如何针对业务设计架构?——QCon 热点专题前瞻

阅读数:1231 2016 年 3 月 16 日

话题:QCon大数据语言 & 开发架构

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有很多特殊性考虑。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等等。架构师要根据业务需求设计具体的架构。

在将于 4 月 21~23 日举行的QCon 北京 2016上,我们精心准备了《业务核心架构专题》。专题出品人是 58 到家技术总监沈剑

沈剑,58 到家技术委员会主席,技术总监,互联网架构技术专家。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,58 同城技术学院优秀讲师。

该专题会有哪些精彩演讲呢?我们先睹为快。

乔勇艺龙技术总监。曾在百度大搜索、360 搜索、艺龙酒店搜索任职。多年搜索相关的工程和算法实践经历。对高可靠并发系统设计、搜索策略和算法、技术团队管理有丰富的经验。他将分享《基于实时价格计算的电商检索系统》。

酒店 ota 行业的库存价格模型比较复杂,它是一个多维度共同决定的变量,维度包括预订窗口、连住天数、预订人数、会员级别等,这属于一个指数级别的空间复杂度。

业界常规的做法是空间换时间,将各种组合都遍历放在 cache 中,这样做对于机器的内存资源消耗非常大,并且在更新的时效性、以及数据的一致性维护方面都面临很大挑战。

elong 库存价格解决方案并没有利用任何 cache,而是依靠并行计算的模式实时计算,额外的利用索引压缩技术将内存的消耗降低了一个数量级,更新的时效性提高到秒级(业界是分钟级),计算响应速度和稳定性对比原来老系统大幅提升,容灾容备系统的优化设计。

听众受益:

  • 酒店 ota 行业库存价格的业务复杂性了解;
  • 复杂索引技术和索引压缩技术;
  • 高可靠系统的容灾容备方案;
  • 性能优化技术;
  • 并行计算的优化技巧。

谭志刚魅族资深技术专家、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。先后在 ASTRI、 Sungard、StatMaster 等单位任职。作为技术负责人,帮助魅族建设了推荐系统、舆情分析系统、与广告竞价系统等多套数据算法。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。

黄典典知乎反作弊系统工程师。知乎反作弊系统悟空设计者,专注于高可用系统和性能优化。目前主要带领知乎反作弊技术团队,负责更大业务量下的反作弊以及相关系统的设计,和产品对接研发反作弊策略、数据模型和面向用户的反作弊产品。从事反作弊之前,曾经在知乎基础架构部门,主要负责内部 RPC 框架和协议的研发和维护。他将分享《知乎反作弊系统演变》。

知乎主要以平台和内容为重,所以从诞生最初就有作弊和垃圾广告等困扰,本主题主要介绍知乎在发展的不同阶段中,反作弊系统面临的不同挑战,以及根据这些不同的挑战,反作弊系统解决问题的方法和架构做出的演变;同时会介绍互联网高速发展下,黑色产业链给业内带来的普遍难题,以及知乎在解决这些问题时候的思路以及技术方案的设计。

听众受益:

  • 了解能够应对需求快速变化的反作弊及相关系统的设计方法;
  • 了解知乎反作弊系统遇到的问题;
  • 问题驱动下,架构调整的思路和在知乎的实践;
  • 知乎解决反作弊问题的产品和技术上的思路、方法和经验。

出品人沈剑也将带来分享《58 到家实时消息平台架构实现细节》。

如今,无线互联网的时代,APP 端到 Server 端有许多实时消息的上报需求(例如,GPS 实时上报),Server 端到 APP 端有许多实时消息的推送需求(例如,订单的实时推送),多账号体系间亦有消息投递的变态需求(用户和用户沟通、用户和商户沟通、用户和客服沟通、商户和客服沟通)。如何解决这些变态需求,实现通用的“端到云”实时消息上报,“云到端”实时消息推送,跨帐号体系“端到端”消息投递,以及相关架构的实现细节,是本次分享要讨论的问题。

目前大会已经确认大部分分享嘉宾,包括《七周七并发模型》作者Paul ButcherDruid co-author、Imply 联合创始人兼 CEO Fangjin Yang、Java/JVM 性能咨询专家前 Oracle G1 垃圾收集器性能团队负责人Monica Beckwith,阿里云研究员余锋(褚霸)等。更多精彩内容,请查看大会日程。4 月 3 日前报名,可享受 9 折优惠。