谈谈 2018 年技术趋势和架构规划

  • David

2018 年 2 月 4 日

话题:语言 & 开发架构

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2018 年春节将近,中国将进入真正意义上的新年,但与 2016VR 元年、2017AI 元年不同,2018 年至今还未被一种狂热的技术所冠名。我们仍看到陈年老话题微服务改造还是技术圈经久不衰的热门事件,区块链、人工智能掀过一轮轮革命现在仍然蓄势待发,大前端、AIOps、云架构、边缘计算等话题目前看似蠢蠢欲动,实际早已成为企业技术内部长久规划之一。

这里简单谈谈值得大家关注几场技术动态。

微服务改造

微服务作为陈年话题,已经被越来越多的企业作为软件开发的首选架构思路,目前也是支持大规模持续创新且行之有效的架构手段。微服务看似很美好,但是不可否认运用不当也会带来灾难,在各位落地微服务之前,想必已经想通了这些问题:

  1. 微服务与之前的诸如 SOA 架构等的区别?
  2. 微服务有何优缺点和前提条件?如何选型?
  3. 什么样的组织架构更适合微服务?
  4. 微服务总体架构体系如何设计?

上述问题每个人可能都有不同的答案,但你可能有一个更直接的新问题:有哪些可借鉴的微服务案例?这里推荐几个落地实践和课程:

   •     京东阿基米德微服务及治理平台

   •     赵成的运维体系管理课

   •     阿里巴巴微服务实践之路

   •     贝聊微服务架构实战历程

   •     Going FaaSter: Function as a Service at Netflix

大前端

大前端时代是 Web 统一的时代,可以利用 HTML5(甚至未来的 6、7 等)或者采用 BS 架构来开发手机端 Web 应用、移动端 Native 应用程序、智能设备等程序。

随着手机配置越来越高,移动浏览器的功能越来越强大,一方面前端可做的事情越来越多,不仅仅涉及前端基础的技术选型(如组件化机制)、前端性能优化、前端工程效率;同样需要关注前端技术怎么更好的和设计、交互、端的结合,给用户提供更好的产品体验。

另外视频、3D、机器学习、算法工程化、IOT、智能硬件等新的命题正在被提出,丰富的内容生态以及内容形式在给传统开发的模式和线上的稳定性带来了新的挑战,而怪物级 APP 的移动开放生态也使得越来越多的移动开发者开始围绕着生态进行开发。

这里推荐一些案例:

   •     跳一跳的前世今生——小游戏开发经验分享

   •     QUIC 在手机微博中的应用实践

   •     360 泛娱乐直播下的 HTML5

   •     百度 Lavas:PWA 的探索与最佳实践

   •     程劭非谈淘宝前端交互的基础设施的建设

人工智能

回顾 2017 年,人工智能开始商业化、产品化,2018 年人工智能仍然是主旋律,经历了疯狂的政策支持与资本追捧后,人工智能开始走入寻常百姓家,于是 AI 投顾、AI 保险、AI 客服等各式各样的新 AI+ 产品悉数登场,互联网各企业纷纷对各自的业务场景进行花式 AI 改造,相信在不久之后的未来,用户与机器之间将会以人工智能为桥梁,届时 AI 和诸如深度学习之类的话题对于工程师以及企业来说将变得至关重要。

推荐几个人工智能方面的落地实践:

   •     Google Translate 助力自然语言理解

   •     美团点评智慧物流与 AI 赋能

   •     双十一淘宝首页个性化推荐背后的秘密

   •     深度学习在对话机器人中的应用

   •     景驰科技在自动驾驶方面的进展

   •     爱奇艺视频 Feed 流智能推荐

   •     机器学习和 AI 在 Uber Eats 外卖服务中的应用

   •     Facebook 机器学习在安全性和完整性方面的探索

架构改造

天下架构分久必合合久必分,但架构的拆分从来不是为了拆而拆,任何一个独角兽 / 互联网巨头的成长都不可避免地遇到吞吐量、性能、带宽等实际问题场景,于是才开始进行业务层面、应用层面、数据层面等技术体系的拆分。当技术人拆分多了改造多了,企业一门很重要的职位应运而生:架构师。

架构师是一个充满挑战的职业,知识面的宽窄往往决定着架构师的架构能力,经验的多少往往决定着一个架构师能走多远,这里简单提一些具体的架构师实践:

   •     Google | 借助 Istio,不再重复发明轮子

   •     eBay QE 团队向工程效率团队转型的实践之路

   •     百度网盘的架构演进

   •     百度智能运维的工程与架构

   •     京东如何基于容器打造高性能及效率的大数据平台

   •     阿里巴巴大规模结构化存储七年实践背后的思考与进化

   •     Flink SQL:使用标准的 ANSI SQL 驱动大数据流计算

上述资料来源于QConArchSummit2018 年全新策划,欢迎各位报名进一步了解。

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