直播预告| Lakehouse 湖仓一体化架构论坛

在大模型时代，企业将如何进行湖仓一体化架构选型？下一代Lakehouse架构方向又在哪里？未来面临着怎么样的挑战？让我们在6月15日举办的以「大模型时代的 OLAP 技术演进」为主题的第58届DataFunSummit：OLAP 线上峰会中，「Lakehouse 湖仓一体化架构」论坛上看头部企业如何做！

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本次Lakehouse湖仓一体化架构论坛的出品人程力老师，腾讯云数据湖存储的负责人，他对数据湖仓存储架构有着深入的理解与丰富的实践经验。此外，程力老师还积极参与开源项目，担任Apache Hadoop Committer及Apache Ozone PMC的角色。程力老师将运用他的经验与知识，精选出更具借鉴价值的精品内容，分享给大家。敬请各位观众朋友的期待！

演讲议题：下一代湖仓加速存储 GooseFS 在实时 OLAP 搜索场景中的实践与优化

演讲嘉宾：于飏 腾讯云 COS 对象存储团队资深高级工程师

个人介绍：硕士毕业于西安电子科技大学，一直专注云端对象存储相关技术的研发工作，Hadoop-COS（CosN 文件系统）作者/ Flink-COS 作者以及 COS 多项内部系统作者，Hadoop/Alluxio Contributor，GooseFS 核心 Founder，内核架构与核心特性设计与开发者。

演讲摘要：腾讯云对象存储中心推出的 GooseFS 加速存储产品，从最初加速湖仓应用场景下的海量吞吐与数据本地化调度，已经扩展演进到了实时 OLAP 引擎场景。通过引入 Page 小粒度的数据缓存设计以及元数据缓存，显著降低了温冷数据的查询预热延迟。通过构建两级缓存架构与混合部署，让整个基于对象存储架构构建的查询性能与成本达到了较优的水平。

本次分享会着重介绍 GooseFS 在应对腾讯内部实时 OLAP 业务对于温冷数据的低延迟访问需求上所做的优化实践与效果突破。

演讲提纲：

1.GooseFS 加速存储的核心架构

2.GooseFS 在腾讯内部实时 OLAP 搜索场景上的应用落地

3.GooseFS 在低延迟查询搜索请求上的架构演进与性能优化

4.总结

听众收益：

1.OLAP 系统如何基于云端对象存储构建分级缓存加速

2.面向通用场景的大规模分布式缓存如何应对低延迟搜索查询请求

3.分布式缓存系统如何在资源和成本上的实践经验