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经济和效率是否能兼顾?本期我们请到了有多年 初创公司数据 infra 搭建经验的 Jilong 老师和大家一起探讨 “如何选择 并快速搭建一个 适合初创电商 的 数据平台”。不仅要求其能满足电商运营中业务流程和数据分析的需求,更是要符合初创公司多快好省的特点。
访谈中,老洪一如既往地深挖了 “同时兼顾OLTP&OLAP”,“cache 数据一致性”,以及 "机器学习" 相关 热点问题. 讨论有深度,有兴趣的小伙伴千万不能错过了。
03:01: 电商数据应用的快速搭建
05:30: SQL数据库+数据中台作为高并发的解决方案
07:10: 举例说明电商用户的典型数据使用场景以及数据存储的优化目标
12:20: 举例 假想电商 “拼夕夕” 的数据infra (简单 OLTP and OLAP)
14:40: Cache layer 对数据更新实时性的影响
18:30: 如何更省钱地 scale up 数据 infra
23:00: 如何让 OLAP 数据库对 OLAP 友好
26:26: 销售预测,用户分析等数据库的构架优化
27:16: 存算分离主导 的 OLAP 框架
35:00: Orchestration, 增量计算等一些细节问题
40:00: 适合初创公司的云服务选项(databrick, serverless)
43:28: databrick 套餐 vs 云厂商 原生套餐 的 对比
48:10: 构建抽象层的重要性
50:30: 机器学习处理系统的选择
By 晓晓经济和效率是否能兼顾?本期我们请到了有多年 初创公司数据 infra 搭建经验的 Jilong 老师和大家一起探讨 “如何选择 并快速搭建一个 适合初创电商 的 数据平台”。不仅要求其能满足电商运营中业务流程和数据分析的需求,更是要符合初创公司多快好省的特点。
访谈中,老洪一如既往地深挖了 “同时兼顾OLTP&OLAP”,“cache 数据一致性”,以及 "机器学习" 相关 热点问题. 讨论有深度,有兴趣的小伙伴千万不能错过了。
03:01: 电商数据应用的快速搭建
05:30: SQL数据库+数据中台作为高并发的解决方案
07:10: 举例说明电商用户的典型数据使用场景以及数据存储的优化目标
12:20: 举例 假想电商 “拼夕夕” 的数据infra (简单 OLTP and OLAP)
14:40: Cache layer 对数据更新实时性的影响
18:30: 如何更省钱地 scale up 数据 infra
23:00: 如何让 OLAP 数据库对 OLAP 友好
26:26: 销售预测,用户分析等数据库的构架优化
27:16: 存算分离主导 的 OLAP 框架
35:00: Orchestration, 增量计算等一些细节问题
40:00: 适合初创公司的云服务选项(databrick, serverless)
43:28: databrick 套餐 vs 云厂商 原生套餐 的 对比
48:10: 构建抽象层的重要性
50:30: 机器学习处理系统的选择