2023/06/11，09:00-12:30，在DataFunSummit 2023：OLAP引擎架构峰会上，由阿里云资深技术专家，实时数仓 Hologres 研发负责人姜伟华老师出品的云原生OLAP论坛讲邀请来自阿里云、亚马逊云科技、三七互娱、聚水潭、诺亚财富的5位嘉宾，就相关主题进入深度分享与交流，会议将全程直播，欢迎大家免费扫码报名收看～

 

出品人：姜伟华 阿里云智能资深技术专家，实时数仓Hologres研发负责人

个人介绍：姜伟华，复旦大学博士，阿里云资深技术专家，花名果贝，阿里云产品实时数仓Hologres研发负责人，超过10年大数据研发经验，开源社区贡献者，曾创立国内最早的大数据发行版，领导知名公司大数据项目开源，他带领的团队创立了2个Apache开源项目，涌现出超过10名Apache Committer。

王奇 阿里云 高级技术专家

• 个人介绍：王奇，阿里云智能高级技术专家，花名慧青，阿里云产品实时数仓 Hologres 研发，超过8年大数据研发经验，目前主要聚焦于 Hologres 分布式、弹性计算等相关工作。

• 演讲题目：弹性计算在阿里云大数据 OLAP 上的实践与思考

• 演讲提纲：

1. 介绍目前大数据 OLAP 遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题

2. 解析阿里云 Hologres 是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践

3. 分享阿里云 Hologres 弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新

• 听众收益：

1. 大数据分析的几个阶段是什么

2. 大数据分析遇到的问题是什么

3. 大数据分析的核心刚需是什么

4. 如何解决这些大数据分析遇到的问题和核心刚需

5. 如何解决大数据分析的弹性问题

徐玉立 三七互娱 数据架构师

• 个人介绍：长期从事大数据和数据应用的研发工作。曾主导某互联网金融企业实时风控平台的产品研发，具有丰富的数据中台建设实践经验。现任三七互娱旗下子公司37手游的数据架构师，主要负责数据仓库和数据中台的建设工作，以及广告归因和广告投放等系统的架构设计。

• 演讲题目：37手游量子智能广告系统基于云原生 OLAP 的应用实践

• 演讲提纲：主要介绍37手游的业务背景及特点，量子系统的介绍及核心业务流程、业务价值，量子系统的技术架构的演进等，还介绍了37手游 OLAP 的实践以及37手游量子系统的一些未来规划。具体内容包括：

1. 37手游的业务背景

2. 37手游量子智能投放系统的实践

3. 37手游 OLAP 实践

4. 未来规划

• 听众收益：

1. 了解37手游广告投放系统的核心业务流程

2. 了解37手游量子系统的实践过程

3. 了解37手游在云原生 OLAP 的实践过程

杨探 亚马逊云科技 解决方案架构师

• 个人介绍：亚马逊云科技解决方案架构师，负责互联网行业云端架构咨询和设计。曾就职于 NTTDATA，服务国内、海外日企客户。

• 演讲题目：专门构建的云原生数据仓库 Amazon Redshift

• 演讲提纲：

1. 初识 Amazon Redshift

2. Amazon Redshift 之联邦查询

3. Amazon Redshift 之 Spectrum

4. Amazon Redshift 之机器学习

• 听众收益：

1. 深入了解 Amazon Redshift 架构

2. 深入了解 Amazon Redshift 如何与其他亚马逊云科技服务集成，让客户轻松构建云上湖仓

李月/鄢文斌 聚水潭 高级大数据开发专家/资深大数据开发工程师

• 个人介绍：

李月，十年数据库、大数据开发和技术架构经验，14年-21年阿里云工作经历，参与了淘宝单元化、集团上云、国际业务全球化等关键业务发展，21年加入聚水潭，主导数仓架构升级，商业化产品研发体系的搭建工作。

鄢文斌，19年硕士毕业一直从事数据开发，目前在聚水潭主要负责数据产品的开发工作。

• 演讲题目：聚水潭云原生 OLAP 架构的最佳实践

• 演讲提纲：

1. 聚水潭数仓的构建之路

2. 数据智能产品介绍

3. 物流实时预警最佳实践

4. 云原生数仓的未来期望

• 听众收益：

1. 对于零售行业 Saas ERP 服务的有体系化认识

2. 对于零售电商场景商家工作流、业务痛点、数据智能产品价值有清晰的理解

3. 基于阿里云 OLAP 在线服务+实时分析一体化云原生数仓的理解和思考

李欣 诺亚财富 数据仓库总监

• 个人介绍：负责诺亚财富数据仓库建设，推动大数据技术在金融领域的落地和应用。之前主要工作：喜马拉雅、百姓网、Ebay 等，硕士毕业于同济大学。

• 演讲题目：诺亚财富金融数字化转型中 OLAP 的探索和实践

• 演讲提纲：

1. 诺亚财富简介

2. 复杂业务挑战：自建 OLAP 服务集群面临运维难、用数慢、数据割裂等问题

3. 技术选型：应对金融领域特征的 OLAP 选择

4. 金融业务案例：

• 客户资产分析报告系统
• 自助取数平台
• 金融数据服务快速落地（API、明细数据、看板）

5. 最佳实践

• 听众收益：诺亚财富+阿里云金融OLAP最佳实践，更简的架构，更快的查询，更低的成本，一站式 OLAP 在金融数字化场景快速落地。