【主会场限时免费】BAT、奇虎360、美团、美图、JFrog、PingCAP、广发、汇丰共话DevOps&AIOps

2018年11月30日 8:30 ~ 2018年11月30日 17:00
限额500人
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    峰会介绍

    DevOps作为打破开发和运维之间壁垒的方法论,在打通应用全生命周期工具链路的过程中,扮演着极为重要的角色!如何高效实现敏捷运维,如何让运维更加敏捷化,俨然成为当下所有企业的必答题目。

    全球敏捷运维峰会(Gdevops2018),是国内同时覆盖一线与二线城市的高端技术峰会,在各地均有极大影响力。目前已成功巡回北京、上海、广州、杭州、成都五城,主题覆盖敏捷运维、数据库、云与架构等重点方向。Gdevops峰会汇聚DBAplus社群数百专家资源,是与政府、企业携手打造的敏捷运维领域标杆盛会,全面覆盖从DBA、运维工程师到CXO等所有技术圈层、从互联网、电信、金融、交通到物流等重点行业,在业界、媒体界具有极大影响力。

    ​年度收官盛会,有哪些精彩亮点

     

    历经一年时间,Gdevops再次从成都、上海、北京成功巡回至广州,即将于11月30日举办2018年度收官盛会,重磅议题与大咖讲师碰撞出的火花将异常精彩,针对AIOps展开的多方位落地细节呈现,更是值得热切期待!


    一、活动亮点


    1、BAT等名企大佬齐聚,聚焦AIOps落地实战

     

    柳明  阿里巴巴P8专家

    讲师介绍:带领团队从0到1进行搜索技术平台化的建设,对搜索技术、后端技术平台的DevOps、AIOps、大数据离线处理有深刻的理解和思考。

    主题:《阿里搜索中台DevOps & AIOps实践》

    主题介绍:15年底阿里启动集团中台战略,而在中台布局中非常重要的一环便是搜索中台化,但因搜索技术本身的复杂和业务规模的庞大,我们在技术上、产品上都遇到了世界级挑战。作为一名阿里搜索老兵,有幸见证了整个搜索中台的发展,本议题将分享一个后端服务该如何解决规模化、成本、效率、质量问题,朝平台化产品前进的经验。

     

    聂鑫  腾讯运维总监/T4专家

    讲师介绍:从开发到运维,伴随腾讯社交网络运营部成长的十年,负责过腾讯社交产品所有业务运维工作,目前主要负责业务运维、织云产品、AIOps体系等团队管理工作。

    主题:《腾讯最新AIOps落地与实战》

    主题介绍:运维领域技术创新这几年高速发展,手段越来越复杂,方向越来越多。特别是AI技术在运维技术上的运用,帮助运维技术和体系出现跃进式变化,如何判明方向和尝试创新?在建立基于AI的运维体系上少走弯路?本议题将基于腾讯运维建设的真实历程,全面透视运维领域中自动化和监控体系的演进与技术迭代、AI实践与落地技巧。

     

    ​郭永帅  AIOps部署团队负责人

    讲师介绍:2014年加入百度,先后负责百度账号体系运维,百度集群控制系统和百度智能部署产品研发,兼具运维和研发的实践,在分布式调度、部署控制系统方面有丰富经验。目前精力集中在云上智能部署产品的设计与开发工作,致力于为百度云用户提供通过百度复杂环境考验的高水平运维产品。

    主题《百度智能持续交付的设计思路和实践经验》

    主题介绍:IT运维已大步迈入智能化时代,上线变更却始终未能达到无人值守的智能化变更形态。百度结合多场景的实践经验,构建了智能部署系统。核心思路是智能分级发布模版控制变更风险,智能检查及时发现上线异常并提供自动中止和快速回滚的止损能力。本次分享将完整介绍百度智能部署系统的设计思路和实践经验。

     

    谢涛  新炬网络数据产品部总经理

    讲师介绍:思科CCIE。6年国内省级运营商经验,5年华为海外运营商运维经验,4年软件产品开发经验。期间任省级运营商运维管理岗、华为海外运维项目总监、大数据信令项目总监、软件产品研发部总监等。

    主题《从自动化到智能化的企业级AIOps演进与落地》

    主题介绍:智能化运维不仅是互联网公司的必然选择,也是传统企业不可避免的发展趋势。在传统企业AIOps落地过程中都有哪些注意要点?怎样做才能实现从自动化到智能化的转型?本议题将基于新炬网络在助力传统企业智能化运维上做过的尝试和经验,串连出落地AIOps的演进路线。

     

    籍鑫璞  奇虎360 AIOps项目技术负责人

    讲师介绍:奇虎360机器学习工程师、智能运维项目技术负责人。致力于用AI手段解决普通运维场景难以解决的问题,从运维成本和效率两方面,节省资源,提高效率。

    主题:《360智能运维的实践方案》

    主题介绍:随着互联网规模的扩大、场景的不断复杂,普通的运维手段已经很难解决诸多场景。智能运维的出现,利用AI赋能运维,解决了异常检测、根因分析、故障定位、故障预测等难题。本议题将从成本和效率两个方面介绍360在智能运维领域的探索和实践。

     

    王关胜  美图运维部技术总监

    讲师介绍:前新浪微博平台运维架构师,见证微博平台从几十台到万台规模下后端服务的发展历程,具有丰富的运维体系建设及其互联网业务经验。现任美图运维总监,负责DBA、业务运维、大数据运维、CDN技术支撑,监控体系等方面的工作。

    主题:《美图如何基于AIOps构建智能监控体系》

    主题介绍:美图公司产品矩阵目前在全球15亿台设备激活,DAU超过4.8亿,知名的产品如美图秀秀,美颜相机,美拍,美图手机,美图美妆等,覆盖工具产品,社交,电商,智能硬件及区块链等软硬件领域。本次分享主要介绍,我们是如何支撑这么大规模产品快速交付,如何构建整套智能化监控体系,以及AIops在其中扮演的关键作用。

    2、运维多面观,覆盖可视化、DevOps与安全等

     

    马致杰   Frog中国区总经理

    讲师介绍:于2016年底创立全球领先的DevOps平台JFrog的中国分公司,在国内的数据中心、服务器架构、移动应用运营,以及DevOps领域拥有超过8年的经验。

    主题:《数据驱动DevOps和安全的碰撞:传统企业DevSecOps的实践》


    彭华盛  广发证券高级技术经理/运维专家

    讲师介绍:现于广发证券负责数字化运营工具建设方向,热衷研究运维/运营领域相关技术,力求构建一个可扩展性的运维/运营体系。

    主题:《传统金融企业IT运维场景可视化思路》



    3、深挖数据库,把握变革关键


    迟岩(行崆)   蚂蚁金服P9技术专家

    讲师介绍:花名行崆,17年加入蚂蚁OceanBase,负责分布式数据库的平台化建设的整体工作。拥有十余年数据库软件开发经验,个人对数据库原理与实现、数据库平台的DevOps有一定的理解和思考。

    主题:《蚂蚁金服分布式数据库的运维场景及案例实践》

    主题介绍:本次演讲将会把数据库和分布式系统的运维相结合,为大家详细介绍蚂蚁金服分布式数据库OceanBase云平台的应用及运维实践经验。本次演讲将从分布式数据库整体架构开始讲起,结合蚂蚁金服实际的运维操作场景,从多维度全面介绍蚂蚁金服分布式数据库的运维案例。


    李雨德  腾讯高级工程师/T3专家

    讲师介绍:从事数据库内核开发工作近十年,从传统关系数据库到云数据库,从PostgreSQL到腾讯云TXSQL(MySQL分支),多次参与数据库安全、性能、兼容等功能开发优化,数据库内核开发经常丰富。

    主题:《MySQL内核:从关系数据库到云数据库,腾讯TXSQL的变迁与实践》

    主题介绍:云数据库时代,传统数据库上云是否安全稳定,性能是否能满足云需求?请看腾讯云MySQL分支TXSQL项目是如何演进。


    杨彪  美团点评高级架构师

    讲师介绍:原蚂蚁金服专家,著有《分布式服务架构:原理、设计与实战》和《可伸缩服务架构:框架与中间件》两本书。有近10年互联网和游戏的工作经验,喜欢研究问题,追求前沿技术,学无止境。

    主题:《Redis的使用案例分析》

    主题介绍:本议题将针对Redis的基本操作和原理,结合业内的经典案例,揭示其作为数据库二级缓存的运用。同时还将针对典型场景如红包系统、秒杀系统中的Redis展开讨论,探索其更深层次的运用价值。


    申砾   PingCAP技术副总裁

    讲师介绍:TiDB技术负责人,前网易有道、360搜索资深研发。

    主题:《TiDB架构演进和实战经验》

    主题介绍:TiDB作为新一代分布式关系型数据库,在国内外得到了广泛应用和认可,还在今年获得了Infoworld 2018最佳开源软件奖。在过去的两年中,在大量用户场景的打磨和技术发展大势驱使之下,TiDB的架构不断演进。本次将会和大家分享TiDB的架构演进过程、未来发展方向以及大规模实战经验。



    更多讲师和议题将陆续揭晓,敬请期待~


    ​二、议程安排:

     

    三、深度课程系统教学,玩转DevOps工具栈

     

    DevOps给运维带来的变化主要体现在运维工具的打通,想要落地DevOps就离不开工具的支持。因此,本次峰会特别设置了《从左到右玩转DevOps工具栈》深度课程,由汇丰基金服务软件负责人刘华老师助你掌握DevOps核心工具的应用。

     

    课程安排如下:


    修改,浅色版议程.jpg

    微信图片_20181101174749.jpg

    TIM截图20181101175112.png

     



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