🔥 #DataConTW2020 截稿倒數一週囉！🔥🔥

投稿連結：https://forms.gle/5jCeHP6FzapfcReq8

截止日期：2020-06-12 (五) 11:30 AM

想知道目前有哪些講題嗎？需要一點靈感？
請上 https://github.com/datacon2020/proposal/issues
看看其他講者是怎麼寫摘要的呢？

今年比較有趣的是「資料科學」與「人工智慧」相關的投稿比往年多～
其次，目前還沒有投稿 #維運者 #Administrator 耶～
有人要貢獻一些真實維運的辛酸血淚嗎？

這裡貢獻一些靈感：

<#Sizing> Big Data on the Cloud 的年代，您是怎麼決定該開多大組的 AWS EMR, GCP DataProc, Azure HDInsight 呢？
<#Hardware Spec> 想入門 Deep Learning，該選怎樣的顯示卡/加速器與配套的硬體來做加速呢？電源供給有沒有什麼雷呢？怕跑到一半熱當，該怎麼強化冷卻系統？
<#Benchmark> 為什麼貴組織挑 GCP BigQuery 而不是 AWS Redshift 呢？有人實測過 Impala 搭配 Kudu, 或其他 File Format (Parquet, Avro, ORC, etc) 的效能差異嗎？實務上，挑選什麼樣的壓縮演算法呢？有人願意出來分享一下使用 Spark XML 跟直接用 Scala XML 的效能差異嗎？
<#Authentication> 怎麼設計支援 High Scalibility 的 Sigle-Sign On Authentication 架構呢？
<#Security> 您的組織是否有導入 Kerberos, 整合 Active Directory 或 LDAP 系統呢？貴組織是如何確保 Data Access 的 Security Policy 呢？你們導入了 Sentry 還是 Ranger 呢？你知道 Sentry 後來的發展怎麼了嗎？Ranger 到底什麼時候才要支援 Spark SQL 呢？有人知道怎麼讓 Ranger 也支援 MySQL / AWS RDS 嗎？
<#TCO> Big Data on the Cloud 年代，貴組織有計算過為了達成商業目標，背後付出的 Data Platform 總擁有成本是多少嗎？架構上有可以優化省錢的小撇步嗎？
<#Troubleshooting> 不管是自建 Data Platform 還是使用雲環境，總是難免遇到開發團隊提出的問題，您是怎麼因應的呢？發 Support Ticket 給雲服務？找第三方技術專業團隊支援？身為開發者，遇到 Spark OutOfMemory Error，您會怎麼追蹤問題的根源呢？用 Profile 工具？Flame Graph？有沒有什麼好用的 APM 平台可以幫忙優化商轉中的 Data Pipeline 呢？