Ray是 UC Berkeley RISELab针对机器学习领域开发的一种新计算框架，用于构建任意规模的分布式应用。「Ray Meetup上海站」邀约Ray项目核心开发者与Ray应用先行者共聚一堂，探讨下一代高性能计算，解析Ray的核心设计，分享在真实场景中的实践经验和应用案例。

活动安排

议题介绍

1.Ray的发展历程与展望-张喆

这个议题会分享三个要点：1）什么是Ray（包括Ray项目的简史，和基本的框架以及API）；2）为什么我们认为Ray是下一代云计算的计算架构（包括灵活和强大的分布式开发，活跃的生态，和对Serverless模式的支持）；3）我们接下来会做什么（包括介绍新开发的Dataset，Workflow模块）

张喆 目前领导Anyscale公司开源工程团队。此前，他在LinkedIn公司，负责大数据与人工智能计算团队（提供Hadoop/Spark/TensorFlow服务）。从2014年开始，张喆的工作就与开源紧密相关，他是Apache Hadoop Committer和PMC，也是Apache软件基金会成员。

2.使用RayDP-Spark on Ray构建端到端的大数据分析和人工智能应用-Carson Wang

对于一个复杂的端到端数据分析和人工智能应用，通常需要用到多个分布式的框架，比如使用Apache Spark来做数据的预处理，使用XGBoost，PyTorch，Tensorflow等框架来做分布式的模型训练。一个常规的做法是使用独立的大数据集群和模型训练的集群，将整个工作流中的不同阶段分别提交到不同的集群上，并且使用胶水代码来连接它们。其它的方案包括使用Apache Spark作为统一的平台来运行数据处理和模型训练，使用任务调度框架来连接一个工作流中不同阶段等。这些做法都有他们各自的局限性。在本次分享中，我们将介绍使用Ray作为一个统一的分布式平台，使用RayDP在Ray上运行Spark的程序，并且通过Ray的分布式内存存储，高效地和Ray上的机器学习框架进行数据交换。我们将演示通过RayDP和Ray生态中的其它组件，如何在一个Python程序中高效地开发复杂的端到端的数据分析和人工智能应用。

Carson Wang 英特尔高性能数据分析研发团队负责人，专注于研发和优化开源大数据，分布式机器学习框架，开发大数据和人工智能融合解决方案。他目前领导以下一些开源项目包括RayDP-Spark on Ray, OAP MLlib-高性能版Spark机器学习算法库。此前，他主导研发了Spark SQL自适应执行引擎，HiBench-大数据基准测试工具等项目。

3.使用 Ray 构建高可用和可扩展的在线应用-蔡腾纬

这个分享会介绍蚂蚁团队如何在 Ray 上打造一个高可用、可扩展的在线平台，满足业务的在线分布式服务和模型服务等场景，并在双十一、新春红包得到应用。这些技术细节包括但不限于跨集群架构、状态持久化、原地更新等等。

蔡腾纬 蚂蚁集团 Ray 调度和服务团队负责人，专注于 Ray 在 K8S/Yarn 上的调度，以及基于 Ray 的服务系统研发。此前，他参与了蚂蚁在线数据引擎和大数据产品方向的研发。

4.使用Ray作为Spark SQL UDF的执行引擎-祝威廉

这次分享我们会重点介绍如何基于Ray使用Python实现Spark SQL UDF函数，进一步的，我们使用该技术实现有状态的UDF函数，从而能够将常见的Python算法模型转换成 SQL UDF函数进而被更广泛的使用。利用Ray强大的分布式编程能力，我们完美解决算法模型包装成SQL函数面临的两大难题，1. 函数需要一个初始化过程，2. 函数有一定的python环境要求。

祝威廉 现就职于Kyligence，资深数据架构师，拥有10+年研发经验。最近六年专注于数据管理，商业分析，机器学习的统一平台的设计和开发。个人热衷于开源产品的设计和研发，MLSQL(mlsql.tech)为其主要开源作品。

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