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Uber的流处理系统及实践
录制于:

| 作者 袁泳 发布于 2016年4月7日 | 顶尖技术领导者的管理实战经验分享,尽在GTLC!
38:56

概要
Uber为57个国家300多个城市提供便捷的出行服务。为此Uber构建了一套精巧灵活的物流平台用以支持公司不断扩展的业务。其中Realtime System是该物 流平台的核心部分,负责为司机分配任务,最大程度优化乘客的体验和司机的收益。为了让Realtime System高效运行,我们需要处理海量数据流,从中抽取及时有效的信息,并实时反馈给Realtime System。本次演讲将分享Uber的流数据处理系统架构,以及Uber如何利用该系统解决一系列问题,例如时序数据处理与预测,系统迁移,以及系统监测。

个人简介

袁泳,Uber软件工程师。袁泳目前负责Uber物流平台的流处理系统。在加入Uber之前,袁泳曾参与Netflix的云平台构建。工作领域包括动态扩容、分布式跟踪服务、每天千亿级别事务量的实时数据流处理以及Netflix的低延迟加密服务。

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