一、峰會簡介

正如From、Join、排序等是SQL的基本算子，存儲與計算是也是數(shù)據(jù)架構(gòu)中數(shù)據(jù)生產(chǎn)與消費的基本算子，對于數(shù)據(jù)架構(gòu)之下的技術(shù)棧層級，我們可將其定義為數(shù)據(jù)基礎架構(gòu)。

數(shù)據(jù)存儲技術(shù)在適應大數(shù)據(jù)時代的規(guī)模需求基礎之上，持續(xù)優(yōu)化可用性、可靠性、存算分離、事務性等能力，演變出分布式文件系統(tǒng)、分布式對象存儲、分布式塊存儲三大類型，數(shù)據(jù)庫也通過存儲格式等方面的改進助力數(shù)據(jù)處理的加速等應用需求。為適應AI的迅速發(fā)展，對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)等原始數(shù)據(jù)形式的存儲支持以提高數(shù)據(jù)表達能力，或者對AI算法架構(gòu)中間產(chǎn)物向量表示的存儲支持以提高處理效率，都是不可小視的發(fā)展趨勢，特別是后者已經(jīng)在大模型推動下成為行業(yè)熱門，即向量數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)計算以離線計算和實時計算為兩大主要技術(shù)路線，離線計算引擎以Spark為主導，實時計算引擎以Flink為主導，規(guī)?；允堑谝惶攸c，而前者發(fā)展較成熟，后者則在往云原生、流批一體、流式數(shù)倉、流式數(shù)據(jù)庫等方向迅速發(fā)展，但在實際應用中，這兩大引擎仍需要根據(jù)業(yè)務需求，進行大量的技術(shù)優(yōu)化。

本次峰會設立分布式存儲架構(gòu)、大規(guī)模存儲架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲應用、向量數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、離線計算架構(gòu)、實時計算架構(gòu)、大規(guī)模計算架構(gòu)、數(shù)據(jù)計算應用等8個主題論壇。

二、峰會核心資料清單

大規(guī)模存儲架構(gòu)

大規(guī)模計算架構(gòu)

分布式存儲架構(gòu)與優(yōu)化

離線計算架構(gòu)

實時計算架構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲應用實踐

數(shù)據(jù)計算應用實踐

向量數(shù)據(jù)庫架構(gòu)與實踐

三、峰會核心資料截圖示例

四、獲取大會核心PPT全套資料

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