Слайды (https://www.slideshare.net/ailev/bigdata-79801854):
Видео не делалось, так что не ждите.
UPDATE: зато есть аудио -- опубликовано тут: https://rb.ru/list/techinvestlab-on-big-data-conference/
UPDATE: кому не видно слайды штатным образом, помяните лучами поноса старательных людей из Роскомнадзора, которые тоже, конечно, "только выполняли приказ", как и все интернет-провайдеры страны. Вот тут выложил слайды на отечественном сервисе -- Яндекс.диске: https://yadi.sk/d/t4TSo3jV3Mut7s. Я надеюсь, что место закрывающим slideshare в том же месте ада, что и жгущим книги (причём целыми библиотеками). Мамы этих людей плохо воспитывали, они ведь даже искренне считают, что закрытием slideshare они спасают Родину. Я, как часть Родины, их не забуду, пусть не надеются.
В докладе есть несколько интересных моментов: аппаратное ускорение работы с графовыми базами данных (и ускоренный рост доли этих графовых баз по сравнению с разными другими NoSQL), а также ускорение на одной и той же аппаратуре и работы с базой данных, и алгоритмов deep learning.
Аппаратура ускорения находится в самом низу как базоданческого, так и аналитического (включая machine learning, включая deep learning) технологического стека. Это означает, что вся отрасль аналитики больших данных архитектурно будет перетряхнута в ближайшие годы -- особенно если учесть, что ускорять начали не только на FPGA, но и на GPGPU, которые становятся ввиду их массового выпуска дешевле грибов, и игнорировать их будет нельзя. Да, сегодня на одном и том же железе ускоряют базы данных, базоданческую аналитику (in-database analytics), машинное обучение и даже майнинг криптовалют, рендеринг красивых картинок, и даже физические расчёты какой-нибудь плазмы в термоядерном реакторе. Аппаратная архитектура компьютинга меняется прямо на глазах, а "новый Intel -- это NVIDIA". Смотрите презентацию, а дальше Гугль вам в помощь -- узнаете много интересного.
UPDATE: Обсуждение в фейсбуке: https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/10211206816820297