Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 магазинов - алгоритмы и технологииОблака как платформа

Доклад отклонён
Александр Сербул
1С-Битрикс

C 2011 года курирую направление контроля качества интеграции и внедрений ООО «1С-Битрикс», а также направления AI, deep learning и big data, активно участвую как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью («Битрикс24»), консультирую партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов «1С-Битрикс» в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.).

Окончил Донской Государственный Технический Университет в 1998 году. Работал советником в Администрации Президента России по Южному федеральному округу, в Юго-Западном банке Сбербанка России, ведущим разработчиком веб-студии QSoft и главой отдела разработки компании «Софтлайн Интернет Трейд».

Тезисы

Расскажем о подводных камнях при анализе и проектировании распределенных алгоритмов рекомендаций и кластеризации, воплощении сервиса на базе современного стека и готовых библиотек: java, Apache Spark, Apache Mahout, испытаниях и метриках качества. Особое внимание уделим особенностям применения MapReduce и способах обхода рисков, возникающих при кластеризации больших объемов данных (20 млн. товаров).

Другое

Другие доклады секции Облака как платформа