2023云原生峰会精华：24份PPT内容汇总

以下是根据文件描述提炼出的关键知识点： 1. 云原生DataOps实践： - 数据编织：探讨了数据编织的概念和在云原生环境中的应用，以及数据编织在实际场景中的研究与思考。 - DataOps开源项目：Apache基金会维护的十大DataOps开源项目，这些项目在数据操作自动化、数据集成和数据质量控制方面提供了支撑。 2. 云原生大数据存储引擎实践： - 存算分离架构：分析了大数据场景下存储与计算分离的架构优势，并探索其在云环境中的应用。 - 存储加速实践：通过具体案例研究，阐述了如何实现云原生存储的加速。 - Paimon生产实践：基于Paimon系统的实际部署和应用，展示了云原生大数据存储的生产实践经验。 - 跨IDC Serverless数据分析：实战案例分析了在多数据中心环境下，如何利用Serverless架构进行大数据分析。 3. 云原生大数据计算引擎实践： - Spark Shuffle云原生化：探讨了Spark Shuffle在大规模云环境下的演进过程和实践案例。 - trino实践：分析了trino在构建湖仓一体（Lakehouse）架构中的应用和实践经验。 4. 云原生大数据架构论坛： - Spark任务容器化：讨论了Spark任务在容器化后的挑战以及相关的实践案例。 - Kafka平台灾备高可用：分享了eBay如何实现云原生Kafka大数据平台的灾难恢复和高可用性。 - 半结构化数据思考：探讨了如何处理和创新MC（可能是某种数据管理产品）中的半结构化数据。 5. 云原生大数据可观测性： - EasyEagle智能运维平台：介绍了一个大数据智能运维平台，其功能和在云原生环境中的应用。 - 计算资源治理：分析了计算资源的治理实践，以及如何将这些实践推向商业化。 - 一体化可观测性平台：探索了如何构建一个集成了大数据处理能力的云原生可观测性平台。 6. 云原生大数据最佳实践： - Flink云原生演进：分享了如何在云Oceanus平台上对Flink进行云原生化的演进以及相关的思考。 - 构建低成本数据湖分析：研究了如何在成本效益上构建数据湖并实现高效的数据分析。 7. 云原生大数据AI一体化论坛： - 开源机器学习平台：介绍了如何利用开源技术构建一站式云原生机器学习平台。 - 云原生AI PaaS平台：分析了云原生AI平台即服务（PaaS）的实施案例和最佳实践。 以上内容显示了云原生技术在大数据处理、存储、计算、架构、可观测性以及AI领域中的最新应用和发展趋势。" 由于文件中未提供具体的文件名称列表，无法为每个单独的PPT文件生成详细的知识点。如需详细内容，请提供具体的PPT文件名称列表。