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Netflix、IBM、阿里等世界級(jí)FaaS、K8s、Istio核心架構(gòu)案例都在這里

責(zé)編：gltian ｜2018-05-25 13:10:09

最近幾年，耳熟能詳?shù)?#8221;BAT”都在大談基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型，例如百度的 Apollo 自動(dòng)駕駛平臺(tái)，例如提供計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力的阿里云，例如定位為合作伙伴提供連接一切能力的微信。但當(dāng)看似“BAT”的體量與技術(shù)能力達(dá)到了中國互聯(lián)網(wǎng)的上限時(shí)，后起之秀如”TMD”（今日頭條、美團(tuán)、滴滴）以各自深耕多年的技術(shù)底蘊(yùn)和業(yè)務(wù)體系也成了世界一方巨擘。

毫無疑問，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)技術(shù)水平與硅谷的整體差距越來越小，某些方面甚至有趕超之處。但在大數(shù)據(jù)&人工智能風(fēng)口下，無論國內(nèi)還是國外，都可以看出大企業(yè)的技術(shù)實(shí)踐難度都在擴(kuò)大，于是乎大量重復(fù)的失敗和教訓(xùn)默默隱藏在各企業(yè)內(nèi)，國內(nèi)外成功的經(jīng)驗(yàn)難以傳播、借鑒和參考。

在這背景下，ArchSummit 全球架構(gòu)師峰會(huì)將于7月6-9日深圳舉行，已邀請了國內(nèi)外知名企業(yè)的技術(shù)專家前來分享其核心架構(gòu)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，其中第一天日程如下：

點(diǎn)擊上方圖片或點(diǎn)擊此處了解ArchSummit深圳站大會(huì)日程

以下簡單介紹部分分享內(nèi)容，相信屆時(shí)與國內(nèi)外上百技術(shù)專家、千名技術(shù)同行交流的你，肯定會(huì)有獨(dú)到的體會(huì)和思考，感興趣的同學(xué)可以使用”dongfang”優(yōu)惠碼8折報(bào)名（僅限10位，截至6月17日）！點(diǎn)擊此處可以立即報(bào)名！

一、劉磊，機(jī)器學(xué)習(xí)專家

劉磊，機(jī)器學(xué)習(xí)專家，在 ArchSummit 深圳站上將有兩場分享，內(nèi)容詳見大會(huì)日程。

長期帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)從事AI、機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)和軟件架構(gòu)。在研和已完成項(xiàng)目包括：數(shù)據(jù)管理中機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)、大規(guī)模數(shù)據(jù)分類、推薦系統(tǒng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)挖掘、網(wǎng)絡(luò)僵尸病毒檢測、可穿戴數(shù)據(jù)挖掘、基于傳感器數(shù)據(jù)的個(gè)性化健康、基于大數(shù)據(jù)的教育系統(tǒng)。

研究成果獲得或已提交美國專利40多項(xiàng)，發(fā)表論文30余篇。

分享內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)在多源傳感器數(shù)據(jù)上的應(yīng)用

隨著手機(jī)、智能手表和生物傳感器等便攜式設(shè)備的普及，數(shù)字化自跟蹤技術(shù)近幾年已獲得長足發(fā)展。同樣，用于監(jiān)測、存儲(chǔ)和分析人類自跟蹤數(shù)據(jù)的信息管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)也在不斷的優(yōu)化。

和以往任何時(shí)候相比，由于技術(shù)的快速發(fā)展，使得收集生物數(shù)據(jù)和生理數(shù)據(jù)這個(gè)過程變得越來越容易，例如心電圖(ECG)、血氧飽和度(SpQ2)、心率(HR)、腦電波信號(hào)(EEG)、皮膚電反應(yīng)(GSR)、血壓、含氧量、體溫等等。這些自跟蹤數(shù)據(jù)可以幫助我們通過監(jiān)測和分析，來更好理解個(gè)體的健康狀況。正因?yàn)榇耍诰騻鞲袛?shù)據(jù)中的隱含價(jià)值受到越來越多工業(yè)和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。

本次分享聚焦在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)在傳感數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，對利用多源傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來檢測人體行為項(xiàng)目做詳細(xì)介紹。

分享提綱

1.機(jī)器學(xué)習(xí)在多源傳感數(shù)據(jù)上應(yīng)用的背景介紹

2.機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和架構(gòu)

1.系統(tǒng)架構(gòu)&預(yù)處理和特征工程

2.建模和離線性能評(píng)估&在線部署、評(píng)估和模型更新

3.挑戰(zhàn)和項(xiàng)目收獲

1. 稀疏數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)缺失問題

2. 數(shù)據(jù)分布不均衡問題

3. 時(shí)序行為模式分析

4.總結(jié)和應(yīng)用挑戰(zhàn)

1.警察局自動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)里的連續(xù)行為識(shí)別

2.老年人緊急狀況監(jiān)測，預(yù)警系統(tǒng)

二、Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)負(fù)責(zé)人

Dekun Zou，Google研究院資深研發(fā)工程師，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)的研發(fā)并產(chǎn)品化，在 ArchSummit 深圳站上將有兩場分享，內(nèi)容詳見大會(huì)日程。

負(fù)責(zé)研發(fā)多個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)，包括Android應(yīng)用商店、Google廣告排名。加入Google研究院之前曾就職于Apple，再之前供職于亞馬遜云計(jì)算（AWS）。

具有10多年研究經(jīng)驗(yàn)，涉獵機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、視頻以及圖像處理諸多領(lǐng)域。在國際雜志和會(huì)議上發(fā)表了20多篇論文，也是20多項(xiàng)美國專利的主要發(fā)明人。

分享內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)在大規(guī)模推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

隨著電子商務(wù)和在線服務(wù)越來越普及，海量在線資源很多時(shí)候多到讓用戶無從選擇，因此推薦系統(tǒng)的質(zhì)量變得至關(guān)重要。

傳統(tǒng)的線性回歸方法在很多系統(tǒng)里應(yīng)用廣泛，只不過，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像視覺領(lǐng)域的突破，很多研究人員開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建深度推薦系統(tǒng)，推薦質(zhì)量顯著超越傳統(tǒng)基于線性回歸系統(tǒng)，同時(shí)也簡化了以往搭建推薦系統(tǒng)所需專家知識(shí)(domain knowledge)。

深度推薦系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于Google多項(xiàng)面向用戶的產(chǎn)品，一次又一次的突破質(zhì)量瓶頸。此次演講會(huì)由淺入深探討如何構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，并討論最新的技術(shù)發(fā)展。

分享提綱

1.傳統(tǒng)線性回歸方法&深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢

2.信號(hào)類別

1.場景信號(hào)：當(dāng)前場景相關(guān)的信息

2.用戶信號(hào)：用戶特征，用戶歷史信息，

3.物件信號(hào)：排序模型物件的特征

3.兩步定制化推薦

1. 深度挖掘，生成候選人列表

2. 混合人工生成的候選人，最終排序

4.模型訓(xùn)練模式

1. 離線，根據(jù)系統(tǒng)日志 （適用于大系統(tǒng)，海量用戶）

2. 在線，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（小量用戶，快速迭代）

5.user vector， item vector （swivel model）

1. 預(yù)生成的用戶向量降低推斷延時(shí)

2. 超大規(guī)模物件向量的學(xué)習(xí)（稀疏問題）

6.損失函數(shù)的構(gòu)造

三、Facebook Software Engineer Manager

徐斌，在Facebook帶領(lǐng)Business Integrity的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)和機(jī)器平臺(tái)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)，在ArchSummit 深圳站上將有一場分享和一場深度培訓(xùn)，內(nèi)容詳見大會(huì)日程。

主要任務(wù)是確保Facebook的用戶和Facebook上所有商業(yè)業(yè)務(wù)之間的誠信溝通。這些商業(yè)業(yè)務(wù)存在于廣告、市場、社團(tuán)/群組、粉絲專頁等等。

在進(jìn)入Facebook前，在Microsoft擔(dān)任首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程經(jīng)理，帶領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)云安全解決方案，實(shí)現(xiàn)對異常現(xiàn)象的檢測，并保護(hù)客戶在云中的身份、數(shù)據(jù)和應(yīng)用的安全。再此前在Amazon工作10年，率領(lǐng)多個(gè)應(yīng)用科學(xué)家團(tuán)隊(duì)處理交易風(fēng)險(xiǎn)管理工作。

分享內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在安全性和完整性方面的探索

隨著電子商務(wù)崛起、云計(jì)算爆發(fā)，社交網(wǎng)絡(luò)大面積普及化，商業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和開展越來越容易，我們能輕而易舉使用大規(guī)模資源和服務(wù)，全球化信息互動(dòng)和共享已經(jīng)可以同步。

但信息安全和商業(yè)誠信問題卻不斷增加，面對每天超過PB級(jí)的不平衡和模糊大數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)和解決方案面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這樣的要求在各個(gè)領(lǐng)域越來越多，促發(fā)了許多突破性的研究成果和應(yīng)用。

本次分享會(huì)快速瀏覽一些安全問題，然后講述一下機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，重點(diǎn)講解能夠處理當(dāng)下棘手問題的相關(guān)先進(jìn)技術(shù)和解決方案以及真實(shí)的應(yīng)用效果。最后會(huì)分享幾個(gè)最近機(jī)器學(xué)習(xí)在安全應(yīng)用上的特別案例。

分享提綱

1.交易欺詐濫用、云計(jì)算安全以及其他商業(yè)誠信問題

2.機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和架構(gòu)

1. 離線構(gòu)建，在線部署，反饋機(jī)制 

2. 數(shù)據(jù)和特征工程 

3. 平行 v.s 垂直模型結(jié)構(gòu) 

4. 傳統(tǒng)分類 v.s 深度學(xué)習(xí)

3.挑戰(zhàn)和切身教訓(xùn)

1. 非平衡數(shù)據(jù) 

2. 處理模糊性：半標(biāo)簽和無標(biāo)簽 

3. 冷啟動(dòng)問題

4.應(yīng)用 1: 機(jī)器學(xué)習(xí)在交易風(fēng)險(xiǎn)管理方面的實(shí)踐

5.應(yīng)用 2: 機(jī)器學(xué)習(xí)在云安全方面的實(shí)踐

四、Netflix首席軟件工程師

Yunong 目前是 Netflix 的首席軟件工程師，帶領(lǐng) Netflix API 平臺(tái)設(shè)計(jì)和架構(gòu)團(tuán)隊(duì)。在此前任職于 AWS 和 Joyent，主要方向是分布式系統(tǒng)，并幫助規(guī)劃和構(gòu)建了多款云計(jì)算產(chǎn)品，例如 AWS IAM 和 Manta。與此同時(shí)，他也在維護(hù)開源項(xiàng)目 Node.JS 框架的校正。

演講內(nèi)容：Going FaaSter: Function as a Service at Netflix

FaaS 變革像風(fēng)暴一般拓展到全球。事實(shí)上，因?yàn)槠髽I(yè)都喜歡 FaaS 所帶來的 No-Ops，或者說在工程效率上的突出表現(xiàn)，F(xiàn)aaS 帶來的變革可以在一線開發(fā)者領(lǐng)域迅速擴(kuò)展，能夠幫助工程師們更快速地將代碼部署到產(chǎn)品上。

在 Netflix，這些功能特性對于 Netflix API 平臺(tái)來說簡直是完美符合，工程師們用 JavaScript 來寫代碼并部署到 tier-1服務(wù)層，整個(gè)過程不是完全必須要去管理基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)施或者運(yùn)維。

然而，還是有很多權(quán)衡之處需要考慮，傳統(tǒng)的 FaaS 理念或者做法在今天看來，更適合那些對延遲要求不高的任務(wù)。但是，對于延遲很敏感，對可靠性以及可彈性擴(kuò)展要求較高的任務(wù)來說，F(xiàn)aaS 還需要再優(yōu)化。

通過本次分享，你將了解到 Netflix FaaS 平臺(tái)的架構(gòu)和內(nèi)部構(gòu)成。

五、微信Yard平臺(tái)及流量實(shí)驗(yàn)X平臺(tái)負(fù)責(zé)人

文杰，微信技術(shù)架構(gòu)部專家工程師。2005年入職騰訊，曾參與主導(dǎo)搜索引擎，分布式存儲(chǔ)，分布式計(jì)算等多個(gè)項(xiàng)目的整體架構(gòu)。2013年加入微信，現(xiàn)任技術(shù)架構(gòu)部下大數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，主導(dǎo)微信兩項(xiàng)基礎(chǔ)平臺(tái)：微信資源調(diào)度Yard平臺(tái)和微信流量實(shí)驗(yàn)X平臺(tái)的研發(fā)。

分享內(nèi)容：微信背后萬級(jí)機(jī)器的管理者Yard平臺(tái)

微信每天承載數(shù)百億條的消息收發(fā)，支撐著微信功能的后臺(tái)服務(wù)也多達(dá)數(shù)萬個(gè)，如何確保這些在線服務(wù)的穩(wěn)定可用和可控，是資源管理系統(tǒng)面臨的一大挑戰(zhàn)。

與此同時(shí)，AI技術(shù)方興未艾，圍繞著微信所開展的機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的離線作業(yè)也日漸增多，對內(nèi)部計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源提出了大量的需求，如何充分利用好服務(wù)器資源，高效調(diào)度各類計(jì)算作業(yè)，合理編排不同維度的資源組合也是資源調(diào)度系統(tǒng)的一個(gè)重要目標(biāo)。

本主題闡述了微信的資源調(diào)度系統(tǒng)Yard如何利用容器技術(shù)解決在線服務(wù)與離線作業(yè)混合運(yùn)行的各種問題挑戰(zhàn)，分享微信后臺(tái)在資源隔離、作業(yè)調(diào)度、容災(zāi)設(shè)計(jì)等方面的成功實(shí)踐和思考。

分享提綱

1.微信后臺(tái)資源管理發(fā)展歷程

2.在線服務(wù)和離線作業(yè)的資源搶奪戰(zhàn)

3.微信資源調(diào)度系統(tǒng)Yard

1. 系統(tǒng)架構(gòu)

2. 資源隔離的“舍”與“得”

3. 調(diào)度的AI

4. 網(wǎng)紅Docker在Yard中的應(yīng)用

5. 踩過的“坑”與“坑”外的思考

4.成果展示&未來展望

六、微眾銀行區(qū)塊鏈?zhǔn)紫軜?gòu)師

張開翔，F(xiàn)ISCO BCOS平臺(tái)架構(gòu)師。在ArchSummit 深圳站上將有一場分享和一場深度培訓(xùn)，內(nèi)容詳見大會(huì)日程。

曾在騰訊工作多年，在分布式系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)安全，海量服務(wù)等技術(shù)領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗(yàn)。目前致力于區(qū)塊鏈平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)、以及推動(dòng)基于區(qū)塊鏈的業(yè)務(wù)落地。

分享內(nèi)容：金融業(yè)務(wù)中區(qū)塊鏈技術(shù)架構(gòu)解析

分布式商業(yè)以多方參與、智能協(xié)同、專業(yè)分工、價(jià)值分享等為主要特征，典型的應(yīng)用場景有銀證信保的多方產(chǎn)品合作、N+N供應(yīng)鏈金融、分布式能源、分布式電商以及各類共享經(jīng)濟(jì)等。

隨著分布式商業(yè)興起，以區(qū)塊鏈為代表的分布式賬本技術(shù)價(jià)值逐漸凸顯。具備“構(gòu)建信任”能力的區(qū)塊鏈技術(shù)，不僅可用于公有鏈，也能在聯(lián)盟鏈中發(fā)揮巨大的效能。

在高安全、高性能、合法合規(guī)的金融場景里，對區(qū)塊鏈技術(shù)的研究和創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式的開展，會(huì)遇到大量的挑戰(zhàn)，這次演講會(huì)深入剖析區(qū)塊鏈的底層技術(shù)和架構(gòu)優(yōu)化之道，分享業(yè)務(wù)落地的探索歷程，以及開源社區(qū)運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn)。通過技術(shù)和業(yè)務(wù)的努力，直面挑戰(zhàn)，把區(qū)塊鏈真正的使用到金融業(yè)務(wù)中。

分享提綱

1.展望業(yè)界，介紹區(qū)塊鏈技術(shù)和架構(gòu)發(fā)展概況

2.從密碼學(xué)、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)共識(shí)等方面解析區(qū)塊鏈底層技術(shù)

3.分析區(qū)塊鏈技術(shù)在性能、安全、隱私、應(yīng)用落地等方面面臨的挑戰(zhàn)和解決之道

1. 直面分布式系統(tǒng)不可能三角，在保證一致性、事務(wù)性、穩(wěn)定性的前提下，突破瓶頸，提升系統(tǒng)性能

2. 建設(shè)立體安全體系，從通信、存儲(chǔ)、權(quán)限等多方面保障系統(tǒng)安全

3. 平衡公開透明和隱私保護(hù)的訴求，通過架構(gòu)優(yōu)化、密碼學(xué)、合作模式選擇等多種形式保護(hù)商業(yè)隱私

4. 從底層擴(kuò)展區(qū)塊鏈協(xié)議和功能，為業(yè)務(wù)開發(fā)和運(yùn)營提供便利

4.分享FISCO BCOS的平臺(tái)建設(shè)，以及兩個(gè)具體落地案例分享

七、天貓智慧門店技術(shù)專家

分享內(nèi)容：“智慧門店”背后的技術(shù)架構(gòu)探索

在門店的商品、交易、會(huì)員、客流數(shù)字化過程中，雖然背靠成熟的、已有的電商系產(chǎn)品技術(shù)方案，但現(xiàn)實(shí)仍然很殘酷。目前商家面臨的主要痛點(diǎn)是：有門店缺客流，有粉絲無轉(zhuǎn)化，有會(huì)員難互動(dòng)。面對這些困難，天貓?zhí)岢雒嫦蛉蛳M(fèi)者運(yùn)營的”智慧門店”解決方法。

如何從千人一策，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷？如何從在店成交，實(shí)現(xiàn)離店銷售？如何從私人關(guān)系，實(shí)現(xiàn)組織連接？面對復(fù)雜的線下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，天貓如何消滅那不到百分之一的投訴？

在經(jīng)歷了2017年雙十一，2018年618等幾次考驗(yàn)后，天貓也逐漸摸索出了一條實(shí)踐之路，和寶貴經(jīng)驗(yàn)。

分享提綱

1.背景、命題、方案

2.門店數(shù)字化：消費(fèi)者體驗(yàn)升級(jí)

1. 在線下單，門店履約

2. 到店購物，全域互動(dòng)

3.門店數(shù)字化：商家賦能

1. 消費(fèi)者沉淀，運(yùn)營

2. 交易轉(zhuǎn)化，數(shù)據(jù)沉淀

4.面臨的挑戰(zhàn)

1. 紅包不好發(fā)，弱網(wǎng)檢測與飛行模式

2. 數(shù)據(jù)說清楚，面向組織架構(gòu)的統(tǒng)計(jì)

3. 保障生命線，微服務(wù)的穩(wěn)定性優(yōu)化

5.小步快跑，敏捷的背后

八、螞蟻金服Node.js技術(shù)專家

不四，網(wǎng)名死馬，現(xiàn)就職于螞蟻金服體驗(yàn)技術(shù)部，專注在 Node.js 領(lǐng)域 6 年，搭建了阿里巴巴和螞蟻金服內(nèi)部 Node.js 模塊管理系統(tǒng)、中間件服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施，負(fù)責(zé)內(nèi)部 Node.js Web 框架的研發(fā)和開源。同時(shí)也是開源愛好者，Node.js Web 框架 Koa.js 和 Egg.js 的核心開發(fā)者，cnpm 中國鏡像維護(hù)者。

分享內(nèi)容：企業(yè)級(jí) Node.js Web 框架研發(fā)與落地

Node.js在Web應(yīng)用中扮演越來越重要的角色，框架是其中的重中之重（要解決規(guī)范、效率、性能、安全等等問題）。Egg.js（開源）是阿里和螞蟻聯(lián)合研發(fā)的企業(yè)級(jí) Node.js Web 框架，不僅讓使用者可以更輕松的使用 Node.js 進(jìn)行 Web 研發(fā)，同時(shí)也支持讓團(tuán)隊(duì)架構(gòu)師基于 Egg.js 打造更適合團(tuán)隊(duì)的框架。

這次演講將會(huì)介紹基于螞蟻是怎樣在 Egg.js 之上搭建貼合自身業(yè)務(wù)形態(tài)的研發(fā)模式以及在這個(gè)過程中的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。