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Gdevops峰会北京站:讲师全阵容及全议题先睹为快!

7月21日,2023 Gdevops全球敏捷运维峰会即将在北京举办!本次峰会将以智能为主线,探讨其在数据库、运维、架构、金融科技等领域的落地应用,与产学研各界技术同仁一起探索AIGC、云原生、数智化转型下的新机遇。峰会设置了主会场以及数据库、运维、行业&AI实践三大专场,邀请到来自中国信通院、华东师范大学、京东、美团、字节、中国移动、工行、建行、农行、平安银行、OceanBase、新浪微博、爱奇艺、哔哩哔哩、知乎、vivo、爱可生、新东方、货拉拉、新炬网络等20余家技术领跑单位的专家学者和技术代表,为大家带来可借鉴、易落地的满满干货。

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    史上最全互联网运维工作规划!十分钟找到职业方向!

    互联网运维工作,以服务为中心,以稳定、安全、高效为三个基本点,确保公司的互联网业务能够7×24小时为用户提供高质量的服务。 运维人员对公司互联网业务所依赖的基础设施、基础服务、线上业务进行稳定性加强,进行日常巡检发现服务可能存在的隐患,对整体架构进行优化以屏蔽常见的运行故障,多数据中接入提高业务的容灾能力,通过监控、日志分析等技术手段,及时发现和响应服务故障,减少服务中断的时间,使公司的互联网业务符合预期的可用性要求,持续稳定地为用户提供务。 在安全方面,运维人员需要关注业务运行所涉及的各个层面,确保用

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    大会预览 | 2023Gdevops全球敏捷运维峰会(内含大福利)

    大模型、生成式AI的迅速蹿红,引爆了新一轮的信息技术革命,算力逐步成为赋能全行业数智化转型的基础能源,也拓展着各类技术领域的能力边界和想象空间。当前,人工智能与数据库的技术融合作为学术界和工业界的探索方向,已取得了不少突破性进展,随之而来的挑战更多是聚焦于数据库的底层设计与架构优化。与此同时,AI从前沿科技落地产业应用,加速着传统运维的“改朝换代”,人机协同的AIOps工作模式被普遍认为是数智时代的运维转型方向。此外,回归国内现状,信创战略已广泛推广于各行各业,接下来如何实现信创核心系统的“真替真用”乃关键所在。

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    3.5 架构管理

    多种因素驱动着技术架构复杂性不断增大,要做好运维管理难度将呈指数增大。在运维过程中,运维需要持续推进架构的优化,比如应用与数据库在服务器层面分离,利用集群部署方式提升并发能力,数据库读写分离提升数据库性能,反向代理及CDN加速提升前端访问速度,拆分业务或数据库提升性能,同步改异步方式提升并发能力,有损服务与降级提升故障恢复能力等。发挥运维核心价值,不仅要保障基础设施层面的高可用,还要不断向业务侧深入,加强软件架构管理能力。同时,架构是运维数字世界的骨架,沉淀了团队众多专家的经验,是一项核心资产,需要在运维侧建立架构管理的工作机制,沉淀架构资产,达到持续提升业务连续性、加快软件交付速度、提高服务质量、提升客户体验的运维价值创造。

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    跑好最后一公里!腾讯云数据库SaaS服务,全面升级

    大数据时代,数据库SaaS是企业实现降本增效和业务创新的重要抓手。今天,在腾讯全球数字生态大会数据库SaaS专场上,腾讯云发布了多项数据库SaaS产品能力升级,并重点分享了其在上云、日常运维、数据库迁移等多方面的实践应用,为广大企业构建和提升自身数据能力提供了有效参考。 腾讯云数据库副总经理罗云在致辞中表示:“云上时代,数据库技术与环境的多元化带来了更为复杂的数据库运维需求。回顾腾讯云数据库SaaS的发展历程,我们最初聚焦于安全性、扩展性和易用性,解决了开源内核在企业级数据库中的应用问题;此后,我们推进了多

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    解读《数据库服务能力成熟度模型》

    数据库,作为企业重要IT基础设施之一,在数字化中扮演着重要的角色。其是否运行平稳、是否处于最佳状态、是否可方便的扩展等,进而是否能满足业务现状及未来发展,这些对于企业至关重要。要达到上述目标,取决于两个方面:数据库产品自身能力、数据库服务能力。可以说“产品+服务”,决定了最终的结果如何。但在很长一段时间里,对于前者(产品)有很多手段去了解、评估;但对于后者(服务)却少有有效的衡量方法。在过去的三、四十年里,传统数据库市场主要是以国外大型商业数据库为主,其服务能力经过多年积累已相对成熟、完善,并构建起一整套标准及相应的配套服务团队。但随着近些年来数据库市场有了明显的变化,一是以开源为主导数据库方案在很多公司得以使用;二是国产数据库也层出不穷,并愈发呈现蓬勃发展之势;三是分布式、云化技术特点为代表的新数据库形态逐步被人认知并投入使用。针对这种新的变化,过去按单一产品作为衡量标准就不太合适,急需一种通用的行业标准来度量数据库服务能力。

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    金融业数据库如何核心业务架构下移与智能运维?| Q推荐

    在金融行业海量数据的背景下,绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多等问题,企业亟需获得统一管理数据库的功能;同时,面对复杂的金融业务场景和数据,企业对 DBA 的要求也越来越高,也给数据库运维架构设计和优化带来挑战。 数据库管控能力高,不仅能直接推动企业的数字化转型进程,也能够帮助企业降低运维成本、提升效率,保障数据安全可控。因此,数据库自主管控与智能运维能力十分重要。 数据库架构设计如何满足企业管控要求?如何在实际场景中对接应用?企业在数据库智能运维方面有哪些经验可以借鉴?本次 DBTalk 技术公开课

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    8月16日,直击金融痛点!详解核心业务架构下移与智能运维

    在金融行业海量数据的背景下,绝大多数企业都面临着数据库种类多、数量多等问题,企业亟需获得统一管理数据库的功能;同时,面对复杂的金融业务场景和数据,企业对 DBA 的要求也越来越高,也给数据库运维架构设计和优化带来挑战。 数据库管控能力高,不仅能直接推动企业的数字化转型进程,也能够帮助企业降低运维成本、提升效率,保障数据安全可控。因此,数据库自主管控与智能运维能力十分重要。 数据库架构设计如何满足企业管控要求?如何在实际场景中对接应用?企业在数据库智能运维方面有哪些经验可以借鉴?8月16日19:00 - 21

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    运维可用性能力建设

    业务的不断演进,系统的数据量不断扩大,技术栈越来越复杂,系统模块越来越多,造成信息系统中断的事件的风险场景越来越多,中断事件的频率和种类持续增长,且有相当一部份事件会造成业务中断,可用性问题越来越严峻。一个严重的业务可用性问题通常是多个层面上的可用性保障均失效的结果,比如:架构的高可用能力,监控能力、自动化工具能力、应急能力等,所以说运维组织的事件管理能力特别的重要,应该本着“不浪费故障”的理念去深挖故障背后的问题,不断的完善每个环节的不足(当然,这里不提倡追责的方式分析故障)。可以用“海恩法则”来进一步解释可用性问题由量变向质变转变的过程:海恩法则:一起重大的飞行安全事故背后都会有29个事故征兆,每个征兆背后又有300个事故苗头,每个苗头背后还有1000个事故隐患。由此可见,对隐患、苗头、征兆的忽略,是导致意想不到的安全事故发生的罪魁祸首。《百度百科》

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