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出品人:张雷
字节跳动数据库技术负责人
2019 年加入字节跳动,拥有 10 多年的数据库存储研发经验,目前负责基础架构数据库(RDS、veDB、ByteDoc 等)、对象存储 TOS、大数据存储 HDFS 等产品的研发和运营运维工作。
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专题:新一代云原生数据库
2021 年是大数据技术蓬勃发展之年,不管是分布式架构成为主流,还是 HTAP 引领趋势,数据库的话题已经从上云( On Cloud )到如何与云原生真正结合( In Cloud )。该专题将邀请国内外专家代表,一起探讨云原生时代的数据库创新和实践。
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云原生数据库技术趋势与英特尔最佳实践
14:00-14:25
任晓蕾 英特尔数据中心与 AI 事业部解决方案架构师
接近 20 年的 IT 工作经验,目前在英特尔公司担任解决方案架构师,主要的技术领域是大数据分析/数据库,在数据库和大数据类软件的架构设计和系统优化方面具有丰富的经验。
云原生数据库技术趋势与英特尔最佳实践
基于紧耦合的设计方式,传统数据库系统的灵活性和伸缩性受到很大的限制。随着云原生时代的到来,资源池化,计算和存储解耦,可以按需按量使用、弹性调度资源,云原生技术下的数据库系统也成为未来技术的主流方向。云原生与分布式结合的新一代云原生数据库具备了高扩展性、易用性、迭代快速、成本降低等特点。本演讲将分析常用云原生数据库的技术流行趋势和技术架构,同时分享用户的云原生数据库部署的案例分析,包括如何采用英特尔在数据库技术上的从硬件到软件的整体能力,来帮助用户优化其云原生数据库的解决方案。
1. 云原生数据库技术发展趋势
2. 云原生数据库技术生态
3. 典型云原生分布式数据库方案及英特尔最佳实践
Apache Doris 的数据湖分析技术与应用实践
14:25-15:00
李继炳 SelectDB 高级软件研发专家、Apache Doris Contributor
SelectDB 高级研发专家,主要从事 Apache Doris 查询层优化和数据湖相关研发工作,具有超过 10 年的大数据系统和数据库内核领域的设计与研发经验。加入 SelectDB 前,曾任百度大数据部高级研发工程师,负责 Apache Doris 元数据模块的设计与开发。后加入 AWS,负责 AWS Snowmobile EB 级数据迁移服务的设计与实现。
Apache Doris 的数据湖分析技术与应用实践
Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的开源分析型数据库。依托其强大的并行处理能力和高性能算子,可以在海量数据集上提供亚秒级的交互式查询体验。 而近年来,随着数据湖技术飞速发展,越来越多的企业开始依托数据湖技术构建其基础数据的存储架构,并利用数据湖提供的批流一体,事务隔离和数据更新能力,沉淀了大量企业数据。 本次分享,将介绍如何基于 Apache Doris 对数据湖中的数据进行快速分析,以及 Doris 在多源数据联邦查询方面的功能和进展。帮助听众了解 Apache Doris 的数据湖分析技术细节以及如何快速构建高效的查询分析体系。
1. Apache Doris 简介及核心功能一览
2. Apache Doris 数据湖分析技术内幕
3. 基于 Apache Doris 构建统一的多源数据分析系统
4. Apache Doris 社区及未来规划
云时代下的数据库自治体系建设与实践
15:00-15:35
蔡金龙 美团基础研发平台数据库研发主管
美团数据库平台研发组负责人,负责过 SRE、KV 和 DBA 相关运维团队,主导了美团关系数据库变更和管控平台 RDS、数据库自治服务 DAS 和数据库安全防火墙 DBSS 相关项目从 0-1 的建设。目前正在构建新一代数据库智能运维平台,借助 AI 实现数据库高度自治。
云时代下的数据库自治体系建设与实践
伴随业务的高速扩张,美团私有云数据库出现井喷,伴随而来的是大量的告警。这些告警的根因往往需要运维人员长时间的分析,并带来了不可控的时间成本以及误判风险,由此造成的小故障扩大成大事故的案例数不胜数。因此,本次的主题将会介绍如何利用实时计算能力 (Flink/Spark) 构建海量监控数据的计算和存储、基于海量数据丰富数据库的可观测性、结合专家经验 + AI 实现数据库异常发现和根因定位、让决策和处理联动提升故障自愈的能力。
1. 数据库实例高速增长下,团队面临的主要矛盾
2. PB 级的海量监控数据实时计算和存储能力建设
3. 完善数据库可观测性(全量 SQL/Transaction/Lock 等)
4. 基于 AI 的数据库异常发现、根因定位和故障自愈
5. 实际场景中的经典案例展示
字节云原生数据(veDB)的优秀技术实践
15:35-16:10
聂愿愿 字节跳动基础架构 veDB (for MySQL) 技术负责人
毕业于武汉华中科技大学,有 10 余年的数据库内核开发经历,曾供职于 IBM、Teradata、华为,2019 年加入字节跳动基础架构团队,目前负责 veDB (for MySQL) 技术方向及所在团队。主要关注分布式数据库、分布式存储技术方向。加入字节跳动后,从无到有参与构建了 veDB (for MySQL)产品,并已在字节内部大量上线应用。
字节云原生数据(veDB)的优秀技术实践
字节云原生数据库(veDB for MySQL)自 2020 年 4 月推出以来,已经在字节内部业务大量上线并即将在火山引擎平台正式公测,但由于内部业务大都从 MySQL + 本地 NVME SSD 迁移而来,使用过程中也碰到了不少的问题。比较突出的是,计算存储拉远后造成的性能问题。如何克服这些问题同时又不影响业务侧体验及口碑非常重要。本次演讲会挑选几个典型的技术案例,深入介绍 veDB (for MySQL)技术上是如何克服这些挑战的。
1. 字节云原生数据库(MySQL)简介
2. 技术案例一:Fast DDL
3. 技术案例二:Hot (Extended) Buffer Pool
4. 技术案例三:Quick Resharding
5. 技术案例四:Parallel Query
6. 未来技术发展方向
Google Cloud 在云原生数据库上的实践和探索
16:10-16:45
郭斌 Google Cloud 数据库架构师
多年数据库技术实践经验,精通主流关系型数据库和 NoSQL 数据库,对各类新的数据库技术有着深入的理解和丰富的实战经验,特别是近两年来和游戏公司合作较多,对游戏公司的数据库需求吃得很准,钻得很深。加入谷歌之前,曾在 Elastic、MongoDB、Oracle 担任架构师、咨询工程师等职位。
Google Cloud 在云原生数据库上的实践和探索
云原生数据库的发展日新月异,“向左走,还是向右走”?Google Cloud 作为全球数据库的领导者,构建了一个日益完整的云原生数据库体系,通过持续创新、引领潮流,协助我们的用户解决诸多数据计算、存储、分析、管理所面临的挑战和问题,激发业务活力。
1. 云原生数据库的概览
2. Spanner 数据库带来的创新
3. AlloyDB 在 Log is database 的探索
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