专场出品人：周东祥
腾讯IEGG海外数据平台负责人
10多年在腾讯游戏大数据架构和应用相关的经验，搭建腾讯游戏国内大数据平台，OLAP多维分析，实时计算及规则推荐系统。最近3年聚焦构建全球的腾讯游戏多云的数据中心，数据平台和AI和LLM大模型算力架构。同时，负责游戏海外数据洞察产品DataBrain。
专场：大数据平台与架构实践
智能时代，数据的产生速度和规模呈现爆发式增长，数据已经成为推动科技进步和经济发展的重要资源。为了有效处理、存储和实时分析这些海量数据，大数据平台与架构的建设成为了各行业的关键需求。本专场将聚焦于支撑海量数据的大数据平台与架构，邀请几位一线大数据专家，结合自身丰富的实践经验，深入剖析大数据平台与架构的前沿技术和应用案例 。
周亚平
海量数据模型批量推理 —— 效率、稳定与跨平台调度的新策略
eBay 中国研发中心 高级软件工程师
毕业于上海交通大学，先后供职于京东、eBay支付风控部门。专注于数据工程、模型工程以及自动化工作流调度平台的研发，在基于eBay基础设施平台的实践中，设计并实现了面向风控场景的离线模型大规模数据批量推理工作流调度解决方案，为各类业务场景提供了便捷高效的集成与调度能力，成为风控模型工程的重要应用。同时，在海量数据环境下，提出并实现了面向不同数据量和模型类型场景的batch inference方案，显著提升推理效率和稳定性，有效节约GPU等计算资源。
本次演讲将围绕：模型批量推理方案选择与性能优化；模型一键式部署与模型工作流跨平台调度方案，深入探讨方案选型、架构设计、以及如何落地实施。
内容大纲
1. 背景介绍
2. 海量数据与复杂模型的高效批量推理
2.1 面向复杂模型类型、海量数据场景下的推理方案分析与选型
2.2 典型风控场景下模型批量推理优化与案例分析
3. 模型批量推理工作流部署与调度
3.1 模型一键部署与工作流自动生成
3.2 面向模型推理复杂工作流的跨平台调度与统一管理
4. 总结与展望
4.1 推理方案自动化选择：根据数据规模、模型类型、SLA要求，自动匹配推理方案
4.2 基于大模型的性能优化：利用LLM分析日志、识别瓶颈，实现智能运维，推动推理平台向自优化、自诊断方向演进
内容大纲
1. 背景介绍
2. 海量数据与复杂模型的高效批量推理
2.1 面向复杂模型类型、海量数据场景下的推理方案分析与选型
2.2 典型风控场景下模型批量推理优化与案例分析
3. 模型批量推理工作流部署与调度
3.1 模型一键部署与工作流自动生成
3.2 面向模型推理复杂工作流的跨平台调度与统一管理
4. 总结与展望
4.1 推理方案自动化选择：根据数据规模、模型类型、SLA要求，自动匹配推理方案
4.2 基于大模型的性能优化：利用LLM分析日志、识别瓶颈，实现智能运维，推动推理平台向自优化、自诊断方向演进
听众收益
1. 深入了解海量数据批量推理面临的技术挑战与机遇
2. 掌握如何根据不同数据量和模型场景选择合适的inference方案，提高效率与稳定性
3. 学习跨平台工作流与调度平台的设计思路及落地实施经验，助力业务系统的高效集成与优化
1. 深入了解海量数据批量推理面临的技术挑战与机遇
2. 掌握如何根据不同数据量和模型场景选择合适的inference方案，提高效率与稳定性
3. 学习跨平台工作流与调度平台的设计思路及落地实施经验，助力业务系统的高效集成与优化
李庆敏
腾讯游戏数据分析系统的架构演进及实践
腾讯 IEG数据分析平台后台负责人
10+年的游戏大数据领域的工作经验，目前就职于腾讯IEG-公共数据平台部，是腾讯游戏大数据分析平台DA的后台负责人，先后参与了腾讯游戏大数据基础平台、DataMore、iData、灵犀、DA等大数据相关的应用平台的技术架构工作。
大数据分析系统和平台一直是大数据应用最基础、最核心的应用之一。本次分享主要讲述了腾讯游戏大数据分析系统，10余年经历了多次架构变更，基于主流技术进步及自身业务问题的场景化驱动，不断的更新迭代，构建出新的一代数据分析平台DA，通过底层计算引擎的升级、应用层的加速服务以及AI智能体的场景化融合，为300+款腾讯精品游戏带来了数据处理效率和使用体验的极大提升，用户需求的交付时间从天级缩短为分钟级，支持数据的实时更新在分钟内完成，借助AI智能体给用户的看数及数据解读带来了极大的便利，为腾讯游戏的精细化运营提供坚实的支撑。
内容大纲
1. 腾讯游戏数据分析的背景
2. 腾讯游戏数据分析的架构演进
2.1 iData的主要架构
2.2 灵犀的主要架构
2.3 DA的主要架构
3. DA的平台特性
3.1 多层次分析式可视化
3.2 无处不在的人群分析
3.3 平台性能加速
3.4 更懂业务的AI智能体
4. 总结与展望
听众收益
1. 了解大数据分析系统的常用数据处理流程
2. 对腾讯游戏的数据分析平台的演进有所了解，并能了解里面的技术架构
3. 能了解腾讯游戏数据分析平台DA的特性及技术实现
4. 游戏数据分析场景的AI智能体应用提供一个参考
何平
数据与AI，相得益彰：释放数据增长新动力
谷歌云 大数据专家
毕业于中山大学，曾先后就职于多家国内外的头部云厂商，历任资深软件工程师、高级解决方案架构师和资深技术顾问等职位。拥有超过十年的大数据和人工智能领域的研发、架构设计的经验。曾参与多家世界500强企业的大数据和AI的基础设施建设和架构设计等工作。
1. Data Foundation for AI
2. Data Processing
2.1 Google Cloud的数据流水线
2.2 PubSub：强大的实时事件摄取
2.3 发布/订阅和队列模式
2.4 Cloud Dataflow - 全托管的流批一体的处理引擎
2.5 Dataflow架构
3. Data Agents
2. Data Processing
2.1 Google Cloud的数据流水线
2.2 PubSub：强大的实时事件摄取
2.3 发布/订阅和队列模式
2.4 Cloud Dataflow - 全托管的流批一体的处理引擎
2.5 Dataflow架构
3. Data Agents
敬请期待
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