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7 月 24 日，火山引擎开发者社区 Meetup 第四期数据技术专场邀请到了火山引擎的 5 位工程师，为大家从 ClickHouse 实践、A/B 测试、增长分析、流批数据处理、数据埋点治理几个角度揭秘字节跳动高速增长的数据技术。
《字节跳动 ClickHouse 企业级增强特性和最佳实践》
邵舟洲，火山引擎资深研发工程师
ByteHouse 是字节跳动基于开源的 ClickHouse 进行深度优化和改造的企业级 OLAP 引擎，对海量数据提供更强的查询服务和数据写入性能，应用包括海量数据多维分析、机器学习模型评估、微服务监控和统计等。本次分享介绍了字节跳动数据平台在互联网行业大规模数据量下所面临的挑战、内部实现的技术演进和真实应用场景。
《火山引擎 A/B 测试的思考与实践》
康康，火山引擎 A/B 测试技术负责人
火山引擎 A/B 测试孵化自字节跳动内部多年打造的灵活通用的 A/B 实验平台，在抖音、今日头条、西瓜视频等亿级 DAU 产品中得到了有效验证。该平台开启累计 70 万多的实验，每日新增实验 1500 多个，领域覆盖广告、营销、直播、推荐等各场景的数百条产品线，为应用提供了高速增长的必要工具和路径。本次分享揭秘了火山引擎 A/B 测试背后的技术原理和最佳实践。
《字节跳动流批数据质量解决方案和最佳实践》
Frank，火山引擎高级研发工程师
火山引擎的数据质量平台是在多年服务字节跳动今日头条、抖音等业务的过程中打磨出来的。面对不同产品线的复杂数据质量场景，数据质量平台如何满足多样的需求？本次分享介绍了字节跳动数据平台如何弥合大数据量场景下数据质量校验与计算资源消耗大、校验计算时间长的冲突，并介绍了数据质量平台如何用一套架构框架来同时满足流批方面的数据质量监控。
《火山引擎增长分析平台数据架构演进》
谢辉，火山引擎高级研发工程师
火山引擎 toB 的增长分析平台在长期服务字节跳动今日头条、抖音、西瓜视频等业务的过程中，沉淀出了一套成熟的产品模型和增长方法论，本次分享带来了该平台几次重大的数据架构演进变化，介绍了平台如何通过技术架构的演进不断满足日益丰富的场景需求。
《字节跳动大规模埋点数据的治理最佳实践》
Cody，火山引擎流量平台技术负责人
字节跳动拥有大规模的埋点数据，这些埋点数据服务于推荐、广告、分析等一系列核心场景。流量平台作为一站式的埋点管理&治理解决方案平台，在埋点高效生产、治理，稳定性、大数据量实时计算链路等方面积累了大量的经验，很好地支持了字节跳动的下游业务。本次分享主要介绍了流量平台在埋点生产、治理、链路方面的建设痛点和经验。
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