杜奕凡 |
Airbnb Product Engineer
杜奕凡，现就职于Airbnb China Product团队。主要领域为大数据平台ETL，Data ingestion，分布式系统，实时流计算。曾任职于IBM Watson Health，负责开发支持医疗数据的云平台。
课程概要
背景介绍：
Airbnb的高速业务增长带来的挑战促使团队不断探索高性能、稳定的数据基础架构来处理在线、离线数据，保证高可用性，并减少工程师操作维护时间。同时，我们的架构也支持业务工程团队高效搭建数据工作流。
解决思路/成功要点：
1） 基于Kafka、Spark的实时流计算
2） 高吞吐量
3） 高可用性
4） 高效、低成本
成果：
1） 吞吐性能提升了20倍
2） 提高了基础设施工程师维护体验
3） 提升了产品工程师与数据科学家的工作效率
听众收益
1、了解实时流计算系统的架构设计与最佳实践
2、了解流计算的应用案例
3、了解面对业务量增加之后，系统在高可用架构上优化处理
杜奕凡 |
Airbnb
Product Engineer
杜奕凡，现就职于Airbnb China Product团队。主要领域为大数据平台ETL，Data ingestion，分布式系统，实时流计算。曾任职于IBM Watson Health，负责开发支持医疗数据的云平台。
课程概要
背景介绍：
Airbnb的高速业务增长带来的挑战促使团队不断探索高性能、稳定的数据基础架构来处理在线、离线数据，保证高可用性，并减少工程师操作维护时间。同时，我们的架构也支持业务工程团队高效搭建数据工作流。
解决思路/成功要点：
1） 基于Kafka、Spark的实时流计算
2） 高吞吐量
3） 高可用性
4） 高效、低成本
成果：
1） 吞吐性能提升了20倍
2） 提高了基础设施工程师维护体验
3） 提升了产品工程师与数据科学家的工作效率
听众收益
1、了解实时流计算系统的架构设计与最佳实践
2、了解流计算的应用案例
3、了解面对业务量增加之后，系统在高可用架构上优化处理
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