11/29 上海 | DAMS 峰会,了解 AI 技术在数据库中的应用与实践

科技   2024-11-14 16:30   上海  

11月29日,第九届DAMS中国数据智能管理峰会即将在上海举行!峰会设置了主会场以及数据智能&数据资产管理、数据库&智能运维等主题专场。为了和大家一起探索AI相关技术在大数据、数据资产管理、数据库、运维等领域的最佳落地方式,挖掘由此激发的软件发展和技术进步,邀请到来自腾讯、抖音、百度、快手、携程、小米、工行、平安集团、中国银联、太平洋保险、兴业证劵、新炬网络、中国航信复旦、华东师大一众产学研界技术领跑单位的专家学者和技术代表,为大家带来可借鉴、易落地的满满干货。

DAMS中国数据智能管理峰会


时间:2024年11月29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: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




主题设置及演讲嘉宾先睹为快
01
数  据  库

AI驱动下的数据库技术多元并进与选择


适听人群:DBA、数据库开发/运维、向量数据库、国产数据库、超融合数据库、数据架构等从业人员


AI赋能数据库性能异常诊断

华东师范大学 数据科学与工程学院教授/博导 蔡鹏



议题要点及收获:

  1. 如何构建有效的性能异常数据集

  2. 如何利用机器学习技术提高异常根因识别的精度

  3. 如何提高异常诊断结果的可解释性和操作性


兴业证券国产数据库选型及改造实践

兴业证券 信息技术部数据库团队负责人 陈林林



议题要点及收获:

  1. 国产数据库的架构选型标准及日常运维要点

  2. OLAP场景改造下的分布式数据库改造难题及解法

  3. 国产数据库进入深水区后的思考:如何从能用到好用


大模型时代,云原生“数据底座”的创新和实践

百度智能云 数据库&大数据总架构师 朱洁



议题要点及收获:

  1. 工业界在云原生数据库、云原生数据仓库、数据湖的创新

  2. 工业界在多云异构数据库、与大模型结合的智能运维平台的创新

  3. 打造数据底座的核心思路和最佳实践


数智化时代打造超融合数据库

《收获,不止SQL优化》作者

前中国电信 数据库专家 梁敬彬



议题要点及收获:

  1. 超融合数据库的技术原理和实际应用

  2. 超融合数据库如何成为现代数据处理不可或缺的解决方案

  3. 超融合数据库的强大潜力和关键作用


02
智  能  运  维

借力大模型与大数据,运维智能化再升级


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



基于大模型的新一代智能运维能力建设

新炬网络 产品事业群总经理 宋辉



议题要点及收获:

  1. 云原生、微服务架构下运维面临的新的问题与挑战

  2. 基于大模型的新一代智能运维平台建设方案,如何构建运维的新质生产力

  3. 告警分析、故障诊断、智能客服等基于大模型的智能运维场景介绍


基于大模型的数据库运维智能化实践

中国银联 信息总中心数据库专家 梁克会



议题要点及收获:

  1. 大规模数据库运维的难点和解法

  2. 大模型在中国银联超大规模数据库运维中的应用场景和成效

  3. 数据库智能化运维发展趋势


大模型与Agent技术在金融级智能运维的创新应用

太平洋保险数智研究院 云首席架构师 王辉



议题要点及收获:

  1. 大模型与Agent技术在运维领域的创新应用

  2. 大模型运维市场分析与洞察,助力金融企业制定合适的竞争策略

  3. Agent智能运维体的应用与展望,推动运维智能化发展


工商银行分布式系统故障定位新技术研究与实践

工商银行 数据中心金融科技经理   矛逸斐



议题要点及收获:

  1. 工商银行分布式架构及运维转型概述

  2. 基于分布式的自动化运维能力概述

  3. 故障定位新技术研究与实践



AI驱动下的可观测平台架构升级实践

携程 可观测平台研发负责人 毛咏伟



议题要点及收获:

  1. 携程的监控告警、可观测性工具架构介绍

  2. 监控和日志数据持续膨胀的治理方法

  3. AIOps依赖的可观测性数据集质量保障体系

03
数据智能&数据资产管理

海量数据高效提纯,智能化管理与应用


适听人群:数据开发、数据架构、大数据平台研发/运维、数据智能、数据管理、数据资产管理、数据中台建设等从业人员


大模型时代的数据管理

复旦大学教授/博导

上海市数据科学重点实验室主任 肖仰华


平安人寿数据智能之数据中台实践

平安人寿 架构与数据管理团队副总经理 朱晟



议题要点及收获:

  1. 数据智能技术如何在保险行业落地

  2. 解构平安人寿数据中台的建设升级

  3. 数据治理、数据开发、数据服务、数据应用如何进行数据智能实践


大模型时代的数据挑战与机遇

中国航信 副总经理 李劲松


让AI写SQL——大模型时代的数据体系

腾讯游戏 数据技术负责人 刘岩



议题要点及收获:

  1. 腾讯游戏如何基于大语言模型(LLM)解决数据工程面临的挑战

  2. AI时代如何建设数据体系,涵盖数据基建、数据资产、数据治理

  3. AI工程平台剖析:AI+湖仓一体的系统架构、基于人机协同的应用架构、基于multi-agent的功能架构等


小米AI数据管理平台落地实践

小米 计算平台产品经理 何婵



议题要点及收获:

  1. AI数据管理的发展趋势和业界方案

  2. 小米AI数据管理平台设计方法论:非表格数据资产统一管理、统一治理、统一开发和训练等

  3. 平台落地实践及业务收益


AI赋能数据资产管理革新——在数据标准等多领域的探索实践

广发银行 信息科技部数据管理处负责人 张文博



议题要点及收获:

  1. AI在金融级数据资产管理中的作用

  2. 基于多项AI技术,广发银行在数据标准、数据安全、数据质量领域取得的突破

  3. AI在数据资产运营中的效果


字节大数据血缘演进与应用

抖音集团 大数据研发专家 赵国祥



议题要点及收获:

  1. 认识大数据血缘方向,了解建设思路

  2. 血缘系统架构如何设计,重点解决的问题

  3. 血缘的价值应用在哪些方向


LLM在B站大数据架构中的应用落地

哔哩哔哩 大数据架构师 郭跃鹏



议题要点及收获:

  1. 大数据知识库的构建实例

  2. 如何结合B站大数据开发自己特有的Agent

  3. 大数据作业诊断自动化实践


流批一体在快手的探索实践

快手 本地生活实时数据负责人 郭轶轩



议题要点及收获:

  1. 快手实时数仓演进历程及痛难点

  2. 流批一体的应用场景落地

  3. 流批一体性能优化、资源成本优化建议



大会议程


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