在云体系下，数据存储服务会结合地域（Region）、区域（Zone）、数据中心、机柜、服务器等物理实体设计部署架构，同时根据 CPU、内存、网卡、硬盘等组件能力构建整机硬件能力，然后结合分布式系统原理来快速搭建软件架构，最后通过云的 DevOps 开发运维流程通过 API 形式交付给客户。云上数据存储服务，作为供应商，需要长期管理海量的数据，面临诸多的可靠性和可用性难题，阿里云存储团队结合多年的数据存储服务经验分享相关挑战和思考。

演讲提纲：

1. 海量对象存储稳定性的多维度衡量
2. 可靠性定义
3. 应对硬件失效和位翻转
4. 应对软件 Bug
5. 应对运维误操作
6. CPU 静默数据错误业界挑战和可靠性防护体系
7. 可用性定义
8. 请求成功率的网络挑战
9. 请求成功率的多租户挑战
10. 请求成功率的分布式容错挑战
11. 可用性分层容错机制
12. 对象存储云服务的可度量 ACID

你将获得：

• 掌握从那些维度来度量对象存储稳定性
• 了解典型的可靠性防护体系
• 了解典型的可用性容错机制
   

公有云以对象存储为核心的数据湖已经成为事实的标准，其带来性能、扩展性、可靠性的同时，也面临诸多挑战，如元数据操作性能、统一 catalog、Locality 等，本 Topic 将介绍华为云对象存储在数据湖领域构建竞争力的实践经验

演讲提纲：

1.云原生数据湖的特征与挑战

• 云原生数据湖的特征与优势
• 云原生数据湖的挑战

2.华为云数据湖应对之道

• 原生数据湖协议
• 近数据计算
• 近计算缓存
• 统一元数据治理

3.展望未来

• 数据驱动网络
• 湖仓一体的 Native 支持

你将获得：

• 了解云原生数据湖的优秀实践
• 了解当前数据湖带来的挑战与应对之道
   

演讲提纲：

1. 架构与挑战

• 业务挑战：存量大、增量快、业务多样性、基础设施复杂
• 架构介绍：云存储整体架构简介

2. 最佳实践

• 服务治理
  • 离线大数据业务存储系统治理 
• 在线高可用性业务存储系统治理
  • 如何构建短视频 / 直播 / 即时通信 / 电商等高可用架构
  • 如何基于用户和服务画像提供最佳运营运维建议
  • 如何快速发现服务故障并快速应急
• 成本治理
  • 离线 ResLake 数据调度体系实现存算统一调度下的数据智能管理（跨地域多副本/多介质的流转和沉降）
  • 在线智能空间治理(ByteBrain + GC/Rebalance)完成高效实现空间轮转缓解资源失衡
  • 在离线分级存储 Tiering 应对数据访问行为变化实现数据智能 Tiering 应对成本和容量管理挑战

3. 总结与展望

你将获得：

• 如何构建高性价比的云存储系统架构与实践
• 如何构建特定场景/业务的高可用灾备架构