严岩，LinkedIn Staff Engineer。

内容介绍

本次分享将介绍 Linkedin derived data platform 以及其如何帮助 Linkedin 更好的管理机器学习的结果数据集。

1. Linkedin 机器学习的基本流程，着重于如何将结果数据集应用于线上 application，并阐述原有流程的痛点；

2. 介绍 derived data platform 的整体设计以及几个关键技术点，例如如何合并批量和实时数据；

3. 通过几个实例，例如数据标准化和相关性计算，来介绍 derived data platformr 如何存储海量结果数据集，并为线上 application 提供高可用，高性能的服务；

4. 最后将总结在新平台上线和迁移过程中的一些经验，例如如何进行对用户无感知的迁移。