专题：海量数据架构设计及应用实践

现代数据栈是云上数据中台架构的新一代提法，但它的定义并未包含融合型数据库体系。本分享根据融合型数据库中最热品类之一 HTAP 的云端架构，来分析现代数据栈的应用架构和场景演进趋势，进而分享 MatrixOne 为适应这一趋势而做出的当下设计以及未来演进。

演讲提纲：

1. 如何理解现代数据栈
2. 云上 HTAP 构型的最佳实践
3. MatrixOne 架构解析

你将获得：

• 数据库内核与大数据架构实践
• 云上数据架构(数据库与大数据)实践
• 云上数据架构演进趋势

数据量在以前所未有的速度增长，传统的本地数据分析方法在扩展能力和成本上都受限，无法处理这样大量的数据，企业普遍开始使用云上的数据存储、数据分析解决方案。 伊克罗德基于亚马逊云实现的现代数据架构不是简单地将数据湖和数据仓库糅合在一起，而是将数据湖、数据仓库和专用数据存储集成，从而支持统一的监管和轻松的数据移动。 借助云原生的现代数据架构，客户可以快速构建可扩展的数据湖，使用丰富且专业的数据服务，通过统一的数据访问、安全性和治理确保合规，在不降低性能的前提下以低成本扩展系统，并轻松跨越组织边界共享数据，从而快速、敏捷、大规模地作出决策。

演讲提纲：

1. 当前数据管理的困境：数据孤岛、数据监管、数据治理；
2. 云原生的智能湖仓架构的理念：由内向外数据提取、由外向内数据落盘、沿周界的无缝集成、跨越物理/逻辑边界的数据共享；
3. 客户案例分享，基于亚马逊云技术的智能湖仓落地实践，客户实践中遇到的问题与解决方案，针对上述痛点的解决思路分享。

你将获得：

• 了解现代数据管理、从数据到智慧的需求与挑战；
• 了解亚马逊云现代数据架构的理念与实践；
• 了解如何借助伊克罗德的专业能力快速上云构建智能湖仓架构。