Real-time analytical query processing and predictive model building on

在SPARK SUMMIT 2017上，Debasish Das的讨论内容未直接包含在提供的知识库资料中。不过，基于阿里云数据库自治服务DAS的相关信息，我们可以概述其核心功能与优势，这些可能与大数据处理和分析技术会议（如Spark Summit）中的议题相呼应：

1. 多源接入能力：DAS支持接入包括自建、其他云厂商在内的多种数据库实例，涵盖MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Redis等主流引擎，展示了其在异构数据库管理上的灵活性。

2. 深度监控与优化：DAS通过实时监控数据库性能指标与运行状态，预防潜在稳定性问题，增强系统恢复能力，并提供优化建议以提升运行效率。这与大数据处理中对系统稳定性和性能优化的需求紧密相关。

3. 自动弹性扩缩容：案例中提到的双11期间自动SQL优化显示了DAS的Autoscaling能力，能根据流量动态调整资源，包括增加只读节点或升级实例规格，确保高负载下的服务稳定性。这对于处理大规模数据波动，如Spark作业中的数据洪峰，至关重要。

4. 智能压测与SQL洞察：DAS的智能压测服务基于真实业务Workload进行，解决了传统压测工具与实际业务脱节的问题，为数据库选型和大促准备提供准确依据。同时，SQL洞察功能帮助快速定位故障SQL并提供优化建议，进一步提升了数据分析的效率和准确性。

5. 安全与合规：DAS强调安全审计、高危SQL识别及无侵入式设计，确保数据访问的安全性，同时采用加密技术保护数据传输安全，这在处理敏感数据时尤为重要。

综上所述，虽然没有直接关于Debasish Das在SPARK SUMMIT 2017上的具体演讲内容，但可以推测其讨论可能围绕着数据库管理自动化、性能优化、弹性扩展以及数据处理安全性等主题，这些均是大数据处理领域，特别是使用Spark等框架时的核心关注点。