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1章 基于AWS的移動應用大數據分析

Camera360在移動應用的大數據分析和機器學習的應用,包括Camera360在大規模物理機房上云, 基于AWS的大規模數據ETL, 存儲, 準實時計算與分析, 以及機器學習的相關經驗.

2章 數據驅動企業商業價值增長

數據分析的核心是為業務服務,如何去整合線上線下的業務數據和用戶行為數據,去挖掘出它背后的商業價值?首先要找到數據源的共性,以用戶為中心,將跨用戶的數據打通。諸葛io將數據采集、數據清洗、數據加工、數據加載、建模分析及可視化的全過程一站式的交付。結合用戶和事件的交叉分析,能夠把企業全年的數據動態化起來,讓業務更懂數據,讓數據體現價值。

3章 基于AWS云服務構建超快速和低成本的基因大數據分析系統

隨著基因測序技術在臨床和健康領域里的應用越來越廣泛深入,世界迎來了基因的大數據時代。與其他大數據不同,基因大數據分析往往即是計算密集型又是IO密集型。人和未來(Genetalks)利用BT+IT的交叉背景優勢,創造性的運用AWS云服務,結合獨到的流程和算法優化,克服I/O墻,構建了超快速和低成本的基因大數據分析系統GT-WG;用創紀錄的18分鐘和$16實現了在單臺高端服務器上要跑36小時的55x人全基因組(400G)數據分析,為業界展示了利用云資源做高性能基因大數據計算的巨大潛力。

4章 經營數據的智能

TalkingData本次在AWS技術峰會上的演講主題是《經營數據的智能》,即通過數據資產化、業務比特化和應用場景化這三方面來詮釋TalkingData如何幫助企業智能數據化。經過五年多來的高速發展,TalkingData已在移動互聯網、金融、地產、零售、航旅等方面取得了不俗的成績,通過連接貫穿業務流程的所有數據,最大化地挖掘數據分析與決策的價值,為企業服務提供更優質的參考與建議,推動整個數據行業的發展。

5章 基于AWS的實時數據洞察系統與遷移案例

通過處理整合、統計分析、機器學習和自然語言處理的方式,我們嘗試從巨大的數據中尋找規則和趨勢,實現行業洞察和動態監控。本次分享會首先介紹公司先前基于本地數據中心的大數據分析技術架構,以及隨著業務逐漸發展所面臨的挑戰。同時我們會分享遷移到AWS云上新的技術架構以及新方案對公司產生的益處。最后分享遷移的過程、學習到的經驗與最佳實踐、并針對一面網絡下一步技術架構如何在AWS云上的演進進行展望。

 


??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
? ? ? ? ? ? ? ? Class Loaders
? ? ? ? ? ? ? ? Common Java Errors
??????? Troubleshooting Servers
? ? ? ? ? ? ? ? Native Libraries
? ? ? ? ? ? ? ? Threading Architecture
? ? ? ? ? ? ? ? Work Managers
? ? ? ? ? ? ? ? Deadlocks
? ? ? ? ? ? ? ? Overload Protection
? ? ? ? ? ? ? ? Deployment Problems
??????? Troubleshooting JDBC
? ? ? ? ? ? ? ? Data Source Management
? ? ? ? ? ? ? ? Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ? Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ? Connectivity Problems
? ? ? ? ? ? ? ? Connection Leaks
? ? ? ? ? ? ? ? Database Availability
??????? Troubleshooting JMS
? ? ? ? ? ? ? ? Management
? ? ? ? ? ? ? ? MBean Hierarchy
? ? ? ? ? ? ? ? Message Logging
? ? ? ? ? ? ? ? Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ? Debug Flags
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? ? ? ? ? ? ? ? Lost Messages
? ? ? ? ? ? ? ? Duplicate Messages
??????? Troubleshooting Security
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? ? ? ? ? ? ? ? Keystore Management
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? ? ? ? ? ? ? ? Common LDAP Problems
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