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董西成
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Java性能优化指南及唯品会的实战

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张晓通
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互金企业如何运用技术解决发展和合规的挑战

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B站微服务链路监控实践

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Microservice 在 Cloud Foundry 的应用

Jack Wu
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AI助力大数据OLAP - Apache Kylin智能建模与调优

李扬
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Stream Computing at LinkedIn: the application and the trail blaz

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秒级监控时代

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千万级大型IoT平台与应用架构设计

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物联网操作系统漫谈

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去哪儿网消息中间件演进

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Exploration of self-management for Kafka and stateful system at

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XLeaning:360深度学习调度平台架构设计

李远策
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Greenplum 机器学习工具集和案例

Yandong Yao
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进击的巨人:基于 Angel 的高维度在线机器学习

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基于 Clever 分布式深度学习平台的人工智能落地实践

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要“蜕变”不要“退变”——成为合格技术领导者

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头疼,技术 leader 怎么定量化 KPI

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原生分布式关系数据库的架构实践和商业思考

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电竞数据的容器实践 — Serverless 的电竞数据计算平台   演讲概要   o VPGame现有计算资源的痛点- 资源闲置(早晚高峰不一致的机器很多)- 电竞数据计算的需求逐渐增多o 尝试通过serverless利用资源- 资源用量合理调度- 减少运维/运营成本- 关注算法本身- 结合docker(不同的技术栈,不同的基础镜像,只关注容器的拉起,消亡 —> 同步及异步的任务,相比KVM,学习成本低)o VFunctions的实现o VFunctions的特性- 资源调度算法- 算法镜像的预热与淘汰- 动态路由功能(结合了api-gateway,方便业务写完算法直接配置访问地址)- 资源隔离(docker的资源控制能力)- 旁路系统(可选)(prometheus监控,simple log的debug,harbor+ldap的内部镜像仓库)o VFunctions的应用场景- MVP计算(基于已有的mvp模型,起因平台比赛增加,老的单点服务无法支撑,单纯扩容浪费资源)- 用户的连胜胜率/平均胜率的计算- 胜率预测器及其模型的训练(同步任务支持业务,异步任务支持训练)o 没有银弹- 容器的cold start耗时- 不是其他架构的替代者(共存,不同场景)- debug的复杂度(异常日志收集等)   听众收益   了解如何利用容器技术,解决电竞行业的业务需求。
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