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技術迭代這麼快,技術人在下半年應該學習什麼?

隨著大資料、區塊鏈、人工智慧、智慧運維等行業飛速發展,大齡恐懼症越來越多地在技術圈被人討論。很多架構師在工作5-10年以後,都會開始思考5年、10年甚至更久以後的自己,會是怎樣一種生活工作狀態,以及是否會被時代拋棄。


面對著日新月異的程式碼和語言,想必很多35歲的架構師、關鍵技術從業者也經常問自己「隨著年齡越來越大,我該何去何從?」是選擇深耕業務,成為關鍵技術從業者?還是選擇管理崗,更好的挖掘技術價值?架構無處不在,你怎麼架構自己的未來?


相信堅持學習,不斷補充新知識,便可以緩解技術迭代快,知識跟不上發展速度帶來的諸多問題。GIAC全球網際網路架構大會面向架構師、技術負責人及高階技術從業人員的年度技術架構大會。在大會上,不僅可以結識一些行業大咖 ,認識更多的朋友;透過大廠老師們探討行業技術風向,還可以更深入的瞭解大公司背後的架構設計與一線行業的最佳實踐,快速的與業界同步經典架構、區塊鏈、音影片等熱門核心技術,更好的看清未來的職業發展道路,認清自己內心真正的需求和渴望。


GIAC全球網際網路架構大會msup和高可用架構技術社群聯合舉辦。已成功舉辦三屆,每一屆均與1000+名架構師一起探討技術的變革與革新,本屆大會將於11月23-24日在上海淳大萬麗酒店舉辦



本次大會共有 5 大板塊方向,20 場技術專題,70 個網際網路架構案例。組委會從網際網路架構最熱門系統架構設計、工程效率、機器學習、未來的程式語言、分散式架構、人工智慧、IoT等領域甄選前沿的、有典型代表的、技術創新及研發實踐案例,分享他們在本年度最值得的總結、盤點的實踐啟示,從業者可快速與業界同步熱門及前沿最核心技術,助力企業業務升級及成功轉型。


下麵會給大家分享一些案例,希望參會的你們,可以提前瞭解這些案例,更快速的融入技術大牛圈。


前言技術


FIBOS平臺實現了快速開發、快速部署和穩定且流動的通證體系,幫助開發者一步進入區塊鏈時代。本次演講,會介紹熱門的FIBOS專案的整體結構與技術架構。


1. 瞭解FIBOS專案的演進過程
2. 瞭解DApp開發的基本流程
3. 瞭解熱門的區塊鏈專案IBO過程與EOS生態



“家庭 IoT 已經成為 IoT 領域一大落地戰場,但是受限於 IoT 嚴重碎片化問題,以及使用者認知的大量差異,如何透過技術手段解決碎片化問題,快速抹平使用者認知差異是我們重點解決的問題。由於硬體系統的加入,如何管理手機、雲端、硬體之間的狀態也成為家庭 IoT 架構中需要關註的難點。當然, IoT 裝置的連線穩定性更是需要做持續最佳化。基於以上諸多問題,我來分享一下 Keep 在這些問題上的一些思考和最佳化實踐。”


1. IoT 嚴重的碎片化問題的坑以及解決方案
2. 保持 IoT 狀態一致性以及單向資料流架構設計
3. IoT 裝置連線穩定性最佳化實踐和效果



Java語言經久不衰,離不開其龐大的使用者群體為這個生態所做出的貢獻,JVM支撐著整個生態很好地執行,然而它對於很多人來說是一個黑盒,碰到很多問題都無從下手,那如何從現象到本質,讓大家能有體感地去排查這些效能問題,我將給大家分享我親歷的部分JVM效能案例,給大家不一樣的JVM學習途徑,希望大家能滿載而歸。


1.瞭解一些比較罕見的JVM效能案例
2.從案例慢慢瞭解JVM的實現原理
3.以後碰到JVM相關的問題有自己的排查思路


工程文化及管理


工作前幾年是職業生涯中成長最快的幾年,在這段時間裡你會充滿激情,做事專註,也容易養成良好的習慣,那麼技術人員如何能快速成長。


1.知識如何內化成能力
2.技術人員的職業規劃



透過UC資訊流的國際化之路,應對熱點事件、多語言、多國家、體感測試、資料分析等挑戰,開展質量保障和體系沉澱經驗,幫助有意國際化和正在國際化的公司,能夠看到一些國際化差異,及質量保障關鍵點,少走彎路。


1.針國際化差異的幾個點,分享國際化質量保障的方法 
1)應對國際機器量少,而活動帶來的瞬時流量的暴漲,實現持續化穩定服務; 
2)多語言、多國家情況下,內部員工如何對產品形成體感 
3)資訊流場景下的體感測試。 
4)打點測試的不簡單,及國際化下的資料計算和傳輸 
2.啟示 
1)引入過程質量體系&補齊國際化差異:快速引入成熟解決方案,完成基礎質量保障;結合國際化特性,抓住差異化環境下的核心矛盾。 
2)業務保障&體系化;業務測試解決業務質量的基礎,體系化指導團隊在深度、效率提升,應對未來更大挑戰 
3)一切資料化:在大資料時代,不論是業務還是測試,都需要透過資料化的分析,透過資料挖掘風險和解決思路。



在移動網際網路和人工智慧時代,我們所處的商業格局和企業生態充滿了易變性、不確定性、複雜性和模糊性,企業的創新能力依賴於能夠頻繁地從真實使用者那裡得到對商業假設的有效驗證,勝出者的特點是擁有快速、高質量交付可工作軟體的能力。DevOps就是現在最炙手可熱的理念、方法和技術,它可以有效應對VUCA挑戰,透過IT交付效能改進,促進組織績效提升,幫助組織成為行業的領先者和顛覆者。本次分享基於對大量對高效能、精英效能組織的資料分析,透過整理、歸類和總結,提煉出這些成功組織背後的實踐地圖,包括五大維度的數十個能力項,講解如何透過這些關鍵的抓手,在不同的約束和場景下,逐步推動DevOps變革,讓組織獲得可度量的、有效果的實質提升。


1. 瞭解DevOps發展的趨勢及誤區 
2. 明確DevOps轉型的標的和度量指標 
3. 瞭解最為科學全面的DevOps實踐地圖 
4. 透過案例體會DevOps轉型的過程和效果 
5. 獲取組織自身DevOps轉型所需的必要知識



經典架構


主要針對京東App商詳模組的業務架構演進,圍繞外掛化->樓層化->平臺化(三方共建)->模組化進行分享,介紹我們在支援京東海量商品引發的多業務場景,多商品型別,多購買樣式下的解決方案及經驗。


1. 瞭解京東商詳模組的業務場景及複雜性
2. 瞭解樓層化的解決方案
3. 瞭解平臺化(三方共建)的實施方案
4. 瞭解模組化,輕量化的解決方案



系統拆分為微服務之後,服務治理是一個很大的問題。好的服務治理平臺可以大大降低協作開發的成本和整體的版本迭代效率。新浪微博作為國內微服務落地的先鋒,在服務治理方面有自己獨到的經驗。本次分享我會圍繞微博的實踐經驗介紹服務治理的方方面面。


學習到服務治理的關鍵技術:
1. RPC通訊層的故障隔離;
2. 第三方依賴故障隔離;
3. 基於執行緒池的微服務優先順序排程;
4. 熔斷機制;
5. 流量控制:靜態、動態流控和併發控制;
6. 優雅降級、非同步回呼機制。



介紹京東雲在微服務方面的一些實踐經驗。京東雲已經存在數百個產品線,使用Go、Java、Php、Python等多種不同的語言和框架開發,服務部署也有容器部署、虛擬機器部署、物理機部署等多種方式,存在大量的跨產品線直接服務呼叫。如何將Istio應用於京東雲這種大型複雜系統?如何減少各產品線的接入成本?這中間遇到了哪些問題我們是如何解決的?分享中將一一為您解答。


1.瞭解京東雲如何將Istio與原有的基礎設施元件很好的融合
2.瞭解我們如何使Istio不與Kubernetes強依賴
3.瞭解如何平滑升級
4.瞭解我們對公有雲上如何實施微服務的一些思考”



資料及商業智慧


Lindorm(靈動)是阿裡巴巴研發的大規模、高吞吐、快速靈活、實時混合的NoSQL系統,面向海量資料場景提供世界領先的高效能、可跨域、多一致、多模型的混合儲存處理能力。其依託於阿裡在大資料結構化儲存的多年實踐感悟和經驗,運用獨特的資料自動分割槽和多副本架構設計,應用高效記憶體管理、分層異構儲存、動態編碼索引、靈活流動計算、快速批次匯入等技術,並透過RDMA、使用者態IO、資料處理offload等技術充分發揮新型計算/儲存/網路硬體的能力,對焦於同時解決大資料(無限擴充套件、高吞吐)、線上服務(低延時、高可用)、多功能訴求,能夠為使用者提供無縫擴充套件、高吞吐、持續可用、毫秒級穩定響應、強弱一致可調、低儲存成本、豐富索引的資料實時混合存取能力。


Lindorm生長於阿裡大生態,全面服務於淘寶、天貓、螞蟻、菜鳥、阿裡雲、高德、優酷等各個領域,滿足使用者對於大規模資料的實時儲存和處理的需求,支撐業務的海量儲存、資料驅動、實時決策等場景。系統日常儲存資料百PB級,峰值請求處理每秒數億次,典型場景包括實時大屏、智慧風控、營銷決策、個性推薦、訂單記錄、監控日誌等。


1. DT時代NoSQL資料庫發展前瞻
2.瞭解阿裡巴巴使用最廣的NoSQL資料庫的發展和進化歷程
3.瞭解大規模線上儲存Lindorm的設計理念和細節



Big data and AI are joined at the hip: the best AI applications require massive amounts of constantly updated training data to build state-of-the-art models AI has always been on of the most exciting applications of big data and Apache Spark. Increasingly Spark users want to integrate Spark with distributed deep learning and machine learning frameworks built for state-of-the-art training. This talk introduces a new project that substantially improves the performance and fault-recovery of distributed deep learning and machine learning frameworks on Spark.



將從演演算法、資料、計算等多個角度介紹格靈深瞳在打造大規模計算系統上的經驗。


1.瞭解視覺計算系統的基本組成
2.瞭解演演算法、資料、異構計算、硬體等各個方面的設計註意事項


雲端計算時代


WebRTC是一個支援Web瀏覽器和移動應用進行實時音影片通訊的W3C標準,提供了基於網頁的影片會議能力,廣泛運用於商業會議,線上客服,遠端醫療,線上教育,遊戲直播等領域。

本次分享將介紹WebRTC標準,以及支援WebRTC的Intel® CS for WebRTC產品。Mesh/SFU/MCU多方通訊模型;可擴充套件,高可用性,分散式部署的服務端架構;支援WebRTC/RTMP/HLS/Sip多協議,支援Android/IOS, Chrome/Firefox/Edge終端裝置的互聯互通;在服務端的媒體處理部分,介紹了影片混流轉碼處理和基於DNN的影片分析兩大部分。影片混流轉碼處理是基於Intel Media Server Studio硬體加速的高效能媒體處理Pipeline;以及基於OpenVino的異構DNN加速的影片分析元件。


1. 瞭解WebRTC標準,發展現狀,技術應用場景。
2. 瞭解WebRTC伺服器端的可擴充套件,高可用性,分散式部署的服務端架構設計。
3. MCU高效能的影片會議媒體處理的設計與實現,Intel硬體加速的video codec/process和optimized DNN inference engine



過去十年間,谷歌用億萬級的容器和機器學習技術為其諸多產品提供著算力與演演算法的支援,極大提升了其終端使用者的使用體驗;同時,谷歌開源的Kubernetes容器雲技術與深度學習框架TensorFlow也迅速在技術界和眾多行業中獲得了廣泛關註。然而,處在數字化轉型“青春期”的中國企業相比之下技術積累尚淺、對於新技術的落地風險高,需要跨越技術的鴻溝才能實現大規模的數字化創新。我們將分享如何藉助最新的雲與AI的結合打造“智慧雲”,賦能企業實現算力與演演算法的民主化,實現快速自主創新。


1. 瞭解雲原生技術的基本概念
2. 瞭解雲原生技術在落地實踐中的最佳實踐
3. 瞭解利用雲原生技術解決智慧AI升級的場景



在最近的分散式系統世界當中,函式即服務(FAAS)已經成為一種新的抽象趨勢。 隨著Kubernates的流行,Google等公司在Kubernates之上構建了FAAS服務,即knative。在本次演講中,我會深入介紹knative的各個方面。


1. 熟悉FAAS的的最新動態,特性以及適用範圍
2. 理解knative的架構,元件和使用
3. 理解從傳統服務到knative如何轉換



除了上述介紹的內容外,更多案例可戳  ↓


本屆大會還將邀請騰訊、華為、京東、科大訊飛、keep、七牛雲、英特爾、UC等公司技術專家出席。

以上六位是本屆大會的聯席主席,更多精彩內容,可點選“閱讀原文”檢視,大會正在火熱進行中,現在報名即可享8.8折優惠。

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