CubeFS 是托管于云原生计算基金会（CNCF）的开源分布式存储产品，目前处于孵化阶段。本次演讲首先会介绍 CubeFS 的整体架构和关键特性，然后介绍 OPPO 在大数据存储和机器学习存储中面临的困难和挑战，以及如何利用 CubeFS 解决这些挑战，实现大规模存储的降本增效。最后，我们将讨论 CubeFS 的未来发展方向。

演讲提纲：

1.CubeFS的整体架构和产品特性
2.CubeFS在大数据场景的应用
3.CubeFS在机器学习场景的应用
4.未来规划

你将获得：

1.了解云原生存储CubeFS的架构和特性
2.了解大数据和机器学习领域存储的挑战，以及CubeFS提供的解决方案
3.了解CubeFS未来的规划和演进

随着业务的不断发展，字节微服务规模已非常庞大，为了能够更好地观测这些服务，业务进行了大量埋点，随之而来的便是每秒写入量达到了10亿+量级的海量时序数据。本次演讲将分享我们是如何演进存储架构来应对海量时序存储的挑战。

演讲提纲：

1. 字节时序数据库的技术挑战
2. 整体架构及热存 TSDC 解读
3. 下一代存储引擎 Khronos 核心技术
4. 未来展望

你将获得：

• 了解字节在超大规模时序数据场景下的挑战
• 时序存储引擎内核的优化实践

数据湖是一种可拓展的技术架构，将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案。云原生的数据湖存储技术可以从性能、可用性、可靠性、成本等多个维护支撑大数据、AI训练、模型训练、自动驾驶等多个数据湖领域的数据存储需求，腾讯云原生数据湖存储提供高性能、高可靠、高性价比的存储方案，提供数据治理的能力，帮助使用者从数据中挖掘价值。

本次演讲会分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展应对多种业务场景下的存储挑战。

演讲提纲：

1. 介绍腾讯云原生数据湖存储的架构
2. 数据湖存储 GooseFS 的性能优化
3. 数据湖存储的数据治理能力
4. 数据湖存储架构如何处理混合云业务

你将获得：

• 了解数据湖存储 GooseFS 的架构
• 了解数据湖存储的数据治理发展
• 了解数据湖存储的云原生能力