课程简介

案例背景:
随着美图业务的快速扩张，传统的通过加机器来保障算力的方式已经无法满足业务以及成本的需求。海量用户将给大数据架构带来哪些挑战？如何提升大数据基础设施算力？大数据基础设施稳定性如何提升？数据安全如何处理？通过此次分享，希望能给大家的在大数据架构及优化方面带来一些的启发。

解决思路:
1. 落地引擎改造，调度升级，文件列式存储改造等去提升大数据基础设施算力
2. 构建完善的监控告警，使其精细化，同时提升组件高可用、bug fix&特性增强从而达到基础设施稳定性提升的效果
3. 通过集群入口收敛，平台化管理，服务器环境治理，让数据安全得到保障。

成果：
美图结合自身业务，通过引擎升级改造、架构优化、组件定制与加强、社区特性引入等技术手段，将大数据基础设施的计算性能较之前提升数倍，并在此基础之上将计算集群规模缩小了一半，大幅降低了业务成本。

目标收益

1. 了解PB级别大数据底层技术架构以及美图如何优化大数据架构以适应业务发展
2. 了解大数据基础架构常见的几个痛点
3. 了解相关热门大数据技术框架的适用场景和各自的优缺点
4. 了解大数据底层架构的一些优化方向

培训对象

课程内容

案例方向

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高效运维/架构演进/微服务的2.0时代/云原生构建之路

案例背景

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随着美图业务的快速扩张，传统的通过加机器来保障算力的方式已经无法满足业务以及成本的需求。海量用户将给大数据架构带来哪些挑战？如何提升大数据基础设施算力？大数据基础设施稳定性如何提升？数据安全如何处理？通过此次分享，希望能给大家的在大数据架构及优化方面带来一些的启发。

收益

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1. 了解PB级别大数据底层技术架构以及美图如何优化大数据架构以适应业务发展
2. 了解大数据基础架构常见的几个痛点
3. 了解相关热门大数据技术框架的适用场景和各自的优缺点
4. 了解大数据底层架构的一些优化方向

解决思路

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1. 落地引擎改造，调度升级，文件列式存储改造等去提升大数据基础设施算力
2. 构建完善的监控告警，使其精细化，同时提升组件高可用、bug fix&特性增强从而达到基础设施稳定性提升的效果
3. 通过集群入口收敛，平台化管理，服务器环境治理，让数据安全得到保障。

结果

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美图结合自身业务，通过引擎升级改造、架构优化、组件定制与加强、社区特性引入等技术手段，将大数据基础设施的计算性能较之前提升数倍，并在此基础之上将计算集群规模缩小了一半，大幅降低了业务成本。