术服务总监 张沈波

 

通过SQLE方案的拆解，分享如何实现高质量的SQL质量管控，实现信创背景下多种类数据库的自动SQL审核、自动流转，达成减轻DBA工作量、减少跨部门沟通成本的效果。分享具体包括以下内容：

1. 如何对多种类数据库进行SQL审核上线；
2. 如何对SQL做事前审核、事中监控、事后分析；
3. SQL审核到底审些什么；
4. 如何让一个SQL审核工具和内部流程对接协作。

 

海量metrics时序数据的分布式计算演进之路

字节跳动 可观测性时序数据库负责人 高英举

 

从单机到分布式、从开源到自研，字节跳动在可观测性领域的海量metrics时序数据库逐步构建出了一套相对完善的分布式计算与存储的时序数据处理能力。本次分享主要包括以下内容：

1. 如何应对可观测性领域的海量metrics数据；
2. 如何整体设计分布式的metrics系统；
3. 如何设计与实现metrics查询的分布式计算。

 

货拉拉混合云环境下的数据库中间件建设之路

货拉拉 数据库中间件团队负责人 林静

 

随着单体架构向微服务架构演进、单云环境向混合云环境的过渡，DB层稳定性建设迎来了全新挑战。静态的某个DB长期稳定运行已不能满足企业要求，新的稳定性体系必须是能够应对海量存储以及频繁表结构变更、数据迁移、容量扩缩容的反脆弱稳定性体系。本次分享主要包括以下内容：

1. 如何在云RDS的HA机制上锦上添花；
2. 结合中间件如何实现业务无感的数据库拆分迁移；
3. 为什么我们需要在云环境下“留一手”。

 

小红书MySQL跨云多活高可用架构设计

小红书 DBA负责人 曹单锋

 

本议题主要介绍小红书MySQL高可用的架构演进，分享具体包括以下内容：

1. 构建MySQL主从架构下的跨云高可用方案；
2. 从单云同城双活到跨云多地区多活架构的切换策略；
3. 基于DB Proxy、Orchestrator、配置中心的MySQL跨云高可用实践经验。

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05

信 创 运 维

 

云原生赛道竞速，信创运维要做的远比想象的多

 

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

工商银行规模化监控系统落地实践

工商银行 数据中心系统三部副总经理 胡继强

 

介绍工行全球总分行组织模式下，两地三中心高可用布局的监控体系结构，以及超十万级纳管服务器规模的监控数据采集、处理、预警、通知和自动化处置的方法，具体包括以下内容：

1. 工行开放平台的监控体系；
2. 如何适应云环境、分布式、国产化等规模化、差异性的挑战；
3. 未来，监控系统将何去何从。

 

vivo业务高可用建设实践

vivo 业务运维总监 周甲黎

 

随着业务高速发展，vivo对稳定性的诉求越来越高，面临着机房可用性、业务强耦合等多方面的挑战，本次分享将基于这些业务挑战，给大家带来一些高可用建设的新想法和建议，具体包括以下内容：

1. 影响业务稳定性的因素；
2. 高可用建设的常用方法；
3. 在业务标准化、高可用架构应用、预案演练及复盘等四个方向做的重点建设、沉淀的运维方法，尤其是高可用建设的具体落地实践。

 

京东科技全链路故障诊断智能运维实践

京东科技 智能运维算法高级经理 张静

 

本次分享将介绍京东科技智能运维整体能力、传统运维与智能运维在故障预警到根因定位的直观比对时间轴，以及智能运维建设的价值。还将详述时序异常检测算法学件在京东科技线上横向业务场景，纵向监控、数据库、网络、资源调度等多个场景的落地经验，并提供以下启发：

1. 运维算法学件建设经验，持续化迭代训练体系搭建方案；
2. 运维算法学件与真实运维场景落地结合的实践经验；
3. IEEE智能运维方向论文收录经验，知识产权创新点挖掘方法。

 

新浪智能数据分析平台建设

新浪 部门主管 高鹏

 

近些年“可观测”成为运维场景的标配，其对大数据系统提出了更高的要求，本次分享将介绍新浪在此挑战下构建智能数据分析平台的经验，具体包括以下内容：

1. 如何协助开发构建全链路监控体系，将业务的繁杂调用关系搜集到统一分析平台，构建统一分析、报警平台；
2. 在高达近千万写入量的背后，是一套高效、低成本的数据分析平台，如何在其上构建对用户友好的系统，方便用户捞取、分析数据；
3. 除了在运维监控领域，如何将数据分析、数据科学用于成本分析，并结合K8S对资源实现更细粒度的动态弹性，降低服务成本。

 

运维数据价值升级：基于SLO健康度体系探索与实践

蚂蚁集团 AIOps技术专家 徐新龙

 

SLO为应用的服务质量定义了明确的目标，帮助团队提供一致的客户体验、平衡功能研发与平台稳定性，改善与内部和外部用户的沟通。本次分享将以蚂蚁集团内部实践为例，介绍如何从0到1构建SLO、如何将AI结合SLO使数据发挥更大价值，以及基于SLO的健康度体系在运维场景下的成功实践，并提供以下启发：

1. 结合实际场景和需求，定义SLO的意义和出发点；
2. 通过标准化设计，构建自动化能力，提升规模和场景覆盖，简化SLO配置的复杂度和费力度；
3. 将SLO应用到日常的应急场景中，结合AI算法在异常检测、故障定位、预案推荐等场景下的使用，提升应急能力和效率。

 

因智而治，数据库“自动驾驶”的探索和实践

阿里云 数据库事业部高级产品专家 胡航丽

 

智能化，是数据库未来的重要发展方向之一。AI for DB，帮助数据库具备自感知、自定位、自修复、自运维的能力，可以有效简化数据库的运维难度，帮助数据库实现“自动驾驶”。本议题将分享阿里云数据库在“自动驾驶”上的具体实践和经验。

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06

金 融 科 技

 

金融科技新布局：如何从科技赋能迈向科技引领

 

适听人群：银行/金融机构CIO/CTO，金融科技战略规划、大数据架构设计、金融科技应用研发/运维、金融业务系统研发/运维等从业人员

GaussDB在金融核心业务场景的迁移与应用

华为云 GaussDB数据库生态工具研发总监 窦德明

 

本议题主要分享GaussDB在金融领域的核心业务场景中，如何平稳快速完成传统数据库搬迁的最佳实践与思考，具体包括以下内容：

1. 介绍传统数据库迁移整体方案；
2. 解析GaussDB数据库在金融核心业务场景的迁移案例；
3. 分享华为云数据库发展策略。

 

混沌工程在中国银行的实践探索

中国银行 信息科技运营中心技术经理 侯楠楠

 

众所周知，在一个复杂的分布式系统中，我们并不能阻止系统软硬件故障的发生，所以应该致力于在异常行为被触发前，尽可能多地识别出会导致异常的环节。当我们识别出这些风险时，就可以有针对性地对系统进行加固、防范，从而避免故障发生并带来严重后果。这就是本次分享混沌工程的目的，具体将介绍以下内容：

1. 混沌工程的背景；
2. 基于分布式建设的混沌工程实践在中国银行的探索；
3. 混沌工程平台建设的思路；
4. 混沌工程对生产安全的意义。

 

工商银行分布式转型实践

工商银行 软件开发中心二级经理 郑楚钢

 

本议题主要介绍工商银行主机业务服务化背景、规划、建设方案，以及在服务化产生的事务问题上的解决方案，分享事务模型在工商银行常见业务场景中的适配、工商银行主机业务分布式转型的成效，并提供以下启发：

1. 传统银行在主机业务下移过程中都遇到哪些问题、如何解决；
2. 大量传统主机业务陆续迁移到分布式平台，IT架构如何转型；
3. 分布式事务模型如何适配常见银行场景，又有哪些问题、如何解决。

 

分布式数据库在金融系统中的应用

建信金科 MySQL研发负责人 郝国庆

 

建设银行信用卡中心数据库原运行于IBM主机平台之上，该平台虽稳定，但由于高度集中，故障影响范围大，且成本高昂，扩展性差，为解决该问题，同时也为响应国家安全策略以及总行党委要求，建设银行信用卡中心对数据库架构进行分布式改造，并迁移至分布式数据库。在此过程中，对数据库的高可用和灾备架构进行改造，采用主备和异地双中心的方案，做到同城RPO等于0，异地RPO接近0的要求。本次分享具体包括以下内容：

1. 分析信用卡中心原数据库架构的优缺点；
2. 介绍目前信用卡中心的数据库架构；
3. 介绍高可用和灾备方案的设计；
4. 分享信用卡OLTP平台向大数据OLAP平台同步的实践。

 

云数据中心的移动化和无人化运维探索与实践

华夏银行 信息科技部中间件维护组组长 魏中伟

 

主要介绍华夏银行云数据中心在向“四层三域一中台”架构演进的过程中，对移动化和无人化运维的探索路径和经验总结，具体包括以下内容：

1. 华夏银行云数据中心的“四层三域一中台”运维架构是如何构建的；
2. 华夏银行构建移动化运维体系的搭建方案、安全措施、最新成果；
3. 华夏银行无人化运维的实现方案、经验总结、最新成效和未来计划。

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