线下沙龙 | 贝壳数据智能平台核心架构揭秘|大数据|数据智能|迭代

　　10月17日，13：00-18：00（13：30正式开始），由DataFunTalk联合贝壳数据智能中心主办的贝壳数据智能平台核心架构揭秘将邀请来自贝壳的五位嘉宾，进行线下分享。

　　沙龙信息

　　本期主题：贝壳数据智能平台核心架构揭秘

　　活动主办：DataFunTalk、贝壳数据智能中心

　　分享嘉宾：仰宗强、肖赞、李世昌、袁彬、彭克炼

　　分享时间：10月17日，13:30-18:00

　　分享地点：北京市海淀区东方电子科技大厦4层一年级会议室 ( 同步直播 )

　　日程安排

　　内容摘要

　　仰宗强

　　贝壳 | 资深工程师

　　仰宗强，贝壳找房资深数据工程师,现负责贝壳找房一站式大数据开发平台建设。曾就职于百度，参与百度流量数据仓库和工具平台的研发工作。

　　分享主题：贝壳一站式大数据开发平台实践

　　内容摘要：本次分享主要介绍贝壳"一站式数据开发平台"的落地实践，包含：数据接入、作业调度开发、数据开放共享等数据研发的全流程，以及如何以元数据为基础构建贝壳数据资产的统一管控平台，实现大数据时代的数据自助服务。

　　肖赞

　　贝壳 | 资深工程师

　　肖赞，贝壳找房数据智能中心资深研发工程师。毕业于北京大学，获得博士学位。在分布式系统、JavaEE中间件和大数据系统等方面有多年的研究和实践经验，拥有完整的大数据平台和基础架构研发经验，对分布式存储、数据平台架构、数据仓库等领域有深入的理解和丰富的实践经验。

　　分享主题：贝壳 OLAP 平台架构演进

　　内容摘要：本次分享主要介绍贝壳OLAP平台从早期基于Hive+MySQL原始阶段，到基于Kylin单一引擎的平台化建设，再到支持多种不同OLAP引擎的灵活架构的发展历程，并分享架构演进过程中遇到的各种挑战、相应的解决方案和应用效果，以及在众多开源OLAP引擎做技术选型的一些思考和实践经验。

　　李世昌

　　贝壳 | 资深工程师

　　李世昌，2011年毕业于北京工业大学，2015年加入贝壳，伴随着贝壳的成长，参与了贝壳多个大数据平台的搭建过程，目前专注于用户数据分析和贝壳DMP平台建设。

　　分享主题：贝壳 DMP 平台建设实践

　　内容摘要：本次分享主要介绍贝壳DMP平台在搭建过程中遇到的难点和解决思路，以及在业务中的应用场景和效果。

　　听众收益：

　　快速了解DMP

　　如何快速搭建整个DMP平台

　　了解DMP在业务场景中的应用和业务赋能

　　新技术/实用技术点：

　　Spark、Clickhouse、Bitmap

　　袁彬

　　贝壳 | 资深工程师

　　袁彬，2016年硕士毕业于北京工业大学，曾就职于新浪微博，从事短视频推荐、视频处理相关工作。目前在贝壳找房担任搜索推荐排序相关优化工作的负责人，作为贝壳智能推荐平台的核心研发人员，担任核心策略模块的研发和设计负责人，并参与了推荐平台从无到有的搭建全过程。

　　分享主题：贝壳智能推荐平台成长之路

　　内容摘要：随着公司的发展，贝壳智能推荐平台作为贝壳的核心策略服务，面临着业务高速扩充、迭代效率提升、优化目标转变等多重挑战。本次分享主要介绍贝壳智能推荐平台的演进之路，以及如何实现以策略驱动架构、以架构赋能策略的循环迭代方式。

　　听众收益：

　　通过智能推荐平台的演进过程，介绍业务发展的不同阶段，推荐系统会遇到什么样的问题以及如何驱动架构进行升级迭代

　　通过详细介绍贝壳智能推荐平台的架构设计，讲述一个好的推荐服务架构设计是如何做到高可配、高可用以及支持高效策略迭代的

　　新技术/实用技术点：

　　高效策略迭代能力

　　快速业务场景接入能力

　　排序模型服务化标准流程

　　彭克炼

　　贝壳 | 资深工程师

　　彭克炼，贝壳商业化策略算法技术负责人，曾就职于阿里、猫眼等公司，从事计算广告、推荐等算法开发多年，加入贝壳后，推动贝壳商业化架构升级和算法中台建设。

　　分享主题：贝壳商业化算法中台架构演进中的最佳实践

　　内容摘要：随着贝壳流量的日渐增长，贝壳商业化细分场景越来越丰富，公司对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求，贝壳商业化策略算法中台的架构也在不断的进行调整和升级。本次演讲将围绕贝壳商业化策略算法中台的架构演进过程，介绍贝壳在商业化策略算法中台架构方面的探索和实践。重点探讨贝壳商业化算法模型落地、架构设计、服务治理以及性能优化方面的问题，以及如何增强系统的稳定性和扩展性

　　听众收益：

　　介绍贝壳商业化算法落地方案

　　贝壳商业化策略算法中台的架构设计思路以及重构中碰到的问题和解决方案

　　如何提高服务稳定性和提升服务性能

　　新技术/实用技术点：

　　算法模型落地、服务稳定性保障、性能优化

　　茶歇