构建高性价比的云上大数据平台

余根茂（木艮）在2017杭州云栖大会上的分享《构建高性价比的云上大数据平台》主要探讨了如何在阿里云上高效且经济地搭建大数据处理系统。虽然我无法直接提供该链接的下载内容，但我可以基于阿里云产品知识体系，概述可能包含的关键点和建议：

1. 使用阿里云ECS（Elastic Compute Service）：ECS提供了弹性的计算能力，可以根据大数据处理的需求动态调整资源，从而实现成本优化。

2. 阿里云MaxCompute（原ODPS）：作为大数据处理的核心服务，MaxCompute能够处理PB级别的数据存储和分析任务，支持SQL、MapReduce等多种编程模型，适合大规模数据仓库、数据分析与挖掘场景，其按量付费模式能显著降低初期投入成本。

3. DataWorks（原Data IDE）：作为一站式大数据开发管理平台，DataWorks可以帮助用户进行数据集成、开发、调度、运维等全链路管理，提高大数据平台的建设和维护效率。

4. Quick BI：用于数据可视化和商业智能分析，能够快速将复杂的数据转换为直观的图表和报告，帮助业务人员更好地理解数据，驱动决策。

5. OSS（Object Storage Service）：作为低成本、高可靠的云存储服务，OSS适合存放大量的原始数据文件，是构建大数据平台的基础之一。

6. Cost Optimization Strategies：分享中可能还涉及如何通过合理规划实例类型、利用预留实例、节约存储成本、自动化运维等策略来进一步降低成本，同时保证性能。

7. 安全与合规：讨论在构建云上大数据平台时，如何确保数据的安全性、隐私保护以及满足行业合规要求。

8. 案例分享：可能会包括一些实际案例，展示其他企业或组织如何成功地在阿里云上构建并运行他们的大数据项目，从中吸取经验和最佳实践。

由于时间久远，具体的分享内容和细节可能需要参考当时的会议资料或视频回放。对于希望深入了解相关内容的用户，建议访问阿里云官网或云栖社区搜索相关主题的最新资料和技术文档，以获取最新的产品信息和技术解决方案。