金茂大宴會廳

主會場[有線上直播]

08:45-09:00

Opening

Elastic 亞太區(qū)副總裁致開場發(fā)言，介紹 Elastic 最新進(jìn)展和趨勢。

09:00-09:30

Elastic Product Updates & Roadmap

Elastic Stack ?產(chǎn)品的最新特性與項(xiàng)目里程牌介紹。

09:30-10:00

Logging, Metrics, and APM: The Operations Trifecta

從日志、指標(biāo)到 APM，運(yùn)維分析的三連擊。

10:00-10:20

如在 IDE 中一樣搜索代碼庫：預(yù)先了解即將推出的 Elastic Code Search

GitHub 固然很好，但若嘗試用其來搜索代碼，則未必如此；
代碼搜索為何重要；
Web 上的代碼智能、語義化；
將代碼智能與 APM 和日志加以整合。

10:20-10:40

Community Hero

Elastic 社區(qū)杰出貢獻(xiàn)者頒獎(jiǎng)。

10:40-11:00

Being Elastic: The Who, The Where, The How

致力于分布式產(chǎn)品的公司出品的……由分布式團(tuán)隊(duì)開發(fā)的……分布式系統(tǒng)。歡迎加入此次討論并深入了解 Elastic 公司。我們是誰。我們在哪里。我們的工作方式。是什么讓 Elastic 如此靈活？身為一名 Elastician，我們具有哪些品質(zhì)？我們真正關(guān)注哪些內(nèi)容？為了開創(chuàng)更美好的未來，我們的偉大抱負(fù)聲明是什么？

11:00-11:20

華為云搜索 Elasticsearch 實(shí)踐

華為云上的 Elasticsearch 搜索實(shí)踐。

11:20-11:50

孟母三遷，東南亞打車軟件 Grab 的 POI 搜索平臺遷移史

Grab 最近幾年一躍成為東南亞第一打車手機(jī)軟件，其中的 POI 搜索業(yè)務(wù)后端部分功能通過 Elasticsearch 進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在業(yè)務(wù)量迅速膨脹的一年中，ES 集群從 AWS EC2 到 AWS Elasticsearch Service 再到 Elastic Cloud Enterprise 實(shí)現(xiàn)了 Elasticsearch 版的孟母三遷。最終落戶Elastic Cloud Enterprise 每天處理上億 POI 搜索請求。過程中體驗(yàn)各個(gè)平臺方案的酸甜苦辣，經(jīng)歷日日夜夜的實(shí)戰(zhàn)壓測，感受數(shù)十次數(shù)據(jù)遷移的酸爽。這幾大國外常用的平臺方案，他們的實(shí)戰(zhàn)細(xì)節(jié)，今天將一一分享。

11:50-12:10

Elasticsearch 和 Kibana 在游戲運(yùn)維中的應(yīng)用

作為暴雪游戲在中國的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，以提高游戲運(yùn)維質(zhì)量為目的，實(shí)際使用 ELK 工具的幾個(gè)案例分享。內(nèi)容會在暴雪美國分享的基礎(chǔ)上，偏重于從中國團(tuán)隊(duì)游戲運(yùn)維角度對工具的使用和結(jié)合實(shí)際案例。

分享中會提及服務(wù)游戲名字，系統(tǒng)架構(gòu)，數(shù)據(jù)規(guī)模，ES 工具的相關(guān)功能，提綱如下：

1. 系統(tǒng)概況，系統(tǒng)架構(gòu)，數(shù)據(jù)流簡介

2. 案例1 ：使用 Elastic 和 Kibana工具在游戲生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)時(shí)監(jiān)控，開發(fā)告警，報(bào)表提高服務(wù)質(zhì)量?

3. 案例2：根據(jù)玩家反饋，使用 Kibana 回溯用戶問題?

4. 案例3：用數(shù)據(jù)幫助決策，實(shí)施云計(jì)算戰(zhàn)略

13:30 -17:30? 金茂 C 廳

13:30-14:00

基于 Kibana 的二次開發(fā)擴(kuò)展實(shí)踐

我們可能是可能是東半球?qū)?Kibana 擴(kuò)展最多的團(tuán)隊(duì)，這次分享主要介紹為了適配業(yè)務(wù)場景對 Kibana 進(jìn)行的一些二次開發(fā)和擴(kuò)展，以及平臺化做的一些工作，并會介紹 Kibana 開發(fā)擴(kuò)展過程中的一些經(jīng)驗(yàn)。

14:00-14:45

Running infrastructure at Elastic with Elastic

Michael 是 Elastic 基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)的一名軟件工程師?；A(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)構(gòu)建和運(yùn)行方方面面的內(nèi)容，從而幫助軟件公司推出優(yōu)秀的軟件。該團(tuán)隊(duì)在日常工作過程中會盡可能多地采用 Elastic 產(chǎn)品，因?yàn)檫@樣我們就可以盡早獲得反饋并測試新功能。在此次演講過程中，Michael 會帶領(lǐng)大家完整瀏覽我們的 Stack 產(chǎn)品，也會與大家分享我們?nèi)绾谓柚陨懋a(chǎn)品來完成工作。

14:45-15:15

Elastic Stack 在 APM 與 AIOps 領(lǐng)域的深度應(yīng)用實(shí)踐

云智慧是國內(nèi) APM 與 AIOps 領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)。在這兩個(gè)領(lǐng)域中，云智慧推出了許多重量級、企業(yè)級產(chǎn)品，并在航空、零售、地產(chǎn)、兵團(tuán)等諸多行業(yè)領(lǐng)域中落地實(shí)踐。這些企業(yè)級產(chǎn)品和解決方案中，Elastic Stack 占據(jù)了非常大的比例，包括架構(gòu)演化、數(shù)據(jù)收集、分析轉(zhuǎn)儲、實(shí)時(shí)搜索、智能識別等多方面的深度應(yīng)用實(shí)踐。此次分享就以上幾個(gè)方面的深度應(yīng)用實(shí)踐展開，分享成功落地經(jīng)驗(yàn)。

15:15-15:45

Tea/Break

茶歇

15:45-16:30

Elasticsearch 在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)公司的千億規(guī)模深度應(yīng)用實(shí)踐

轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)公司是 Elasticsearch 的深度用戶，我們的搜索，推薦等相關(guān)功能都跑在 Elasticsearch 上，在使用過程中我們積累的大量的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，分享出來給業(yè)界同行參考。在本文中我們會重點(diǎn)講述以下內(nèi)容：
1.轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)場景；
2.Elasticsearch 在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)公司的使用情況；
3.Elasticsearch 在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)公司的應(yīng)用實(shí)踐；
4.Elasticsearch 應(yīng)用架構(gòu)升級以及未來規(guī)劃；

16:30-17:00

基于 Elasticsearch 的網(wǎng)絡(luò)攻擊場景建模和威脅分析

主要介紹如何使用ES工具棧實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊場景的建模和威脅分析，分兩部分分享：

1. 如何利用ES相關(guān)工具收集網(wǎng)絡(luò)攻擊場景建模所需要的相關(guān)數(shù)據(jù)？

packetbeat收集網(wǎng)絡(luò)流量，filebeat、osquery以及l(fā)ogstash收集終端日志的方法，elasticsearch做數(shù)據(jù)索引，以及kibana能提供的攻擊數(shù)據(jù)可視化功能。

2. 如何利用收集的數(shù)據(jù)做網(wǎng)絡(luò)攻擊場景建模和威脅分析。

1） 介紹當(dāng)前SIEM（Security Information and Event Management 安全信息與事件管理）系統(tǒng)對于攻擊場景建模的一般要求；

2） 結(jié)合實(shí)例介紹利用網(wǎng)絡(luò)流量、終端數(shù)據(jù)、結(jié)合傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)防御設(shè)備做攻擊場景建模的方案，以及如何利用攻擊場景模型做網(wǎng)絡(luò)攻擊的發(fā)現(xiàn)。

17:00-17:30

更好的檢索技術(shù)如何能幫助政府增加工作效率

1. 如何應(yīng)對實(shí)時(shí)TB級的復(fù)雜文檔檢索任務(wù)
2. 如何應(yīng)對大規(guī)模智能咨詢場景
3. 未來的政務(wù)工作需要使用與NLP技術(shù)結(jié)合的檢索技術(shù)

13:30 -17:30? 金茂 B 廳

13:30-14:15

Getting Logs and Metric from Kubernetes with Beats

會在本次演講中演示如何使用 Beats 來監(jiān)測諸如 Kubernetes 等動態(tài)環(huán)境。還會通過現(xiàn)場演示讓大家了解所有產(chǎn)品如何協(xié)同工作以便從 Kubernetes 上運(yùn)行的不同服務(wù)中收集數(shù)據(jù)，將其傳輸?shù)?Elasticsearch，并在 Kibana 中實(shí)現(xiàn)可視化。

14:15-14:45

Elastic 助力聯(lián)想新零售

聯(lián)想新零售業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型給 BT/IT 對零售線下業(yè)務(wù)的支持帶來了新的挑戰(zhàn)。如何更好的提升店面形象、服務(wù)效率、成本控制和業(yè)績反饋，Elastic Stack 在其中起到了哪些作用呢？

14:45-15:15

基于 Elasticsearch 的 AI 異常檢測和畫像系統(tǒng)

基于安全策略和特征匹配的傳統(tǒng)信息安全模式已經(jīng)過時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全正成為一個(gè)大數(shù)據(jù)分析建模的問題。在此分享基于Elasticsearch 作為核心計(jì)算和存儲引擎，實(shí)現(xiàn)針對海量流量和日志數(shù)據(jù)，通過自動化的AI異常分析模型（已發(fā)表 IEEE 文章和專利），及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶、系統(tǒng)和設(shè)備存在的可疑行為，從而發(fā)現(xiàn)潛在的殘余安全風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)通過對可疑行為的畫像和關(guān)聯(lián)，幫助運(yùn)維人員實(shí)現(xiàn)快速的追蹤溯源。此系統(tǒng)已在多家大型企業(yè)單位使用：大型央企部委、省級公安、省級運(yùn)營商等。

15:15-15:45

Tea/Break

茶歇

15:45-16:30

順豐在安全領(lǐng)域的實(shí)踐與探索

探索如何利用 Elasticsearch 對企業(yè)內(nèi)部人員異常行為的分析，如何高效，快速，準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)內(nèi)部可疑人員，并對其異常行為進(jìn)行追溯、取證。

16:30-17:00

大型券商的 ELK 日志運(yùn)維實(shí)踐

大型券商的海量日志管理背景，日志巡檢、日志監(jiān)控和基于日志的業(yè)務(wù)監(jiān)控。
采集，處理，分析，展示的實(shí)時(shí)處理流程架構(gòu)。

17:00-17:30

Elasticsearch 在螞蟻金服的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

本次演講主要分享螞蟻金服在基于 Elasticsearch 構(gòu)建金融級搜索服務(wù)時(shí)有關(guān)架構(gòu)設(shè)計(jì)、高可用方案、租戶隔離、監(jiān)控報(bào)警、自動化運(yùn)維調(diào)優(yōu)等方面的一些思考和實(shí)踐。

13:30 -17:30? 金茂 A 廳

13:30-14:15

Tracking Cyber Security With Elastic Stack

基于 Elastic Stack 的網(wǎng)絡(luò)安全威脅追蹤與分析，帶 Demo 演示。

14:15-14:45

ELK 日誌系統(tǒng)分享

走過 Splunk、CA、Cacti、Zabbix...等工具的應(yīng)用，產(chǎn)品并不是不好用，只是總覺得少了一點(diǎn)什么? 那就是"整合性"，用戶無法靈活的調(diào)用報(bào)表及日志，透過 ELK 及 Beats，我們整合了網(wǎng)路封包、Netflow、Snmp、MongoDB、PostgreSQL、MySQL、系統(tǒng)日志及開放端口等數(shù)據(jù)及日志的收集，并且 Kibana 提供報(bào)表設(shè)計(jì)及呈現(xiàn)功能，滿足用戶對不同數(shù)據(jù)源整合的需求，但這也不是萬靈丹，復(fù)雜的運(yùn)算報(bào)表應(yīng)用是不易達(dá)成的，在分享部份應(yīng)用心得給大家。

14:45-15:05

Elastic Stack 在日志實(shí)踐中的全鏈路監(jiān)控實(shí)踐

我們在使用 Beats、Logstash、Kafka、ES （我們可以把日志在這些組件中的流轉(zhuǎn)稱為鏈路）做日志收集的時(shí)候，經(jīng)常遇到如下問題：
* 日志突然沒有了，是 filebeat 異常中止了還是實(shí)際沒有日志生成？還是 kafka 、logstash 除了問題？
* 日志進(jìn)入 es 的延遲很高，是 filebeat 讀取慢還是 kafka 消費(fèi)慢？
* 當(dāng)前收集了哪些機(jī)器的哪些日志？其上的 filebeat 運(yùn)行狀況如何？版本是多少？吞吐如何？性能是否有問題？
相信你在實(shí)踐中也會遇到這類問題，那么本次主題就嘗試通過引入全鏈路監(jiān)控的方案來幫助你快速定位并解決問題以及對當(dāng)前的收集信息有一個(gè)直觀的概覽。

15:15-15:45

Tea/Break

茶歇

15:45-16:30

Elasticsearch 在 ebay 的應(yīng)用及平臺化管理在 ebay 的演進(jìn)

Elasticsearch 目前在 ebay 內(nèi)部被廣泛使用。為了更好的管理 eBay 全球生產(chǎn)環(huán)境中的100多個(gè)集群，結(jié)合不同應(yīng)用的實(shí)際需求，eBay 推出了 Pronto 平臺，包含容量規(guī)劃，集群監(jiān)控，索引全生命周期管理等一系列工具。Pronto 平臺在進(jìn)化過程中除了實(shí)現(xiàn)集群多租，滿足不同數(shù)據(jù)等級的安全合規(guī)，還結(jié)合 ebay 的內(nèi)部技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了異常檢測等一系列功能。

16:30-17:00

B站的搜索自動化實(shí)踐

B站是一個(gè)以用戶內(nèi)容為主的二次元社區(qū)，每天有大量的數(shù)據(jù)需要審核人員處理，如稿件、彈幕、評論等，對審核人員來說實(shí)時(shí)性要求較高。目前已經(jīng)接入公司大小十幾個(gè)獨(dú)立業(yè)務(wù)的搜索業(yè)務(wù)，涉及運(yùn)營、web端、移動端的搜索業(yè)務(wù)。我們的搜索自動化實(shí)踐，讓更多的業(yè)務(wù)，快速接入和迭代。

17:00-17:30

基于 Elasticsearch 的愛奇藝用戶畫像系統(tǒng)

達(dá)芬奇系統(tǒng)是基于愛奇藝全站用戶行為數(shù)據(jù)、用戶特征大數(shù)據(jù)中心-臉譜的通用人群畫像分析平臺。畫像為全公司各業(yè)務(wù)線提供極速、精準(zhǔn)、定制化的畫像分析服務(wù). 達(dá)芬奇系統(tǒng)使用 Elasticsearch 作為基礎(chǔ)引擎提供用戶畫像分析服務(wù)，提供多種檢索條件供使用者進(jìn)行人群圈定，快速地分析所圈定人群的畫像特征。

17:55 -18:55

金茂大宴會廳

閃電演講，參會者可提前和現(xiàn)場報(bào)名，限時(shí)5分鐘，主題不限。