LinkedIn 大数据应用、京东智慧物流、Facebook 团队管理:QCon 北京 2016 热点前瞻

  • 臧秀涛

2016 年 2 月 23 日

话题:QConDevOps大数据语言 & 开发架构文化 & 方法AI

QCon 北京 2016将于 4 月 21~23 日在北京国际会议中心举行,目前正在邀请各方专家,确定演讲议题。

随着 IT 技术的发展,技术领域的分工也越来越细。本次 QCon 设计了 20 余个热点专题,希望覆盖更多领域,给参会者带来更多有价值的经验和思考。

先来看看本次大会新增设的一些专题。

业务核心架构

本专题将介绍不同业务场景下,为了满足不同业务需求,系统核心架构设计上的特殊性考虑。例如,O2O 业务系统架构设计上如何打通线上和线下,即时通讯业务系统架构如何实现高效消息通知,智能派单业务系统架构如何融入各种不同的算法,推荐业务,互联网金融业务,电商业务……,没有实现不了的业务,只有你意想不到的架构。

该专题的出品人是 58 到家技术总监沈剑。他曾任百度高级工程师,58 同城高级架构师,58 同城技术委员会主席,58 同城 C2C 技术部负责人。2015 年 9 月调任至 58 到家,负责数据库、后端平台、基础服务、架构部等多个后端部门。

移动测试技术

移动互联网快速发展阶段下,移动端的自动化测试、专项性能优化测试(crash、内存泄露、流量、耗电、卡顿 / 流畅度、弱网络、I/O 等等)、动静态测试、移动众测等多个领域都有很多不同于 PC 时代的困难和挑战,也都有其领域独特的优势和机会。以移动领域的最佳测试技术实践方案为切入点,本专题希望给大家更多的思路方向和视野。

该专题的出品人是腾讯社交网络质量部副总经理吴凯华。他同时兼任腾讯公司质量管理通道分会会长。有十几年的研发、测试和自动化经验。在开发架构设计、海量服务设计开发和运营、测试管理、产品质量 / 效率挖掘提升和测试平台建设等多个方面都有非常丰富的经验和实践。

工程效率提升

各公司研发体系内部会有很多工具及平台。他们和产品并没有直接的关系,但是这些工具及平台是工程师使用最多的。提高这部分的效率实际上对整个工程效率影响非常大,可以极大缩短开发的周期及人力投入。本专题致力于分享各公司在提高工程效率方面的各种最佳实践及典型思路。

该专题的出品人是 58 赶集技术工程平台部高级总监王海龙。他目前负责 58 赶集研发体系的自动构建部署发布平台,持续集成及自动化测试平台,以及研发管理平台等工程平台的研发与管理。

大数据应用层层深入

大家都知道大数据是金矿,但是,经过巧妙设计的大数据应用才是把金子挖出来的工具,缺乏合适的工具,金矿将长眠地下,不能发挥任何作用。本专题将结合如腾讯、京东、LinkedIn 等一线互联网公司的大数据应用,通过细致地剖析,包括场景、建模、结果应用和扩展等,全面展示大数据应用的方法论和价值,相信对于各个行业都具有极高的借鉴意义。

本专题的出品人是京东研发总监、EGO 会员李鹏涛。他于 2012 年加入京东,担任研发总监,领导京东核心业务系统——物流配送(青龙)系统的研发。在青龙系统设计、研发、推广、升级过程中做出重大贡献,荣获公司最佳舵手等多项奖励。本次 QCon 他也讲分享《大数据构建京东智慧物流》。

精心设计的专题还是要通过一场场的演讲来表现。大会已经邀请了很多一线技术专家担任演讲嘉宾。

《七周七并发模型》作者 Paul Butcher 将做主题演讲。他将分享编程语言和并发方面的经验。

张智宇,阿里巴巴技术专家,EGO 会员。从事阿里电商 PaaS 云计算平台 TAE 的产品研发工作。他将分享《聚石塔海量容器系统运维实践》:

聚石塔是阿里的电商云平台,TAE 团队针对聚石塔的应用场景,推出了 EWS(Enterprise Workstation)服务,旨在通过容器技术,让 ISV 快速搭建高可靠性和高性能的系统架构。除了 ISV 的系统,聚石塔订单推送,全链路压测等系统均部署在 EWS 上面,EWS 上面承载的站内、站外系统容量超过 10000 核的容器。如何运维一个海量容器系统,以及如何通过运维自动化让几个人的小团队轻松支撑千万 UV 的流量,EWS 将分享在这些方面的探索和实践。

谭志刚,魅族资深技术专家。魅族资深技术专家,大数据算法负责人。2009 年香港大学博士毕业后,长期专注于模式识别、机器学习技术的应用研发。他将分享《移动端设备商上如何做好推荐系统》:

大数据时代,给移动端设备商带来了两个新的特点:一方面,移动端设备作为一个数据的集散地 (data hub),拥有的数据往往更多、更杂,涉及的面更广,需要更多的处理能力;另一方面,移动端设备需要用到推荐系统的场景很多,如应用商店、游戏中心、音乐、阅读、O2O、Push 平台等等。如何寻找一种通用的解决方案,利用好这些数据,准确把握并预测用户需求,不断提升用户体验的同时也能保证推荐系统的性能满足要求,这是一个有意思且具挑战性的任务。

本话题将介绍魅族推荐系统是如何从数据埋点、数据清洗、特征融合到推荐算法架构等方面的创新与探索,重点讲述了如何利用移动设备上数据的特点,打造高性能推荐算法的过程。

李海鹏 (Leo Li),LinkedIn 高级经理。拥有丰富的互联网行业大数据相关的实战经验,热衷于利用数据和技术来解决商业问题。作为现任 LinkedIn 资深经理,Leo 带领团队开发的数据产品,对 LinkedIn 营收的高速增长做出了巨大的贡献。他将分享《创造数据产品驱动商业价值》:

在“大数据”泛滥的今天,随处都能看到关于各种大数据架构、存储、工具、算法等等的讨论。我们经常看到从数据中创造商业价值的例子,但是这些例子大部分都无法持续化和可规模化。LinkedIn 在这方面有非常丰富的经验。在高达 50% 的 B2B 营收中,都应用了大量的数据产品;不仅如此,还逐渐将许多数据产品提供给更多的用户,使所有人都能从中获取价值。在这篇演讲中,我们将 LinkedIn 如何从数据中挖掘价值的一些案例分享给大家。同时我们也将探讨,LinkedIn 是如何把商业、数据和开发相结合,通过数据产品的形式来驱动商业价值的。

覃超,峰瑞资本技术合伙人,前 Facebook 工程师。关注企业服务、即时聊天工具、社交产品、效率工具等领域。加入峰瑞资本前,覃超曾是 Facebook 工程师,主导和参与了 Facebook App、Facebook Messenger、Facebook Phone 等产品的研发工作。他将分享他所理解的 Facebook 的管理之道。

更多精彩,敬请期待。3 月 27 日前报名,可享 9 折优惠。

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