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SUMMARY:《Greenplum：从大数据战略到实现》读者技术沙龙 第二场上海站
DESCRIPTION:活动介绍\n全球首个开源大数据平台Greenplum官方技术教程、《数字化三部曲》之二－－《Greenplum：从大数据战略到实现》鲜读版已于5月7日全新发布。这部以全媒体思维打造的技术著作，凝聚了Greenplum研发团队的创新智慧。为了给技术研发者、用户、学习者提供更多元化的学习形式和更紧密的交互渠道，作者团队将携Pivotal中国研发中心、BAT专家、CMU（美国卡内基梅隆大学）校友会和机械工业出版社给大家带来6场关于“大数据战略与实现”的读者技术沙龙。 \n \n5月10日读者沙龙北京站 \n第一场活动已于5月10日在北京Pivotal办公室成功举行，三位大咖带来了各种Greenplum应用实践与技术干货，参会人员与我们的技术大牛们积极互动，活动内容也获得了一致好评。活动相关PPT请戳链接。 \n第二场活动于6月28日将走进魔都上海，特邀您共赴盛会，与大咖现场切磋，共同探讨大数据的战略到实践。 \n活动现场，我们还为大家准备了各种福利： \n\n现场踊跃提问者将有机会免费获得由作者亲笔签名的《Greenplum：从大数据战略到实现》一本；\n现场将抽取幸运参会人员赠送小奖品；\n机械工业出版社还为所有参会人员准备了购书折扣，想要购买图书的同学可以拿到折扣优惠；\n现场认真填写反馈表将有机会获得华章电子书金卡一张；\n\n\n门票： \n线上票：10元（仅限线上观看使用，观看链接将于活动前40分钟以短信方式发送至手机）\n早鸟票：25元（6月23日前可购买）；\n普通票：50元（将赠送价值80元的Greenplum中文社区官方T恤一件）\n尊享票：80元（将赠送原价为99的作者签名的《Greenplum：从大数据战略到实现》一本） \n地点：上海市西藏中路268号，来福士广场办公楼45楼 \n时间：2019年6月28日 下午1：00 p.m.- 5：00 p.m. \n\n请用微信扫描下方二维码进行活动报名。 \n \n  \n活动议程\n13：00 – 13：30：签到 \n13：30 – 13：45：开场致辞 \n冯雷，Pivotal中国公司常务董事(Managing Director)兼中国研发中心总经理(General Manager) \n邬一鸣，致同会计师事务所合伙人 \n13：45 – 14：30：Greenplum人工智能工具——Madlib与图数据分析 \n吴疆，Pivotal 资深产品经理 \n14：30 -15：15：Greenplum应用之金融行业实践——蓝灯数据ABC技术 \n周强，蓝灯数据 CEO \n张斌，蓝灯数据金融事业部副总经理 \n15：15 -15：30：茶歇与自由讨论 \n15：30 -16：15：阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL – 打造更简单易用的Cloud SQL Data Warehouse \n缪长风，阿里云OLAP数据库高级专家 Greenplum国内最早期开发者和布道者 \n16：15 – 17：00：Greenplum版本4到5升级”避坑“指南 \n陈淼，Pivotal大中国区售后技术顾问 \n\n主题介绍\n\n主题 1：Greenplum人工智能工具——Madlib与图数据分析 \n图数据（Graph）分析广泛应用于社交网络分析、搜索引擎、计算生物学、安全领域等诸多方面。随着人工智能和机器学习技术的引入，图的理论和算法也有了很大的发展。Apache MADlib是一个基于SQL的开源in-database机器学习库，Greenplum 结合Madlib为用户提供了强大的机器学习相关需求的支持。本次演讲将详细介绍Greenplum人工智能工具MADlib的图数据存储分析解决方案。 \n演讲大纲： \n1. 图数据分析简介 \n2. Apache MADlib简介 \n3. Greenplum+MADlib图数据存储分析解决方案 \n4. 图数据分析案例 \n主题 2：Greenplum应用之金融行业实践——蓝灯数据ABC技术 \nGreenplum作为MPP数据库的代表，在大数据的浪潮中如何定位？如何与Hadoop生态进行区隔，蓝灯数据作为GreenPlum在金融行业的实践者，是如何对Greenplum进行定位的？以及蓝灯数据的基于ABC的技术，在银行业的应用和案例。 \n演讲大纲： \n1. 蓝灯ABC技术的定位 \n2. 融合数仓的架构 \n3. 蓝灯AI的技术 \n4. 案例分享 \n主题 3：阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL – 打造更简单易用的Cloud SQL Data Warehouse \nGreenplum作为发展历史悠久、业内领先的MPP数据库，以其稳定出色的性能、良好的扩展性赢得业内诸多中小企业的青睐。本场主题将介绍Greenplum在阿里巴巴的演进史和最佳实践，以及深入介绍基于Greenplum构筑的云端托管数据仓库服务 AnalyticDB for PostgreSQL，其企业级特性、云上生态建设、行业案例以及未来的 roadmap 演进。 \n演讲大纲： \n1. Greenplum 在阿里巴巴集团的演进史 \n2. AnalyticDB for PostgreSQL 的企业级特性 \n3. AnalyticDB for PostgreSQL 的Roadmap \n主题 4：Greenplum版本4到5升级”避坑“指南 \n2017年9月Greenplum发布了5.0版本。目前Greenplum的5版本不支持原地平滑升级，必须有数据导出和导入的操作，导致用户在从4版本到5版本的升级过程中遇到了一困难。为了尽可能的减少对原有系统的影响，我们Pivotal的一线工程师想出了一些更稳妥的方案来帮助用户顺利完成版本升级，在演讲中，还会分享一些“采坑”经验。 \n演讲大纲： \n1. Greenplum 4版本到5版本的主要升级内容 \n2. Greenplum版本升级的“避坑指南” \n3. Greenplum版本升级“踩坑”经验分享 \n  \n\n嘉宾介绍\n冯雷，Pivotal中国公司常务董事(Managing Director)兼中国研发中心总经理(General Manager)\n作为Pivotal全球产品关键领导人，冯雷为Pivotal公司的数字化理念建立和对应的软件产品提供战略输入。冯雷于2010年从美国硅谷归国，在500强公司EMC旗下创建Greenplum中国研发部门。 2013年随着全球Pivotal组建，冯雷在中国Greenplum大数据和VMWare的PaaS云的基础上组建了Pivotal中国。旗下研发体系继承了硅谷的创新精神， 推动了Pivotal主导的Greenplum大数据库、 Cloud Foundry云等知名开源产品的领域领先地位以及与阿里云和腾讯云在开源领域的合作落地。 \n邬一鸣，致同会计师事务所，合伙人\n邬一鸣先生拥有超过十四年的专业服务经验，在加入致同会计师事务所之前，他任职于一家“四大”会计师事务所。邬先生曾为多家国内知名私募基金提供并购咨询服务，其中包括：阿里巴巴、复星、经纬中国、君联资本、鼎晖、高盛直投、华平资本、凯雷资本、麦顿投资等。在其专业服务过程中，涉及的行业包括TMT、医疗健康、制造业、旅游、零售、地产、物流、能源。邬先生亦于一家著名民营投资集团担任高级财务总监一职约两年，该集团投资遍布全球各地，总资产规模超过人民币4\,000亿元。期间领导各类投资项目，涉及配套资金筹措、财务尽职调查、财务模型搭建、财务分析支持、退出方案落地。 \n吴疆，Pivotal 资深产品经理\nPivotal Cloud Foundry和Pivotal Greenplum Container等关键产品的产品经理，Pivotal中国研发中心创始团队骨干成员。加入Pivotal之前，吴疆曾任IBM DB2产品关键工程师，此前吴疆在清华大学就读计算机专业，先后获得本科和研究生学位。 \n周强，蓝灯数据 CEO\n复旦大学毕业，中国注册会计师，逾 20年信息系统的咨询经验和创业管理经验。曾任普华国际会计公司（PWC）咨询管理部高级咨询顾问，编译出版了《IT咨询指南》。2001年在风险资本的帮助下，创立了中国最早的商务职能软件专业解决方案公司- First BI；2002年同时组建华拓管理软件有限公司，以致力于推广国际先进的管理思想在中国企业中的特色化运用。2006年组建蓝灯软件科技有限公司，历任公司总经理、蓝灯数据股份公司董事长、CEO。 \n张斌，蓝灯数据金融事业部副总经理\n上海交通大学工学学士、工商管理硕士。20年的数据仓库、数据建模和商务智能分析的从业经验，在金融、保险、制造、零售等行业有丰富的经验。 \n缪长风，阿里云OLAP数据库高级专家 Greenplum国内最早期开发者和布道者\n2010年初加入支付宝，负责Oracle RAC和Greenplum。有幸参与了Oracle RAC到 Greenplum再到Hadoop以及最终到ODPS的架构演讲工作。2012年起，转至阿里巴巴大数据团队，负责Hbase/OTS业务支撑，期间多次负责阿里大数据双11架构和稳定性工作。2018年，在阿里云数据库负责OLAP产品管理团队。 \n陈淼，Pivotal大中国区售后技术顾问\n陈淼，Pivotal大中国区售后技术顾问，奋斗在IT行业第一线长达12年，长期奔赴在POC、售后服务等前线战场。在Java开发、GP上有丰富经验，在从事前者的3年和后者的9年里获得了颇多独到的心得体会。多年来，始终努力为客户排忧解难，和同行分享经验，同时也在不断地进行自我提升。 \n特别鸣谢：\n  \n \n  \n
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