随着数字化产业的不断发展，数字化运营、实时大屏、监控告警、交互式报表等逐渐成为日常业务刚需，业务对时效性和灵活性的需求正变得越来越强烈，实时数据分析系统正逐步成为驱动业务发展的核心引擎。与自建 OLAP 相比，在云上提供云原生的数据分析服务，在成本、资源弹性和运维管理等方面具有很大优势，但同时，在规模和稳定性上却面临诸多挑战。

我们基于 Presto 提供 PB 级日志分析服务，不仅面向阿里巴巴集团和蚂蚁集团数千个研发团队，更广泛服务于云上百万用户，随着业务发展，系统规模不断扩大，目前系统每天处理8亿次查询，千万亿级数据行，PB 级数据大小，同时要满足海量用户的高并发、低延迟查询。用户对服务的可用性、并发度、稳定性、资源的弹性扩展和调度等方面都提出了更高的挑战和要求。

本次分享主要介绍我们在应对这些挑战过程中的系统架构演进和优化实践。

演讲提纲：

1. 阿里云实时日志分析场景的介绍
2. 云上超大规模分析系统面临的主要挑战
   • 被用户业务高度集成，系统的高可用保证
   • 面对用户数和数据规模不断扩大，系统的可扩展性
   • 面对延时敏感的监控告警等分析场景，系统低延迟的秒级查询能力
   • 单次查询数据规模达到千亿级别时，如何高效且弹性/按需提升算力
   • 高峰时刻如何应对线上数万用户的同时高并发查询压力
3. 应对上述挑战的系统架构演进和核心技术
   • 系统高可用
     • Presto 分布式架构改造
   • 秒级查询能力
     • 列式存储、数据本地性、多级缓存、索引和计算下推等多维度的性能优化
   • 千亿级别计算规模下的弹性算力实现
     • 存储计算架构分离
   • 高并发能力
     • 单节点的极致性能提升
     • 架构的横向扩展
4. 系统演进总结及未来方向

你将获得：

• 了解云上实时分析系统在大规模数据分析场景中所面临的挑战和问题
• 阿里云日志实时分析系统在应对以上挑战时的系统演进、思考和实践

Kubernetes 在设计之初，并没有考虑多集群场景，其管理能力一直停留在单集群级别。随着企业容器规模越来越大，运营和管理几十个 Kubernetes 集群已经成为一种心智负担，此外随着企业实施多云多活战略，对应用的容灾和自动迁移提出了更高的要求。因而建设一个多集群管理系统，成为了一个强需求。本次分享主要介绍小红书关于多集群 Kubernetes 架构的思考和实践，以及多个团队在实践过程中协作层面上的经验。

演讲提纲：

1. 背景：多集群管理落地前面临的问题与挑战
2. 多集群 Kubernetes 需要解决的问题
   • 从单集群 Kubernetes 出发，建设一个多集群 Kubernetes 架构需要解决的问题
   • 为什么要自研多集群管理系统
3. 多集群 Kubernetes 架构介绍
   • 整体架构剖析
   • 多集群应用分发和调度
   • 云原生注册中心
   • 东西向流量解决方案：服务网格
   • 南北向流量解决方案：统一业务网关
4. 未来规划

你将获得：

• 了解多集群管理系统需要解决的问题
• 小红书多集群 Kubernetes 架构的思考和实践

抖音商业化营销业务做为字节商业化的重要组成部分，有着业务场景复杂、稳定性要求高（客户多为品牌商广告主，投放效果不稳定将直接损伤客情、影响复投）等特点。并且部分核心场景和抖音主站场景耦合，为此我们先进行了系统架构层面的解耦，然后进行了多次系统架构升级与优化。系统架构升级和优化具体思路包括强弱依赖分级治理、容灾降级、容量规划等，同时进行常态化线上演练保障稳定性。

最终，我们的系统架构顺利经过抖音多个业务场景百万 QPS 考验，业务投放效果稳定，双十一、国庆等重要营销节点做到了零投诉零资损，同时所负责的项目多次斩获国内广告大奖。

演讲提纲：

1. 抖音商业化营销业务介绍
2. 抖音商业化营销系统架构设计
3. 系统架构稳定性演进
   • 复杂商业化营销系统面临的稳定性挑战
   • 多次系统架构优化和升级保障业务零投诉零资损
   • 重要时间节点如何保障业务稳定性
   • 系统架构如何成功拓展到火山、剪映等业务
4. 抖音商业化营销系统稳定性优化总结及未来方向

你将获得：

• 抖音商业化营销系统架构设计及优先实战经验
• 高并发场景下如何实现商业化营销系统的高稳定性，做到业务上零投诉零资损，助力业务高速增长