阿里、腾讯、京东等互联网大厂和工行、农行等大型银行在数据治理、数据库改造、智能运维的技术精要丨DAMS峰会

• 产学研专家对新时代数据的互联互通有哪些最新研究与独到见解？

• 《数据安全法》新规下，企业如何评估自身的数据安全治理是否合规？

• 面向便捷运维的分布式数据库应该怎么设计？

• 基于大规模运维数据，如何对云原生软件进行多维度分析？

议程安排

• 从数据仓库到数据中台，架构如何持续演进？

• 大数据技术来到集成开发和管理的发展阶段，如何将各种技术栈组合在一起，提高数据应用交付的效率？

• 将数据从资源变为资产，企业过于追求大而全的数据标准，同时又缺乏整体规划，难以落地？

• 通过AI深挖数据红利的时代已来，机器学习的应用你是否还落于人后？

议程安排

• 目前国内大中型银行纷纷进行核心系统分布式架构改造+国产化，选择的技术路线都有哪些可参考的共性？

• 金融核心数据库选开源or国产？关键还是怎么做到安全可控？

• 中台红红火火建了两年后，成效如何？真的成为银行数字化转型的重要抓手了吗？

• 如何利用大数据、AI等技术打造数据中心的智能运维能力？

议程安排

• 还认为智能运维“雷声大雨点小”？你是否低估了AIOps目前已覆盖的应用场景？

• 云原生技术发展迫使运维亟需转型，但人手不充足、工具跟不上、平台不给力怎么破？

• 如何发掘运维数据的价值并赋能业务？

• DataOps即将成为大数据新战线？

议程安排

• 如何避免MySQL在金融环境跳坑？

• 业务高速扩张带来的数据库实例井喷，从而引发的大量异常如何应对？

• 数据库如何平稳上云？上云后怎么做好运维保障？

• 许多国内外数据库厂商都在聚焦的HTAP，真的可以做到鱼与熊掌都可兼得吗？

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