技术与架构，解析如何将大数据最快落地到实践
3月9日14点，业内首个结合技术与应用的在线大数据技术峰会即将展开，届时6位阿里技术大咖与4位行业资深实践者将从技术与业务两个方面，与大家探讨大数据如何最快落地到实践。较为有看点的是：
最深入的实践：本次在线峰会上，6个阿里规模的大数据实践将被深入分享，包括大数据平台的性能调优、流式增量计算、持续发布与演进、机器学习平台打造等。
阿里推荐与搜索引擎 - AI·OS综述
AI·OS（Online Serving），大数据深度学习在线服务体系，由我们工程、算法、效率的同事们砥砺十年而成，支撑起海内外阿里电商全部的搜索和推荐业务，时刻置身大数据主战场，引导成交占据集团大盘主体；此外，作为中台技术中坚，AI·OS已是包括电商、阿里云、优酷、菜鸟、盒马、钉钉等等在内全集团的基础设施；更为重要的是，AI·OS体系的云产品矩阵服务于全球开发者，今年预期在数千万级的营收规模。
E-MapReduce 4.0产品新特性
E-MapReduce是运行在阿里云平台上的一大数据处理的系统解决方案。在2019年10月，阿里巴巴将发布EMR4.0版本。本篇介绍EMR4.0的新特性，包括在EMR基础能力，技术栈，生态集成和数据迁移等方面的升级，EMR4.0为用户提供更高的计算性能和更低的产品价格，将技术的红利让给用户。
如何解决大规模机器学习的三大痛点？
阿里巴巴电商平台有上亿的用户和产品，每天产生百亿规模的用户反馈数据。比如淘宝首页的猜你喜欢场景，每天就有100亿规模的用户行为数据。如此超大规模的训练数据，给分布式机器学习带来了巨大的挑战，也引入了有趣的研究问题。
