FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹，用户实时特征，商品实时特征，实时CTR CVR样本组建，首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计简要逻辑:使用Sloth读取应用日志（曝光，点击，加购物车，购买），进行数据清洗和维度拆分，写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据，实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

2021-06-29
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2-侯鑫磊-3-ApacheFlink在中国农业银行的探索和实践1129v0.15

企业实践专场将邀请知名企业一线技术专家，分享大数据及人工智能最新技术进展和实践，详细解读Apache Flink在各行业的应用与落地，包括应用场景、业务痛点、面临挑战、如何破局等宝贵经验，并就大数据与人工智能等技术的发展趋势进行探讨和展望。

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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时，如果数据不在MaxCompute而在RDS中，需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS（MySQL）为例，具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题，为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中，企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/Stream Processing）、数据仓库对接（Data Warehouse）等场景的使用。通过本次实验，我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

2021-06-29
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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

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阿里巴巴《未来社区数字化操作系统2019》白皮书

未来社区数字化操作系统是城市级的社区智能应用支撑平台, 为智慧社区提供系统性解决方案，为数字社区提供模组化建设范式。在与城市大脑互联互通的基础上，融合物联网、大数据和人工智能等先进技术打造的未来社区数字化操作系统，将社区的核心功能逐项分解，整合到标准的模块和组件当中，支撑邻里，教育，健康，创业，建筑、交通、低碳、服务、治理等九大场景智能应用的敏捷创新

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洪永潮：阿里巴巴的研发效能实践 —— 阿里巴巴研发效能实践日

？研发效能的定义和提升？理解资源效率和流动效率对研发效能的意义？以流动效率为核心，四步（可见、可控、可度量和加速）实现高效交付

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随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。