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四大技术峰会30+顶级讲师公布,CCTC 2017盛装启航

【数据猿导读】 而对技术开发者而言,2017年显然是云计算技术从快速发展到飞跃的一年,很多趋势都发生了跨越式的变化。为此,5月18-19日,CSDN主办的中国云计算技术大会将围绕当前最热门、最前沿的云计算技术与行业实践进行展开

四大技术峰会30+顶级讲师公布,CCTC 2017盛装启航

2017年,“上云”已经成为企业的必然选择,IaaS层面,竞争格局更加激烈,市场领头羊与追赶者的差距逐渐加大,公有云市场的前三的格局逐渐形成,IaaS市场洗牌的趋势日渐凸显;开发平台(PaaS)方面,以Docker为代表新技术也在快速走向成熟,热度逐渐散去,市场回归理性,在“落地为王”的技术理念推动下,企业的应用之路面临的挑战逐渐显现。另外,在以人工智能为代表的新技术浪潮下,众多互联网巨头开始布局AI,人工智能技术发展速度日新月异,尤其以语言识别、图像识别等成果已经广泛惠及我们的日常生活。

而对技术开发者而言,2017年显然是云计算技术从快速发展到飞跃的一年,很多趋势都发生了跨越式的变化。为此,5月18­19日,CSDN主办的中国云计算技术大会(http://cctc.csdn.net/)将围绕当前最热门、最前沿的云计算技术与行业实践进行展开。在这场盛大的技术大会中,Spark、Docker、Mesos、Tensorflow等核心开发者将来到现场,为与会者带来最前沿的技术干货和最具代表性的实践案例。

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参加本次CCTC2017的部分讲师,更多讲师持续更新中,登陆官网查看更多信息

作为云计算、大数据领域的顶级盛会,本次中国云计算技术大会具有以下几大看点:

最权威的原生技术贡献者齐聚

关注我们大会的应该知道,本次大会,我们力邀Mesosphere联合创始人兼CTOMarathon的主要作者TobiKnaup、RancherLabs联合创始人兼CEO梁胜等来到大会现场,和与会者讨论Docker的编排工具Mesos和Rancher的技术发展现状和方向,除此之外,Databricks软件工程师,ApacheSparkCommitter范文臣、Hortonworks技术专家梁堰波,TensorFlow贡献者,PPmoney大数据算法总监黄文坚等等原生技术发明人和核心贡献者都将来到大会现场一一登台分享,为参会者奉献一场技术的盛宴。

最干货的四大技术峰会

今年,2017年中国云计算技术大会将继续在技术基石上,更着重行业实践和应用。在“技术与应用,趋势与实践”的主题下,强力打造四大技术实践峰会:“中国Spark技术峰会”、“容器与运维技术峰会”、“大数据核心技术与应用实践峰会”、“中国区块链技术峰会”。力邀Spark、Docker、Kubernetes、Mesos等国内外技术大牛,原生技术核心发明人,顶级厂商技术大咖亲临现场,分享总结各个领域最新研究成果及大规模落地案例,为企业提供最具应用价值的参考。除此之外,我们在开发者和行业用户备受关注的“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”、“云计算IT基础设施”、“行业云解决方案”等主题论坛基础上,新增设“人工智能”、“微服务架构”等热点技术论坛。

最新的云生态构建思考

互联网的下半场,云计算的发展究竟走向哪里,价格战的终点会在哪里,以视频直播、人工智能为代表的应用给公有云厂商带来哪些挑战和技术,severless会是下一站风口吗?Docker的发展还有哪些值得期待的地方,微服务架构如何实施,区块链的应用潜力,除了金融还会有哪些等等,无数的疑问即将在本届大会上探讨,而作为主办方的我们也邀请云生态各个层面的领导级厂商来到现场和我们交流。

最懂开发者的技术盛宴

以”新技术、新实践”为主题的CCTC2017,除了上面提到的四大主题技术峰会,我们还在大会的第一天设置了微服务、人工智能论坛。微服务到底如何实施,没有最好的,只有最适合自己的,微服务的核心是意识和理解,Devops和Docker是工具,本次大会我们来看下别人家的微服务实践。人工智能领域,目前每家大公司都已经推出了自己的深度学习平台,如Google有TensorFlow;Facebook有Torch,可能接下来还会有Caffe2;Amazon有DSSTNE深度学习框架,最近它也接纳了MXNet作为AWS上最为推荐的深度学习框架;微软有CNTK;IBM最近也推出了一个名为BigDL的框架。这些平台中,TensorFlow无疑是大家关注的焦点,本论坛我们也邀请众多人工智能领域的顶级大咖坐镇,为参会者答疑释惑。

附上本次大会第二天四大技术峰会初版议程:

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以上初版议程只供参考,以现场最终签到为准,目前2017中国云计算大会第一天免费报名渠道已经开启,点击这里免费报名;第二天四大技术峰会票价折扣中,点击购票。更多信息请登陆官网http://cctc.csdn.net/


来源:数据猿

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