Flink Forward Asia 2024上海站：实时即未来嘉宾演讲PPT合集（共8套打包）

1、LLM技术在B站大规模Flink运维中的探索与实践张勋祥哔哩哔哩资深开发工程师背景解决方案实践成果未来展望背景业务规模6500+Jobs20W+Cores25+Consults集群规模作业规模咨询量/周760T+Memory内存规模运维问题实时研发代码编写、资源配置、调试实时运维性能优化实时告警Checkpoint失败告警、断流告警、作业失败告警用户问题涉及开发、调试、运维各过程告警后需人工干预。

2、Paimon 1.0:Unified Lake Format for Data+AI李劲松(之信)阿里云智能开源湖存储负责人数据湖解决的问题流批一体的演进AI 方向的探索数据湖解决的问题2大数据框架百花齐放，数据链路多，搬移频繁，开发难，维护繁杂，资源成本也高如何在降本的大环境下让数据变得更实时，让业务获得实时数据来驱动业务决策13最近生成式人工智能太火了，大数据如何和 AI 产生点关系，如何融。

3、快手Flink智能化异常节点治理实践Practice of Automatic Abnormal Node Governance in Flink Cluster at Kuaishou郭旸泽快手技术专家,Apache Flink Committer李国君快手技术专家,Apache Paimon Committer智能发现异常节点的分类与智能检测节点自愈异常节点的启发式自动化运维策略单点容错能力。

4、腾讯广告基于Flink的实时特征平台建设宋奇腾讯大数据工程师特征平台概述特征计算和存储未来规划特征平台概述1.1 烟囱式特征链路的问题特征开发难繁杂的工程事务，浪费业务团队的人力，妨碍他们在特征数据本身的探索和调研特征应用难特异特征链路对大部分人而言是黑盒，特征含义模糊不清，模型选择和应用特征的效果全凭运气特征管控难特征链路运行状态未知，特征数据分散、规范各异，管控和维护难度高1.2 特征平台：。

5、抛弃并行度设置:Flink 智能扩展，资源消耗最小化范瑞Shopee Flink Runtime 负责人Apache Flink PMC Memeber为什么需要并行度全托管？01估算合适的并行度02高效扩缩容03生产实践&深度优化04收益分析&未来规划05为什么需要并行度全托管?手动设置并行度的痛点资源利用率易用性1 万+作业按照流量和负载评估，人力成本极高并行度过低Lag业务。

6、Flink Materialized Table:构建流批一体 ETL刘大龙Apache Flink CommitterA User Story Of Data EngineerMaterialized Table 构建流批一体 ETLDemoA User Story Of Data Engineer构建企业级湖仓架构Data AnalyticsLakehouseODS原始数据DWD明细数据DW。

7、Flink CDC YAML:面向数据集成的 API 设计Flink CDC YAML:The API designed for Data Integration徐榜江（雪尽)Flink PMC Member&Committer，Flink CDC 项目负责人Flink CDCYAML APITransform+AICommunityFlink CDCFlink CDC 项目介绍，定位，。

8、演讲人潘志雄-阿里云高级技术专家如何建设流批混部的高可用Serverless Flink平台Serverless Flink整体架构跨可用区容灾流批混部未来展望Serverless Flink整体架构Why Serverless？低成本按量付费免运维开箱即用高弹性快速启动、规模化部署How Serverless多租安全隔离管控面数据面混部安全性云原生容器服务k8s高可用跨可用区容灾整体架构统一资。