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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京 更新时间:2019-11-13T10:35:40

幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京
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幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京 已截止报名

会议时间:2019-11-14 08:00至 2019-11-17 18:00结束

会议地点: 北京  北京国际会议中心  北京市朝阳区北辰东路8号 周边酒店预订

会议规模:1500人

主办单位: 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京

        幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京宣传图

        ​第八届TOP100全球软件案例研究峰会将于11月15日至17日在北京国际会议中心举行。

        幸运飞艇是不是官方彩票全球软件案例研究峰会(简称“壹佰案例”)是科技界一年一度的案例研究榜单,旨在发现有案例教学意义的项目或方法论,如同商业领域的哈佛案例, 科技界的壹佰案例榜单每年精选100件案例题材,有别于媒体的追逐热点和 新奇概念,壹佰案例榜单更崇尚专业的力量和案例落地实践,通过邀请国内 外享誉盛名的专家、各大公司技术委员会与设计委员会负责人担任联席主席,向领先公司和早期实践者征集年度里程碑或杰出成果背后的案例故事。

        组委会通过专有的案例开发流程、案例评审机制,以及数字化案例评审平台,帮助案例提交者从案例目标、成功要点与背后教训、ROI分析、案例启 示、案例对组织的意义等多个维度进行结构化提炼,从而达到让听众有所收益的目的,保证了每年发布的壹佰案例学习榜单是最有学习价值的案例。 

        大会由18位垂直专题领域的业界专家担当联席主席,负责专题案例评审、甄选、120件案例由18个专题构成:产品创新/体验设计/运营增长、 组织发展/研发效能/团队管理、 爆款架构/数据平台/工程实践、 人工智能/AI驱动/AI实践、测试实践/测试工具链建设/大前端&移动端。


        专题:产品创新
        每年都会有蹿红的创新产品,我们不止关注现象级产品本身,更关注蹿红背后的产品逻辑,这些产品可能是硬件、可能是APP,也可能是2B产品,这些不平凡产品的背后产品做了什么样的尝试和坚持,又对我们有哪些启发?

        专题:工程文化
        通过对中外工程文化案例的剖析,重新思考团队价值观的塑造方式与塑造方向。顺应正向的工程师思维,以文化观念的协调统一解决团队内部发展中的各种问题,激发员工的内驱力。

        专题:数字化转型
        发明胶卷的被数码相机革了命,把AI和汽车结合起来自动驾驶引领潮流,这些或失败或成功的案例无时无刻不在提醒着我们,数字化转型迫在眉睫而且是高层管理者的核心议题。通过拆解中国领先企业的数字化转型路径,找到那些转型过程中的核心关键「抓手」,利用VeriSM™等先进模型开启数字化变革大门。

        专题:数据科学
        随着DT时代的到来,数据科学驱动创新不在只是一个口号,大数据支持下的个性化信息服务将颠覆现有规模经济的基本原则,彻底改变传统商业的服务模式。幸运飞艇是不是官方彩票个性化是趋势,而大数据是根基,我们关注在大数据、AI等基础上开出的各种创新果实背后的技术实践。

        专题:架构演进
        幸运飞艇是不是官方彩票信息流/直播/电商/金融/广告等业务蓬勃发展,这些典型业务架构如何演进,微服务架构有什么最佳实践,高可用+高扩展性如何在架构设计中重点考虑,云服务架构有什么最佳实践...这些,是架构场将要分享和讨论的话题。

        专题:测试实践
        移动互联网由爆发增长期进入精耕细作期,针对用户体验的专项质量保证对于产品生命力具有重要价值。人工智能潮起,针对新的算法和硬件产品形态如何做好质量保证也有待探索。类似以上两个领域的前沿案例分享,希望能给大家带来一些启发。

        专题:体验设计
        幸运飞艇是不是官方彩票5G、VR等新技术都有可能给体验设计行业「洗牌」。用户体验既简单又复杂,我们找到最真实的案例进行深度剖析和场景重现,找到通往「下一代」体验的钥匙,解锁「体验」升级的密码。

        专题:团队管理
        幸运飞艇是不是官方彩票通过打造团队敏捷能力和自组织能力以及研发工具的精进,提升团队协同效率,加快整体项目进程,保持团队成员的创新大发快三推荐预测_信誉网投力。通过对优秀案例的解读,树立正确的以效能为导向的团队提升方案。

        专题:大前端
        从React Native、Vue、Angular的三足鼎立到Flutter的异军突起;从Swift到Kotlin再到Dart,编程语言百家争鸣。幸运飞艇是不是官方彩票面对着「大前端」的蒸蒸日上,大家面临的是小坑还是沟壑,本次大会将邀请大前端生态各领域专家与大家深入探讨。

        专题:工具链建设
        我们听过太多次「尽快上线」这种要求了,这四个字背后依赖的是技术沉淀,依赖的是卓越的研发流程和工具体系建设,那么业界领先的公司是如何提升自己的交付效率和研发体验呢?

        专题:数据平台
        大数据在精细化运营、人工智能、个性化推荐、征信等领域都已经产生了巨大价值,那么人工智能如何与大数据相结合?如何让数据分析和挖掘驱动业务产生更大的价值?如何利用开源工具迅速构建大数据平台?…以上话题的案例希望帮助大家走好大数据之路。

        专题:案例教学
        借助于纯学术研究和实境(实际案例)研究方面的结合显现出巨大推动力,帮助越来越多的高校在产学研结合上投入了更多的精力,越来越多的教授投入到了基于企业实践的实境研究之中,通过扎实、有深度的案例研究,为教学和研究提供源源不断的智慧。

        专题:DevOps&SRE
        运维崛起,尤其是DevOps思想「迫使」运维人在服务化、持续改进、智能化等方面提出更高的要求,SRE思想通过对「高扩展、高可用系统」思想的贯彻达到尽可能的稳定性。幸运飞艇是不是官方彩票本次大会运维专场案例侧重在DevOps实践与经验、等方面,同时会有最新的SRE相关的案例帮你了解最前沿的实践。

        专题:人工智能
        聚焦于最新的人工智能案例,了解国内外知名企业的最新AI技术,将「AI崇拜」拉回到现实中的「AI落地」,启发大家如何利用AI技术提升现有系统的能力,找到典型业务场景,为企业发展提供实际效能,

        专题:学习型组织
        组织成长发展过程中,不同的工作组织方式会影响效率和大发快三推荐预测_信誉网投力,而建立技术文化则被视为推动发展和创新的「法宝」。学习业内领军互联网企业在人文实践、工程体系、人才培养规划及管理的最佳实践以及典型案例,帮助企业的HRD、技术总监等核心部门找到建设技术文化的地图。

        专题:工程实践
        正在落地的新技术、对旧系统的升级...工程应该如何随着业务的变化,跳离传统路径,在演进的进程中不断向前,不断成长,利用卓越开发以技术的方式获得「加速度」是每个技术型公司都要关注的,我们将解析国内外通过最佳工程实践帮助企业赋能的案例背后的启示。

        专题:研发效能
        幸运飞艇是不是官方彩票通过案例解读提升团队管理者的领导水平,从“团队管理”向“技术领导”的方向转变,制定有度的管理标准,带动团队统一协同,塑造团队的技术和精神领袖。

        专题:运营增长
        怎么把握住增长的新红利?如何低成本做好用户增长,撬动流量的杠杆?互联网人怎么点燃增长引擎,适应信息时代的飞速变化?




        幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京

        幸运飞艇是不是官方彩票—2019 第八届TOP100软件案例研究峰会(TOP100summit)-北京

        联席主席
        大会由18位垂直专题领域的业界专家担当联席主席,负责专题案例评审、甄选, 120件案例由18个专题构成:
        产品创新/体验设计/运营增长、 组织发展/研发效能/团队管理、 爆款架构/数据平台/工程实践、 人工智能/AI驱动/AI实践、
        测试实践/测试工具链建设/大前端&移动端、 运维体系/AIOps&DevOps/区块链。




        查看更多

         麦思博(北京)软件技术有限公司(msup) 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)

        幸运飞艇是不是官方彩票麦思博(msup)有限公司发源美国西雅图,2007年创办,是一家面向技术型组织的培训咨询机构,服务于技术团队的技能提升、软件工程的实际应用和产品品质的创新与超越。幸运飞艇是不是官方彩票强调人员、技术、流程和管理的有机结合,注重角色岗位的技能提升与职业发展,以及技术团队复合管理与协作。每年超过1000家企业续单参与msup旗下公开课、工作坊、案例研究、国际游学等培训项目。

        会议日程

        会议日程 案例模式

        (最终日程以会议现场为准)


        Day 01(2019年11月14日 星期四)

        13:30

        主持人开场演讲

        13:40

        驱动指数型企业演进的7个属性

        麦思博(msup)有限公司创始人兼CEO

        刘付强

        14:10

        “智”连万物,“慧”享未来——智能化打造极致服务体验

        网易(杭州)副总裁 智慧企业部总经理

        阮良

        14:40

        全生命周期应用平台,加速数字化转型

        华为云应用平台领域副总裁

        汪维敏

        15:10

        神秘议题

        科大讯飞副总裁,大数据研究院院长

        刘鹏

        15:40

        神秘议题

        前华为首席用户体验架构师,中国首部交互设计书籍《人机交互—以用 户为中心的设计和评估》作者

        董建明

        Day 02(2019年11月15日 星期五)

        分会场

        产品创新

        工程效能

        架构演进

        数据平台

        测试实践

        数字化转型

        09:00-10:00                                                                  

        严选模式下的数据驱动引擎

        魏文庆

        网易严选

        数据技术及产品部总监

        Starting the chaos engineering practice at your organization

        Vilas Veeraraghavan

        Walmart Labs

        Director Of Engineering

        新一代Serverless平台Knative的应用实践

        李志伟

        当当

        云原生实验室负责人

        京东数据湖演化之路

        吴维伟

        京东

        数据基础平台部 大数据架构师

        引入用户画像开展微服务场景测试

        谢娟

        华为

        软件业务部 高级测试工程师

        客户智能分析为客户服务赋能

        张鹏飞

        Neusoft

        客户智能分析产品总监

        10:00-11:00  

        超越求职,领英在职场社交的探索和实践

        Fawn Qiu

        LinkedIn

        senior product manager

        微保在互联网保险中的敏捷研发管理实践

        郭晓辉

        微保

        技术部质量中心总监

        微博视频中台化演进

        刘志勇

        新浪微博

        平台研发部资深架构师

        美团点评海量数据实时入仓实践

        陈启帆

        美团点评

        美团点评数据平台中心技术专家

        腾讯TDSQL分布式数据库的质量护城之道

        韩雪

        腾讯

        TEG-计费平台部 测试架构师

        激战「去IOE」:亚信科技帮助传统企业升级分布式数据库的产品变革之路

        姜明俊

        亚信科技

        数据库技术创新实验室总监

        11:00-12:00  

        敬请期待

        提升工程效能的利器 – “测试即服务架构”的设计与实践

        Robin

        Dell EMC

        资深架构师

        Steel Thread approach to building large scale architectures

        Gaurav Gargate

        Box

        Director of Engineering

        抵御5000万笔交易背后的欺诈:基于Apache Pulsar构建新一代金融风控系统的探索与实践

        谢巍盛

        中国电信甜橙金融

        首席科学家

        科大讯飞百亿级交互业务-测试驱动模式下高效交付能力提升之路

        王杰

        科大讯飞

        AI营销平台业务群测试总监、测试架构师

        大企业信息管理平台技术架构选型

        陈继

        平安智慧企业

        智慧管控协同办公团队开发负责人

        12:00-13:00  

        午餐

                 

        13:30-14:30

        敬请期待

        ⼤型研发团队敏捷实践落地 - 基于 SAFe 的⼤规模敏捷协作

        冯斌

        ONES

        联合创始人&CTO

        敬请期待

        设计百亿级大规模时序存储平台的挑战与实践

        戚文骄

        Facebook

        资深软件开发工程师

        抖音质量保障体系建设

        马跃

        字节跳动

        互娱研发,抖音测试负责人

        敬请期待

        14:30-15:30  

        敬请期待

        从0到1,马蜂窝大交通团队如何构建高效研发流程体系?

        孙海燕

         

        测试团队负责人,兼职PMO

        容器运行时从docker到containerd的迁移

        苏菲

        ebay

        软件工程师

        Kafka 精准一次处理的实现与挑战

        陈博玚

        Confluent

        系统架构师

        平安普惠自动化测试平台建设之路

        吕三

        平安普惠

        测试开发专家

        敬请期待

        15:50-16:50  

        敬请期待

        团队在高速扩张中的能力构建与质量保证

        张思楚

        ThoughtWorks

        TechnicalPrinciple

        形式即自由-平台实现企业级微服务落地

        戴敏

        南天信息-软件业务集团

        总架构师

        中国移动集团集中化数据中台项目 -紧贴前端业务需求,释放数据中台价值

        郭云超

        亚信科技

        高级产品经理

        淘宝直播及电商媒体质量保障实践

        东坡

        阿里巴巴

        淘宝 高级测试开发专家

        敬请期待

        16:50-17:50  

        敬请期待

        敬请期待

        蚂蚁金服 Service Mesh 双十一实战

        卓与

        蚂蚁金服

        平台数据技术事业群-技术专家

        PB级数据检索平台 | ElasticSearch在滴滴的实践

        张亮

        滴滴出行

        大数据架构部高级专家工程师

        当质量保障遇上人工智能:金融风控产品的质量体系

        艾辉

        融360

        质量部-高级技术经理

        敬请期待

         

        Day 03(2019年11月16日 星期六)

        分会场

        体验设计

        团队管理

        工程实践

        AI实践

        devops

        学习型组织

        09:00-10:00                    

        来自哔哩哔哩的设计经验

        鲁恒

        哔哩哔哩

        设计总监

        高效团队的三个习惯

        孙星

        腾讯

        光子工作室群高级项目经理

        快狗打车微服务最佳实践

        唐杰

        快狗打车

        架构师

        智能对话、目标检测、图像生成技术在风控场景中的应用

        易灿

        蚂蚁金服

        高级数据工程师

        千人规模团队DevOps改进

        顾宇

        埃森哲

        CMT

        敬请期待

        10:00-11:00

        科技向善-普惠金融设计探索

        汪俊明

        腾讯金融科技

        FIT design 交互设计负责人

        敏捷产品管理方法与实践

        卞泉洲

        广联达

        高级产品经理

        Efficient and Effortless Resource Management at Google

        Yan Wang

        Google

        software engineer

        联邦学习AI隐私保护技术在视觉领域的应用创新

        黄安埠

        深圳前海微众银行股份有限公司

        资深研究员

        Site Reliability at PayPal : The Future is Now

        Shyam Sunder VR

        PayPal

        Member of Technical Staff

        敬请期待

        11:00-12:00

        Introducing DesignOps - Design Operations That Can Supercharge Your Design Workforce

        Wenting Zhang

        Adobe

        Senior Experience Designer II

        The secrete of empowering and scaling the team

        Jie Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        5G+AI:智能互联在垂直行业创新应用的探索与思考

        Peng.L

        中国移动

        行业应用中心 行业经理

        AI-Driven Email Campaigns With Natural Language Generation and Personalization Models

        Jun Ye

        Microsoft

        senior data scientist

        如何更快、更准发现内网故障

        陈云

        百度

        基础架构部,资深研发工程师

        敬请期待

        12:00-13:00

        午餐

                 

        13:30-14:30

        设计管理体系,用机制驱动体验

        刘杨

        滴滴出行

        战略运营高级专家

        冥想与团队创新

        周涵宁

        Facebook

        机器学习基础平台研发经理

        How to build a large-scale pub-sub distributed system supporting more than 2 billion concurrent connections per min

        Yajun Tu

        Facebook

         

        Ridesharing - Accounting for uncertainty in dispatch decisions to optimize marketplace balance

        Parker Spielman

        lyft

        engineering leader

        超万台集群规模AIOPS实践

        任志民

        京东

        架构师

        敬请期待

        14:30-15:30

        企业级产品的目标导向设计探索

        冯威

        青云QingCloud

        产品设计师

        敬请期待

        实时干预在闲鱼业务场景下的探索

        兰昊

        阿里巴巴

        闲鱼技术部/无线开发专家

        基于机器学习模型的流失预警和召回策略

        夏宏斌

        陆金所

        算法建模经理

        央企DEVOPS协同“中台”落地的方案

        李鹏程

        阿里云效

        认证解决方案工程师

        敬请期待

        15:50-16:50

        敬请期待

        敬请期待

        DDD改善企业应用架构:CQRS和EventSourcing在微服务项目中的实践与探索

        王智勇

        ThoughtWorks

        高级咨询师

        快手机器学习平台GPU优化加速实践

        张胜卓

        快手

        系统运营部-机器学习平台算法负责人

        容器云平台在小米的落地和实践

        刘巍

        小米

        云平台 高级工程师

        敬请期待

        16:50-17:50 

        O2O行业的智能创意与智能设计

        范怡

        美团点评

        上海用户体验部高级设计经理

        除敏捷实践外,项目管理还能做点什么?

        杨杰

        北京五八到家信息技术有限公司

        项目管理部/项目管理专家

        贝壳找房房源中台建设实践

        窦圣伟

        贝壳找房

        房源平台研发部-架构师

        高性能语音关键词检测——语音内容安全的瑞士军刀

        吕志强

        腾讯科技(北京)有限公司

        多语言语音识别中心 高级研究员

        敬请期待

        敬请期待

         

        Day 04(2019年11月17日 星期天)

        分会场

        运营增长

        工程文化

        大前端

        数据驱动

        工具链

        案例教学

        09:00-10:00   

        腾讯新闻数据驱动产品变革案例

        Andyf Liu

        Andyf Liu

        腾讯新闻

        建信金科公司的敏捷转型之路初探

        王豆豆

        建信金融科技有限责任公司

        总部技术板块研发架构团队负责人

        Adobe Adoption of API Gateway Pattern

        Wayne Mike Cao

        Adobe

        engineering manager

        强化学习在网易游戏中的应用与落地

        吕唐杰

        网易

        组长

        知乎移动端质量保障体系建设

        徐实

        知乎

        会员事业部测试负责人

        敬请期待

        10:00-11:00     

        The Long and Winding Road: User Migration after M&A

        Wei Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        战略转型中,产品团队如何快速变革?

        李亚曼

        京东物流

        产品负责人

        从零件组装到产出生产线——美团收单前端优化历程

        潘俊

        美团

        Web前端技术专家

        亿级大数据驱动的智能游戏研发运营案例

        陈峭霖

        腾讯

        增值服务部数据挖掘中心总监

        手淘Native治理

        潘文超

        阿里巴巴

        测试开发专家

        敬请期待

        11:00-12:00

        微博社区化运营创新与实践

        王旭

        新浪微博

        运营部、高级产品运营经理

        从持续的需求交付到价值交付

        彭鑫

        阿里巴巴

        淘系PMO

        智能小程序平台的架构思考与实践

        雷志兴

        百度

        智能小程序主任架构师

        Data analytics in Game Development

        David Xu

        Blizzard Entertainment

        Analytics Manager

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        12:00-13:00  

        午餐

                 

        13:30-14:30  

        敬请期待

        得与失:工程师到技术经理的转型

        时晓宇

        Uber

        Tech Lead

        5G+AI:智能互联在垂直行业创新应用的探索与思考

        Peng.L

        中国移动

        行业应用中心 行业经理

        Data-Driven Customer Growth for SAAS Business

        Yuanzhou Yang

        Dropbox

        Senior Data Scientist

        阿里UC研发效能提升实践 - 聚焦用户体验, 重塑移动端监控体系

        陈玩杰

        阿里UC

        工程效能专家

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        14:30-15:30

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        容器运行时从docker到containerd的迁移

        苏菲

        ebay

        软件工程师

        裹裹寄件的数智化演进

        吴黎霞(浪迹)

        菜鸟网络

        人工智能部-高级算法专家

        爱奇艺研发工具链实践

        赵慰

        爱奇艺

        基础架构部 研发经理

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        15:50-16:50

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        面向交互规范的UI组件库建设实践

        吴圣筑

        网易七鱼

        网易七鱼前端高级技术专家

        用户标签在零售行业中的分析及应用

        沈海旺

        苏宁科技集团

        中台研发中心经理

        Qunar移动端持续交付之路

        陈靖贤

        去哪儿

        网站运营中心系统运维工程师

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        16:50-17:50  

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        ⼤型研发团队敏捷实践落地 - 基于 SAFe 的⼤规模敏捷协作

        近年来,各类敏捷管理⽅法已被业界充分实践。但在百⼈、千⼈研发团队协同⼯作时,仍然会出现「版本及进度管理混乱」、「⽬标⽆法对⻬」、「跨团队信息不透明」等⼤型团队敏捷落地难题。常规的敏捷更适⽤于中⼩型项⽬团队,我们需要⼀种既能发挥敏捷的优势,同时⼜能系统⾼效地⼤范围协作的⼯作⽅法。SAFe重新定义了可扩展的敏捷框架模型,降低⼤型团队管理的复杂性,⽀持⼤型研发团队将敏捷成功落地。

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        爱奇艺客服的智能化演进

        爱奇艺:一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。随着爱奇艺业务的快速发展,传统客服的不足日益显现,影响到用户对公司产品的体验。该案例基于现状,将AI技术逐步落地到客服系统的具体环节中,通过知识结构化、对话机器人、舆情挖掘等方案,快速准确地答复用户疑问。并能够复用到其他相关业务,从而提升用户体验、促进业务快速发展。 

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        Ridesharing - Accounting for uncertainty in dispatch decisions to optimize marketplace balance

        Dispatch is one of the most powerful levers to optimize a two-sided marketplace of physical goods, as it is able to use rider payments to reallocate supply within a network. However, uncertainty of user behavior, such as riders canceling or drivers rejecting dispatches, makes achieving perfect op...

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        高效团队的三个习惯

        2015年初产品中心承接了工作室FPS战略项目,团队规模扩张至100+,高强度开发10个月上线,后未达预期,借调人员归还、本项目人员流失,团队规模缩小一半。

        制作人抓住IP改编风口,迅速立项端游转手游MMORPG,抽调29人核心开发团队,计划复用端游资源和玩法,快速开发,目标1年上线。而同期业界MMO团队规模在60-150,研发周期1.5-2年。

        最终项目20个月上线,数据超出立项目标,获得成功,目前各项数据稳定,成为产品中心的现金牛。

        结合失败和成功的经验,我们沉淀出一套团队高效研发的方法。

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        从持续的需求交付到价值交付

        许多的PMO组织是汇报在研发线的,在发挥作用时虽不被局限,但在协同业务团队的同时,往往落脚于研发效能的提升(更高效的交付需求),并持续的卓越的为止奋斗着。但,如果业务不能获得成功,即使效能做到极致,可拿到的结果也是零。因此,本案例尝试解决了重业务型PMO如何在业务上发力,为业务的成功保驾护航(更高效的、持续的业务价值交付)。通过一系列的主题大发快三推荐预测_信誉网投动,形成一张图、一场仗、一颗心,把敏捷思想在业务层面上做了进一步的实践和解读。

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        面向交互规范的UI组件库建设实践

        互联网产品研发流程普遍存在以下共性问题:前端开发人员UI组件重复雷同建设,通用型组件和业务型组件混用,组件文档缺失查找不便导致研发效能低,和交互设计师沟通不充分交互设计规范没有充分实施落地导致用户体验差。企业级UI组件库往往跟随业务发展需要长期维护,我们搭建了一整套完善的工具链、面向交互规范的研发流程体系有效支撑了网易智慧企业部组件库建设。

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        使用即时通信平台构建企业“数据链”

        企业在数字化转型的道路上面临的一个重要问题就是缺乏信息和数据流通的管道;不同阶段,不同背景条件下建设的信息系统相互独立,功能和职能重叠,使用低效,逐步形成了“信息孤岛”的现状;员工信息不对称,QQ、微信和钉钉等各种协作沟通工具交叉使用使得沟通低效,企业知识无法沉淀

        微博社区化运营创新与实践

        在微博话题热点内容运营已较为成熟的情况下,考虑沉淀深度用户与内容、提供更加定制化的互动场景,是未来微博增加增强自身业务线的方向之一。

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        微保在互联网保险中的敏捷研发管理实践

        微保从零开始,从团伙到团队,逐步完善敏捷研发管理,通过不断的优化和论证,让敏捷研发流程更好的服务与业务。

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        How to build a large-scale pub-sub distributed system supporting more than 2 billion concurrent connections per min


        Messenger Delivery Platform team is part of Messenger org, dedicated to power all the mobile clients including messenger, Instagram, whatsapp, facebook main app, etc.This contains the typical distributed pub-sub scenarios which can support different development and business needs.

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        阿里UC研发效能提升实践 - 聚焦用户体验, 重塑移动端监控体系

        从移动互联网诞生到现在,稳定性、性能一直是开发者面临的主要线上问题。阿里UC有多款APP,亿级的用户量, 打造极致的用户体验需要解决很多复杂而棘手的问题。APP崩溃、卡顿、信息流滑动慢、视频卡等等, 都可能影响用户体验导致用户流失. 本案例将为大家分享阿里UC的移动应用线上监控体系建设, 介绍如何通过 建立核心的体验监控、线上监控与全链路的定位工具、大数据分析的方式, 打造端到端闭环监控, 提升用户体验, 以及研发效率的提效.

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        容器云平台在小米的落地和实践

        1. 搭建小米容器云平台过程中遇到的问题

        2. 从Mesos转向Kubernetes调度引擎过程中遇到的问题

        3. 容器网络方案演进

        4. 如何构建一致体验的多云网络方案(LB和容器网络)

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        强化学习在网易游戏中的应用与落地

        本篇报告主要介绍强化学习技术在网易游戏中的一些落地尝试,主要包含游戏AI开发和智能测试两部分内容。其中游戏AI开发部分将介绍我们提出的强化编程框架:Reinforced Programming(RP)。RP包含前端流程图工具flowchart和后端强化学习算法框架RLEase,其目标是更方便地连接游戏开发者和人工智能研究员,降低强化学习接入门槛,提升游戏AI制作效率。另外,我们会以两个实际落地项目为例,介绍在多智能体,风格多样化,难度控制,self-play等方面的成果。在智能测试部分,我们会介绍AI技术(强化学习, 进化算法等)在任务回归测试,多人战场测试,平衡性测试以及游戏bug检测等场景的方案设计和在逆水寒游戏中的初步应用效果。

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        The secrete of empowering and scaling the team


        Why do people follow you? What team culture and process can benefit the team? How to empow the team? How to scale yourself and your team? In the meanwhile, there are many challenges in our engineering daily life: lack of support from product/UX designer, unclear scope/requirement, negotiation amo...

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        联邦学习AI隐私保护技术在视觉领域的应用创新

        本案例是全球首个基于联邦学习实现的产品落地项目,本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用,解决 AI 模型在训练过程与迭代优化中遇到的数据隐私和数据孤岛问题。通过部署联邦学习架构,在本地进行数据标注和训练,多个客户端协同训练AI模型的模式,一方面确保用户的隐私数据不会泄漏,另一方面充分利用各参与方的训练数据,提升机器视觉模型的识别效果。

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        形式即自由-平台实现企业级微服务落地

        传统企业有相对明确但数量、种类较多的业务场景,在微服务化的过程中涉及了复杂实施环境(业务、人、开发、运行维护、扩展等),要想实现高效的落地实施难度非常大。

        分享的内容描述了南天在为客户提供数字化转型服务过程中的解决思路。通过分享几个阶段的逐步演进,阐述了如何通过企业级应用微服务平台构建服务共享体系,并将微服务化的简易化支持、统一的就绪标准、整体性的服务考量、标准化的质量要求、整体性的设计要求集成到平台中,以保障实施的成功率和实施质量。

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        企业级产品的目标导向设计探索

        随着Kubernetes(K8S)逐渐成为面向企业的开源容器编排工具的事实标准,越来越多的企业开始拥抱容器拥抱K8S。对于K8S 可以简单的理解为是一个分布式操作系统的内核,仅提供命令行的操作方式,对于终端用户的使用和学习成本都是巨大的。因此如何帮助研发工程师及运维工程师轻松应对应用管理、服务治理、DevOps、大数据以及人工智能场景下的资源编排问题就促成了KubeSphere诞生。

        K8S定义了一组构建块,它们可以共同提供部署、维护和扩展应用程序的机制。组成K8S的组件设计为松耦合和可扩展的,以满足多种不同的工作负载编排需求。对于软件产品的实现,松耦合以及面向对象的程序设计...

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        爱奇艺研发工具链实践

        伴随着近年来基础设施的不断进步和微服务理念的普及,产品“短平快”迭代逐渐成为一个普遍的需求。如何兼顾质量和速度始终困扰着很多业务团队。为此,爱奇艺基础架构团队与项目管理团队合作,将 DevOps 与项目管理流程相结合,基于 Jira、Gitlab、Jenkins、JFrog Artifactory 及私有 PaaS 搭建了一套通用的工具链,包括研发项目管理、代码管理、持续集成、运行环境管理、发布流水线编排以及研发效率分析等工具。本次分享内容包括我们对项目研发运维管理、项目成员角色与职责、工具链各环节关系等方面的思考,以及在设计、研发、推广过程中遇到的一些技术或非技术方面的实际问题和处理方案。

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        引入用户画像开展微服务场景测试

        电信运营业务支撑系统的集成测试在明确测试目的和测试内容时,需要分析用户应用场景,以帮助制定测试策略、实施测试和质量评估。

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        如何更快、更准发现内网故障

        百度内网包含了数以万计的网络设备,网络故障几乎是常态。由于链路收敛需要时间,收敛过程中数据传输依然会受到影响,设备冗余无法避免网络故障的发生。另外,即使设备正常,当遇到突发流量时也可能出现链路出现拥塞。

        本案例提出的内网质量监控系统采用端到端的探测方式,并基于多维度数据算法对采集数据进行分析,可以有效地发现服务有感的网络故障,并准确的判断出网络故障的范围,以便运维工程师可以根据故障的范围确定止损预案。

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        从0到1,马蜂窝大交通团队如何构建高效研发流程体系?

        本案例分四个阶段讲述大交通研发团队如何基于腾讯TAPD提升研发的效能,保证服务的质量和降低线上故障。 一 、团队成立初期 – 目标:填补业务空白 二、快速发展期 – 目标:保证交付效率和服务质量 三、业务扩张期 – 目标:精细化、场景化 四、未来展望 – 目标:探索敏捷+DevOps的整合

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        腾讯TDSQL分布式数据库的质量护城之道

        分布式数据库(Tencent Distributed SQL,TDSQL)是腾讯打造的一款国产分布式金融数据库数据库,对质量的要求尤其高,本文讲述了如何构建国产分布式数据库的质量护城之道。

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        Introducing DesignOps - Design Operations That Can Supercharge Your Design Workforce

        With design teams growing bigger and more international, it is getting harder for designer to collaborate. Sharing design files over slack and going back and forth with different styles and naming tradition creates friction and extra work. If there is a method that makes collaborative design seam...

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        Exploring the frontier of data science and machine learning with Windows Experimentation


        We first set the context by describing WExp and the unique challenges of building a system for running randomized controlled trials in the operating system. (Based on Li et al., Experimentation in the Operating System: The Windows Experimentation Platform. In Proceedings of the International Conf...

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        快手机器学习平台GPU优化加速实践

        该案例介绍了快手机器学习平台概况及深度学习场景下GPU优化加速的最佳实践,快手主APP日大发快三推荐预测_信誉网投已超2亿,业务线常面临超大规模数据集及复杂模型的高效快速训练场景;如何利用公司GPU计算资源来加速机器学习模型的大规模训练,满足算法模型的快速和高质量的业务迭代需求,平台从多个维度进行技术调研和探索,目标是大规模GPU集群分布式训练时获得近线性扩展比和较高的GPU资源利用率。

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        设计管理体系,用机制驱动体验

        滴滴早期在营销驱动的模式下,短期获取了大量市场份额,但逐渐发现这种模式不可持续,需要用体验驱动的模式创造真正的用户价值。但体验如何驱动业务增长?怎样设计管理体系才是最有效的?

        预期目标是探索出体验驱动业务增长的良性模式,取得nps和市场份额同时增长的效果。

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        O2O行业的智能创意与智能设计

        面对O2O各垂直行业商家的个性化诉求、面对广告海量投放需要挑战, 设计团队基于行业特性、商户及业务诉求、设计成本等多角度思考,与产品技术团队一同孵化并创建智能解决方案——万花筒智能设计系统,不仅提供了“一键设计”的能力,降低商户的参与门槛及运营成本,同时结合商户、平台、用户三方利益,提高素材管理、质量辨识及应用的能力,打造出符合行业特性的闭环产品流程。 在万花筒系统搭建的基础上,设计团队主推建立了一套基于设计结论在不同投放场景闭环测试的机制, 能够基于业务的诉求,设计实验,并持续不断构建和发现设计中的规律。从广告海量投放的业务特性及智能设计的能力出发,通过对比实验及统计分析的方式,测试不同设计元素、设计风格对banner、H5页面体验的影响程度,从而为各个垂直行业及其用户提供更有针对性和严谨度的设计结论。

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        客户智能分析为客户服务赋能

        在当今激烈竞争的商业环境中,竞争对手的增加、业务的多样化和全球化已使企业间的竞争急剧增强。企业只有不断地通过各种渠道同客户进行有效的互动交流,并且从这种互动中获取知识,了解客户,提高客户满意度来获得利润,才能在竞争中立于不败之地。

        传统CRM客户关系管理是一种通过系统和技术手段实现的服务和商业策略,目的是提高客户在与企业交互时的体验。那么,随着社会化媒体的诞生、发展,越来越多的消费者聚集在社会化媒体中,企业品牌的客户管理也随之发生了改变。

        首先是模式的变换:传统的企业与客户是一对一的交互关系,而随着社交媒体的产生,客户之间、客户与企业之间的关系错综复杂。传...

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        容器运行时从docker到containerd的迁移

        Docker作为我们曾用的容器运行时,由于其过于复杂,维护性成本过高。当线上出现问题,我们解决的方法最多是重启docker。为了让容器运行时更加可控,我们重新选择了containerd。当线上出现问题,我们都能快速解决。

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        腾讯新闻数据驱动产品变革案例

        通过数据在驱动产品增长在各个环节的在落地实践,我们从一定程度上解决了: 1)如何进行有效的数据治理、以及全流程保证数据生产质量的实践 2)如何从增长评估视角构建起高效、科学的实验体系 3)如何通过数据分析出产品的增长关键指标和实现路径 4)如何从产品视角实现实验数据解读。

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        Data-Driven Customer Growth for SAAS Business


        This case is to show how SaaS (software as a service) company can use data-driven methods to generate customer growth. There are menthods borrowed from consumer product, and there are also unique tactics to handle the challenge in SaaS field.


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        新一代Serverless平台Knative的应用实践

        无服务架构是面向未来的新兴架构,Knative代表着新一代无服务架构的发展方向。本案例全面介绍了Knative的整体架构在微服务研发实践中的应用。

        特别是K8S+Istio已经成为云原生微服务架构的主流解决方案,但由于缺乏统一的编排标准,导致微服务的配置和管理复杂度增加,开发者需要一种通用微服务架构部署标准来解决这个问题。

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        Data analytics in Game Development


        How data plays a role in modern live-service game development

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        冥想与团队创新

        有媒体报道,Facebook 和 Twitter 都在办公室里组织冥想大发快三推荐预测_信誉网投动。Facebook 联合创始人 Dustin Moskovitz 还表示,正念帮助他在生大发快三推荐预测_信誉网投各个方面都取得成功。他通过觉察自己的精神状态,可以保持行为和思想的联结。
        可能和大家想的不太一样,美国互联网公司会组织一些冥想的大发快三推荐预测_信誉网投动,谷歌、苹果、宝洁、英特尔等著名企业均为员工们提供了与“正念减压”相关的个体能力提升课程,包括集体冥想、减压训练等,帮助他们更加有效地应对工作压力。他能使面临巨大压力的技术人感到内心更加平静,头脑更加清晰,思维更加集中。研究显示,冥想和其他使内心获得宁静的做法还有可能推动创新。我将通过我在f...

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        基于机器学习模型的流失预警和召回策略

        KYI(Know Your Intention)模型体系,即覆盖用户全理财生命周期“意图预测模型系统”是继陆金所率先在业内提出“投资者适当性管理”理念后,再次对平台整体智能化管理的全面升级。 KYI的核心功能是“动态意图预测”的能力。基于陆金所已有的KYC、KYP体系,KYI创新性地融入了基于经济行为学理论而设计的投资性格测评体系,帮助平台更深层的理解用户正处在全生命周期哪个阶段、哪个时点、有什么独特的金融需求,目标是以此获取高质量的新客,挖掘高价值客户,提高用户留存,助力精准营销的开展。 本次分享主要介绍KYI体系中的用户流失预警和召回策略模块,探讨如何利用机器学习技术,结合自动化运营技术,为企业用户留存保驾护航。

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        来自哔哩哔哩的设计经验

        这个时代,人们可以根据自己的兴趣爱好,选择吸收知识或释放情绪,好奇心让每个人变得与众不同,跟随指引进入属于自己的空间,在某个时间胶囊里和某些人一起聊着关心的话题,流露善意收获乐趣,潜移默化的构建着某个文化圈层。

        当一群人看着Vtuber,聊着MikuMikuDance,有些人或许还没听过MEMES这个词。

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        微博视频中台化演进

        1. 介绍微博视频中台整体架构以及设计思路。 2. 阐述在中台化过程中遇到的一些问题及解决方案。 3. 说明最终微博视频中台化带来的收益。 4. 说明哪些场景需要并且适合去搞中台。

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        机器学习在云计算环境下容量管理应用

        随着云计算的逐步普及,越来越多的公司将自己的服务和计算环境转移到了云平台(如Azure, AWS, 和 阿里云等),如何有效得管理资源容量 (capacity management),如容量预测,异常检测和容量优化等,是非常重要和急需解决的问题。本案例提出使用机器学习的方法来进行云计算环境下容量管理,在实际应用中,取得了显著的效果。

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        Search and recommendation in cloud file system


        The purpose of this case study is to show how machine learning can improve the user experience in the (enterprise) cloud file system. The expected audience will be those companies/organizations that hold the cloud-based contents (for example, Microaoft One Drive and Sharpoints, Google Drive and D...

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        实时干预在闲鱼业务场景下的探索

        闲鱼的用户主要分为两类:买家和卖家。我们从在用户增长对买卖家的留存分析中发现:如果买家浏览了一定个数的宝贝后,那么ta的月留存将会有明显提高;而如果卖家如果发布了一定个数的宝贝后,那么ta的月留存也会有显著的提升。在用户增长中,我们称之为魔法数字。于是我们就在用户正常操作闲鱼APP时,当用户的操作满足一定条件后,就会立刻触发一个带有权益的应用内PUSH,吸引用户去点击领取权益。我们选择在用户的行为满足一定条件后给予用户一定的激励,刺激买家去浏览更多的宝贝后下单,也刺激卖家去上架更多商品和更努力的推销商品。让买卖家的行为满足魔法数字要求,从而带来次留量的增长。除用户增长这个场景以外,还在安全、玩法、行业、社区等业务也有落地和实践。

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        战略转型中,产品团队如何快速变革?

        通过一个实战案例,深度解读(变革地图)的应用,通过实际的场景,讲解变革地图的变革实践7步走 1. 确认公司所处阶段; 2. 确认公司战略(业务)目标; 3完成战略(业务)目标拆解; 4;分析匹配的组织能力; 5,人才结构的调整; 6.团队融合共创的融合; 7.实干与创新共赢

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        建信金科公司的敏捷转型之路初探

        2018年末2019年初,公司决定进行敏捷转型,在敏捷试点过程中,CI/CD、电子看板等需要有工具支撑。这时恰好了解到北京事业群整在做敏捷研发管理工具,于是公司总部考虑在敏捷试点过程中建议项目组使用该工具。但是在推广过程中发现该工具存在一些问题,例如它的电子看板操作不够便捷,一些度量指标的呈现并不准确,同时由于公司对网络环境的安全要求,使得该工具的CI/CD功能在部分项目中并不适用。深度了解团队状况后发现,虽然该团队已经开发敏捷管理工具近半年,但是团队对敏捷研发的理念仍存在一些偏差,同时团队的士气和工作氛围需要提升。于是在团队负责人的邀请下,外部敏捷教练进入团队,首要目标是让团队切身体会...

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        敏捷产品管理方法与实践

        敏捷产品管理涉及的内容丰富,带来的实践包括:敏捷产品流程管理、需求管理、产品团队任务管理、需求分析、方案设计、需求拆分、需求验证、需求洞察等,通过流程与实践推动敏捷产品管理的落地。

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        当质量保障遇上人工智能:金融风控产品的质量体系

        本案例主要围绕金融风控业务的算法模型的质量保障手段与工程效率实践来展开,共分四个大章节。 1.AI在金融科技的的应用: 介绍AI业务应用场景,如:大数据风控、广告推荐、语音识别、无人驾驶等。列举AI金融科技应用,如:营销、风控、运营、支付等。分析金融风控的分层架构。白话AI基础概念,对比机器学习的主要分类。讲解金融信贷风控体系,评分卡及常用模型。铺垫引出质量问题与挑战; 2.数据质量保障的实践: 讲解大数据ETL过程与测试要点。分析 Data Profiling & Auditing & Correcting。举例说明数据质量分析方法,如:血缘基数、值域分布等。阐述数据测试设计要点。介绍数据质量平台设计与应用; 3.特征模型的测试思路: 对"模型、训练、拟合"等名词做通俗解释。对比数据和特征的区别。介绍从特征挖掘到模型建立的过程,类比建模与驯兽的相似点,加强对建模过程的理解。举例特征测试要点与自动化,特征计算、特征调度、特征上线等过程。讲解模型的测试方法,如:数据测试、核心逻辑、蜕变测试、效果评估等。说明不同类别模型的效果指标,如:分类、回归等,重要讲解金融风控 模型的效果指标,如:KS、卡方、PSI、IV等。强调模型监控的重要性与常见监控手段。讲解模型评估平台的设计与应用效果。 4.AI时代QA技能升级: 剖析AI模型的测试痛点,总结AI产品质量保障体系,分享AI学习进阶路线。

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        Site Reliability at PayPal : The Future is Now

        Conceived and embarked on in 2009, PayPal's SRE has been the A-team that has been a significant factor in PayPal's ability to serve millions of users, day in and day out. It has aided PayPal in becoming and remaining one the most trusted payment solutions the industry has ever seen. This talk will attempt to build a narrative around the transformation that PayPal SRE has gone through with milestones that are truly remarkable and ahead of the curve. This gives a unique insight into how PayPal has evolved in the SRE/DevOps space and would be a cookbook for any Organisation wanting to go the DevOps route

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        得与失:工程师到技术经理的转型

        分享者结合自己本身的经历与诸多硅谷华人一线经理的故事,为大家娓娓道来在美国如何完成一个高级工程师/技术责任人到技术经理的转型:需要做哪些准备?如果扮演技术经理的角色?如何继续提升自己的技术与管理能力?如何带领团队高效的完成项目?如何处理绩效考核?有哪些所得与所失?对比中美不同的工程师与管理文化,重新审视一下自己的职业规划,找好方向从而继续大步前进。

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        AI-Driven Email Campaigns With Natural Language Generation and Personalization Models


        The goal of the project is to improve email campaigns’ open rate. Many companies promote their products by sending users emails and so does Microsoft. As the users’ engagement funnel goes, they will start by opening the email, then click on the links in the email, then take the desired action in ...

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        蚂蚁金服 Service Mesh 双十一实战

        Service Mesh 是蚂蚁金服下一代架构的核心,本主题主要分享在蚂蚁金服当前的体量下,我们如何做到在奔跑的火车上换轮子,将现有的 SOA 体系快速演进至 Service Mesh 架构。RPC、消息、DB、安全、运维等每一个环节均充满挑战。本次实战分享蚂蚁金服双十一核心应用如何大规模落地 Service Mesh 架构并降低大促成本。

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        用户标签在零售行业中的分析及应用

        标签管理: 基于统一的标签全生命周期管理流程将流程管理规范化。通过各环节审批处理流程及相关功能实现与使用期间问题的发现和处理达到闭环管理、规范化管理提升数据质量。 标签生产: 会员基础信息采集,逻辑,规则,算法挖掘及聚类五大生产方法,实现各类标签生产。 标签服务: 提供统一标签服务,包括离线人群包服务,实时人群包服务及画像服务。 标签画像: 实现营销全链路闭环分析,方便业务从营销事前的客群分析,多维自主分析到营销后的客群跟踪分析,多维度全渠道满足业务日常画像分析的需求,加深对用户的理解和深入分析。

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        激战「去IOE」:亚信科技帮助传统企业升级分布式数据库的产品变革之路

        95%的应用都离不开数据库,大部分还都被国外商业数据库垄断。为了能帮助客户掌握核心技术,赋能数字化转型,实现真正的自主发展,我们用了5年时间,我们的技术和产品在所有的客户现场和案例中至今保持着0故障的记录。以超高的稳定性赢得客户的认可。 1.5G、物联网来了,未来需要什么样的数据库 2.如何紧贴客户的诉求,构建产品的核心竞争力 3.如何保证产品的高质量输出 4.如何打造团队,平衡好技术和成本之间的关系 5.下一步我们会走向哪里?

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        设计百亿级大规模时序存储平台的挑战与实践

        在快速成长的互联网公司,一个稳定可靠的实时监控系统是保证公司运维健康的关键。伴随着数据量的极速增长和使用场景的不断丰富,作为监控系统核心的分布式时序数据存储平台面临了三个挑战:数据存储效率,高吞吐量和高稳定性。本案例通过深入介绍Facebook和微软时序数据平台的设计和架构,向听众分享两个百亿级时序存储解决方案在面临50%年增长的需求下如何采取不同的方式来应对这些挑战。

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        快狗打车微服务最佳实践

        快狗打车成立于2014年,随着公司业务的不断发展壮大,运营越来越精细化,随之而来的就是业务规则越来越多,也越来越复杂,在这个过程中,原有的应用架构已不足以支撑业务的运行,需要增加和改造相应的系统和应用来保证业务的发展及壮大,一般的做法是进行系统和应用的服务化,那服务化究竟解决了什么问题,如何进行服务化,如何在服务化的同时保证系统稳定运行、应用的稳定发布,同时又能保证研发效率呢,这也是快狗打车在服务化路上需要解决的难题

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        除敏捷实践外,项目管理还能做点什么?

        对于研发效能的提效,大家第一想到的肯定是耳熟能详的Scrum、看板等敏捷实践,但局限于团队、能力等因素并不一定能得到很好的推广,这种情况下我们还能做点什么呢? 今天的分享给大家带来的就是我们如何通过“流程与工具搭配,制度与奖励结合”,在未引入敏捷实践的情况下,如何做到将人效提升60%,需求周期缩短50%的。 希望通过今天的分享能给目前在项目管理和效能改进方面处于迷茫和瓶颈期的朋友,能有一个可参考、借鉴的方向,从而挖掘出一条更适合自己团队的研发效能改进之路。

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        蚂蚁金服大规模分布式架构下数据一致性实践

        分布式架构是大型金融科技企业的必然选择,在蚂蚁金服向分布式架构转型过程中,数据库被水平拆分,服务按照功能进行解耦和拆分,这导致一个业务大发快三推荐预测_信誉网投动通常要跨多个数据库和微服务,而网络、机器等资源的不可靠性,使得数据一致性问题成为大型金融科技企业向分布式架构转型的重要挑战之一。 为了保障分布式架构下业务数据的一致性,蚂蚁金服自主研发了分布式事务中间件,解决跨数据库、跨服务的事务问题。蚂蚁金服的分布式事务产品伴随着蚂蚁金融业务的发展,经过多年演进已经具备了多种解决方案:蚂蚁金服内部大量使用了TCC解决跨服务事务问题,TCC是一种高性能灵大发快三推荐预测_信誉网投的事务解决方案,支持了蚂蚁金服双十一的高性能需求,支持了异地多大发快三推荐预测_信誉网投的高可用需求;为了让分布式事务使用更加便捷,我们推出FMT、XA 两种无侵入的事务解决方案;为了满足用户的长事务需求,我们又推出了SAGA 模式。当前蚂蚁金服的分布式事务解决方案主要有TCC、FMT、XA和 SAGA 四种模式,丰富的模式覆盖了各类使用场景。 同时,我们也在逐步开源蚂蚁金服的分布式事务,与社区一起分享蚂蚁的科技成果,开源产品Seata由蚂蚁和阿里共同建设,希望与社区共同打造分布式事务标杆。

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        美团点评海量数据实时入仓实践

        本案例会介绍到 美团点评数据平台团队是如何针对公司海量业务数据来构建可靠、高效、可扩展的入仓生产流程;如何结合大数据平台生产的发展趋势,进行数据端到端的可靠传输设计;如何从Camus、SparkStreaming、Flink等底层架构的演进实践中积累经验,实现标准化规模化的方案投产;

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        超越求职,领英在职场社交的探索和实践

        This talk give an insider’s perspective on how LinkedIn has transformed from a job search platform to a professional networking and content platform.

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        The Long and Winding Road: User Migration after M&A

        People are afraid to move, and this is human nature. To make a migration successful, it not only needs a frictionless migration flow, but also, and more importantly, it requires a long run way to educate users.

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        大企业信息管理平台技术架构选型

        传统超大型、大型企业由于企业业务的飞速发展,对企业IT能力建设提出了更高、更快、更远的要求,并且企业经过上10年的建设,企业内部IT系统但当前大部分企业IT能力水平相对较低,甚至还有一部分大企业还未能充分完成信息化建设,从而很难给企业提供业务决策支撑。平安智慧企业云平台采用微服务技术架构,帮助企业技术架构的选型,提高IT资源使用率,降低运维人员的维护成本,极大提高了信息系统抗风险,数字化能力。


        知乎移动端质量保障体系建设

        1) 单周发版的迭代速度下,知乎如何保证移动端发版质量? 2)知乎移动端的质量架构,如何完成提测前质量评估,发版后质量监控,版本质量度量。 3)知乎移动端的 Pipeline 工具链介绍,工具链建设思路总结。 4)测试工具如何为产研团队赋能。

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        从零件组装到产出生产线——美团收单前端优化历程

        本案例为美团收单前端的性能优化,为解决收单性能在弱网下的瓶颈,对旧的技术栈进行革新,为团队总结了优化经验以及部分项目的标准化开发、设计、流程、依赖和方法等。并通过优化为切入点,试阐述标准化前端开发流程带来的收益与效率提升。标准化开发规范、组件、库、统计监控等是基本的准备。如果能提取出某类型的工程创建模板,则能大大提升开发效率。

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        智能对话、目标检测、图像生成技术在风控场景中的应用

        在网页巡检过程中为了获取网页背后的充值账号,大多数情况下需要进行登录或注册才能到达充值页面,而在登录和注册环节,接近过半网站都需要验证码进行验证。从而对验证码进行自动识别成为大规模自动化巡检网页的必须手段,但是由于验证码的复杂性,对验证码进行识别需要大量的有标签训练样本,而不同网站的验证码形式不一样,爬取大量数据进行打标会导致以下两种情况: 大规模人工打标,在实效性和金钱上都有不小损耗。 在大规模爬取网页的验证码图像数据时,一些反爬比较厉害的网站会提前识别到进而更换验证码,更进一步导致对后面的巡检的障碍。 这激发了我们对少量数据进行验证码破解的探索,利用算法学习少量真实标签验证码的信息,进而生成和真验证码十分接近的验证码,能帮我们快速获得学习样本,这种思想类似于数据增强,但是是一种更加复杂的增强方式。

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        京东数据湖演化之路

        京东的数据量越来越大, 京东大数据存储平台作为底层的支撑平台, 集群规模一步步由数百到数万规模的演化, 经历了单集群破万、多集群融合、跨机房集群融合、跨部门数据分享等等技术挑战。此次分享主要涵盖面对业务多元化发展, 京东大数据存储平台持续进化过程中遇到的问题与我们的解决方案

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        超万台集群规模AIOPS实践

        本例是从多维角度对京东万台规模集群进行实时分析,预警,干预。主要包括以下几个模块, 1、实时监控集群的yarn队列资源,hdfs存储性能,并进行多天对比,进行及时预警,并且根据设定的策略进行实时干预,例如yarn队列资源调整、存储优先级调整。 2、监控集群job的全生命周期,根据设定的策略,可以对job进行调整,例如,查杀异常job、调整job的参数、调整job所在队列。 3、集群异常节点监控,可以对集群节点,从物理、服务等多角度分析,及时发现异常节点,排除隐患。 4、可以配合计算引擎,在job执行前优化job的执行参数。

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        淘宝直播及电商媒体质量保障实践

        本次演讲以淘宝直播为例介绍淘宝的多媒体质量保障方案,探讨电商多媒体业务的特点和带来的稳定性的挑战,从业务工具建设、链路排查能力、实时/离线数据分析以及媒体专项这四点全面介绍多媒体质量保障思路和平台建设方法

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        Adobe Adoption of API Gateway Pattern

        While microservice architecture is gaining traction across the industry, managing such a complex system is a common challenge. API Gateway pattern provides many answers to the problem. Yet choosing the right implementation, either be an existing solution or home-grown we shall analyze the unique requirements and constraints of given situation then come up with a solution that best fits the needs of the business.

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        严选模式下的数据驱动引擎

        解决严选这种复杂业务下,如何全链路用数据度量业务、分析业务、提升业务决策质量的问题。

        以场景化数据产品为龙头,紧贴业务解决不同业务场景下数据需求,以数据中台为引擎,解决大规模数据应用的效率和质量问题。

        目标是全业务过程都能得到基本的数据应用支撑,重点业务场景提供数据决策。

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        DDD改善企业应用架构:CQRS和EventSourcing在微服务项目中的实践与探索

        本案例将从客户面临的业务需求谈起,介绍近几年新兴的CQRS/EventSourcing模式结合DDD在微服务架构设计和实现中的优势,并分享在应用此模式进行领域建模,开发实现,系统演进的过程中获得的经验教训。

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        架构场次

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        Efficient and Effortless Resource Management at Google

        Ensuring that users in a computation cluster can receive strong guarantees about immediate resource availability is surprisingly hard to do without wasting significant amounts of resources. The Google Flex system gives administrators a way to define resource pools that provide a range of strong, statistically-backed guarantees based on user and job behavior, while also reducing human effort by automation tied into the Borg cluster manager, Colossus distributed file system, and many other services. Flex has been widely adopted at Google, and has produced significant resource savings.

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        提升工程效能的利器 – “测试即服务架构”的设计与实践

        目前,包括Google、Facebook和eBay等国际互联网巨头的研发团队都在推行开发人员自己做测试,也就是说不会再有专职测试团队,原本的测试团队正逐渐向工程效率团队转型,也就是所谓的“去QE化”。在此过程中,工程效率团队应该如何设计和构建高效的测试基础架构和支持工具链生态体系来确保全局工程效能的提升就变得尤其重要,在大量实践的基础上,我们提出了“测试即服务(Test as a Service)“的测试基础架构,提倡所有测试相关的大发快三推荐预测_信誉网投动都以Web Service的形式对外提供统一接口,一方面可以方便开发人员的直接使用,而不需要知道里面具体的细节,让开发人员可以把有限的精力放在业务测试的逻辑实现上,另一方面可以规范化测试与CI/CD的接口。为此,我们设计并成功落地了以下测试服务: • 测试执行服务 (Test Execution Service) • 测试数据服务 (Test Data Service) • 测试执行环境服务 (Test Bed Service) • 全局测试配置服务 (Global Registry Service) • 工程效率工具链服务(Engineering Productivity Tool Store) 最后,我还会讲解如何基于这些测试服务来构建”大型全球电商网站的全局测试架构“。

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        Qunar移动端持续交付之路


        之前移动研发过程中的工具只实现了各阶段功能点的自动化,但是缺少平台化和系统化,导致各工具系统间形成许多信息孤岛,无法实现流程间的快速流转,阻碍快速迭代和持续交付,学习成本高,效率低下。为了解决这些问题,我们将原有工具系统进行重构整合,进行平台化和系统化处理,加速从开发、运维到交付客户的流程,并对流程中的状态及问题进行即时反馈,构建安全可靠的工作体系。

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        Steel Thread approach to building large scale architectures

        This talk describes the journey of building a brand new, platform-first, microservices architecture at Box. Building a new architectural stack presents a bunch of challenges with design choices, technology selection, and balancing simplicity with richness of feature offerings. A ‘steel thread’ to designing architectures helps identify the critical components of the stack and then gradually roll out incremental features - all while the engine is still running. The challenges really snowball when you on-board live traffic with high scale, high throughput and low latency requirements. The talk aims to share a structure on how to approach building large scale microservices architectures, challenges faced while on-boarding live traffic and finally lessons learnt while doing it.

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        科技向善-普惠金融设计探索

        互联网金融融合线下生大发快三推荐预测_信誉网投场景越来越普及,随着移动通讯网络提升至5G,也为传统产业转向数字化升级带来了机遇。在这个过程中释放出来的商业价值,不但可推动企业增长,也能帮助到老弱群体解决痛点,回馈社会。 在这样一个科技生产的时代,对于大多数互联网金融产品团队来说,大部分的精力和目标都聚焦在如何提升用户数量、增加用户大发快三推荐预测_信誉网投跃度、完成产品营收和KPI上。对于金融产品的人文关怀、社会属性,以及因此衍生的种种问题,或许并没有做出恰当的观察和思考以及洞察。 好的互联网金融产品,并不只是数据表现亮眼,商业价值明显,而更应该强调产品所解决的社会问题以及承担的社会责任。 案例中,通过阐述腾讯金融科技跨境汇款项目,如何让更多人享受到科技带来的便利,以及普惠金融所带来的人文关怀,推行科技向善理念。

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        抵御5000万笔交易背后的欺诈:基于Apache Pulsar构建新一代金融风控系统的探索与实践

        Lambda架构目前广泛用于主流的大数据风控系统实现中,但维护离线与实时两套不同的系统带来的系统复杂性给企业在实践中对存储、运维及开发能力带来了较高的要求。 Kappa架构通过维护一套代码应对批/流计算以降低系统复杂度,但在我们实践当中仍存在诸多问题。在金融风控领域,有大量需要频繁追溯历史数据,或在全量数据上进行关联查询,或维护时序操作等等的任务,而相比于用流计算处理,这些需求往往更适合离线批量计算解决。 此时分享中,我们将聚焦金融风控领域的实际案例,分析常用实时风控架构的问题,以及Apache Pulsar如何帮助我们降低传统实时风控系统的复杂度与资源成本并提升开发效率。

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        裹裹寄件的数智化演进

        报告将展示城市及末端在揽收与配送包裹场景上智能化的近期研究工作, 涉及快递员&车辆运力调度、订单分配、网络规划等核心问题, 重点介绍如何基于沉淀的大量时空轨迹及位置数据, 利用机器学习/深度学习、运筹优化等技术解决这些问题, 并提升物流的揽收与配送效率。

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        科大讯飞百亿级交互业务-测试驱动模式下高效交付能力提升之路

        本次分享主要介绍科大讯飞百亿级交互业务(A.I.营销业务)的测试工作,如何一路披荆斩棘,以测试赋能业务、重视过程质量改进、高效协同上游团队,将研测团队效能、版本质量和交付能力不断推向新高!2018 年业务测试团队累计处理版本数同比翻番至 1000+,而严重缺陷占比降幅达 70%!通过解读在测试团队的驱动下,解密测试团队的丰富实践如何促使业务更好的实现出色的交付能力,更好地助力业务的发展;

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        抖音质量保障体系建设

        抖音作为一个亿级DAU的应用,版本质量和用户体验尤为重要。在产品快速迭代的前提下,如何兼顾质量和效率是一个严峻的课题。 本议题会向大家介绍抖音的质量保障体系,分享在质量保障体系建设过程中遇到的问题和解决方案,如何通过测试技术手段提升质量和效率。

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        亿级大数据驱动的智能游戏研发运营案例

        现在网络游戏市场规模已经达到数百亿美元的量级,在大数据和人工智能技术的浪潮中,如何通过数据挖掘来优化游戏运营? 游戏玩家感受到的新功能新体验哪些是数据技术的驱动?腾讯游戏数据挖掘与应用中心负责腾讯数百款游戏、三亿多玩家大数据的深度挖掘,经过6年发展,为游戏领域的问题开发了许多效果显著的数据建模解决方案。本次案例分享包括腾讯游戏在大数据、机器学习和AI领域积累的技术和经验,探讨如何用人工智能优化运营效率,提升决策水平,开拓全新商业模式,全面实现AI时代的游戏业务转型。

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        手淘Native治理

        crash是衡量一个APP稳定性的重要指标,手淘稳定性提升面临的突破、挑战及难点,其中很重要的就是Native问题的治理,native问题的核心是内存和fd文件句柄,本次将带来手淘native问题治理的经验,方案通过ELF hook的方式,设备无需root,通过自研的计算规则和算法,覆盖了90%以上的内存问题例如OOM、堆破坏等,100%的fd文件句柄问题,通过采集线程信息、栈回溯等信息,使问题可以快速定位,最终产出native检测报告,做到问题可视化;线下结合monkey,线上结合灰度,形成线下到线上的闭环联动。解决方案案例属于业界首创,全面解决了业界Native相关内存和fd等的难题,在手淘取得了非常显著的效果,案例可移植并可应用与其他应用,解决方案和思路具有重要的借鉴意义。本次将从native问题线下发现和快速定位、新so集成标准、线上历史native问题治理等几个方面做详细分享和介绍。

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        高性能语音关键词检测——语音内容安全的瑞士军刀

        互联网语音作为一种特殊的信息载体,具有可视性差、内容相对隐蔽的特点,为互联网音视频内容安全带来了极大的威胁和挑战。如何用AI手段实现海量音视频高精度高覆盖的有害语音检测,日益成为各大互联网公司不得不重视的重要难题。谁都不愿生大发快三推荐预测_信誉网投在一个充斥着虚假、诈骗、攻击、谩骂、恐怖、色情、暴力的空间。腾讯作为一家有社会责任感的科技公司,一直秉承科技向善的理念,不断用科技为打造“天朗气清、生态良好”的互联网环境贡献自己的力量。如何用AI的技术手段,打造一个「干净」的互联网环境呢?

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        想要开发又快又好,频繁小批开卡验卡

        对于我所辅导的企业软件开发团队的测试人员来说,他们经常碰到一个问题:开发人员所提交测试的软件,经常都不是需求人员所需要的,无法通过测试,需要返工,造成进度延期。此时可以尝试具有ThoughtWorks特色的频繁小批的实践——开卡和验卡,并结合其他质量内建的实践,来逐渐减少返工,持续偿还技术债,让软件开发实现又快又好。

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        平安普惠自动化测试平台建设之路

        随着新兴技术和互联网金融的发展,对传金融行业的软件研发和测试都带来了较大的冲击,如何在新的形势下提升自动化测试效率及质量,缩短交付周期,是各大公司软件测试面临的主要挑战。《平安普惠自动化测试平台建设之路》案例,从传统自动化测试的挑战及痛点出发,对自动化测试工具进行改进升级,降低自动化测试投入成本,实现产出/投入最大化,从而提升测试效率,更好的保障产品质量。

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        PB级数据检索平台 | ElasticSearch在滴滴的实践

        滴滴数据检索平台是基于 ElasticSearch 构建的一站式搜索中台,服务了公司一千多个平台方,涵盖了搜索与推荐、MySQL实时数仓、安全分析、日志检索四大应用场景。本次会分享面对数千万TPS写入、数万 QPS 查询,PB 级的数据存储,如何打造存储成本低、系统稳定性好,易用的搜索平台。

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        千人规模团队DevOps改进

        本案例基于一个大型微服务化的产品,在业务部门,IT部门和研发外包团队共同协作的情况下,如何采用 DevOps 的实践端到端的提升需求的交付效率和质量。 为大家带来以下几个最佳实践 1. DevOps 旅程 2. DevOps 改进模式 3. DevOps 试点团队和推广团队 4. DevOps 排名 5. BAU 团队和特性团队 6. 提升交付质量从需求开始 7. 不要采用前后端分离团队 8. 塑造 DevOps 的改进文化 9. 三种不同的 TDD 共同提升质量和效率 10. 管理集市和技术集市

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        团队在高速扩张中的能力构建与质量保证

        海外某航空公司,希望新财年在中国的ODC(Offshore Delivery Center, 离岸交付中心)业务,从原来的不到20人的规模,在未来3个月内扩张到60多人,希望更快速的交付更多的新功能、希望构建完善的人才梯队,避免因为新人快速扩张而产生质量问题、线上事故。从新手到qualified团队成员最快需要多长时间,如何缩短新人onboard的时间、如何在快速扩,加快交付速率的同时保证质量、避免线上事故、构建健康的人才梯队? 本案例将系统化的介绍整个过程中的实践经验,Lesson and Learn 等,帮助您顺利的完成团队的快速扩张。

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        贝壳找房房源中台建设实践

        本次分享将带来贝壳B端房源系统如何从原链家直营系统的单体应用,逐步演进为支撑98个城市,涵盖二手、租赁、托管、商业地产等多种业务品类的房源中台系统 其中面对复杂业务系统的服务化拆分,架构演进及如何以中台化为目标进行扩展点建设,都包含大量实践案例,相信可以在业务系统治理,中台建设等方面给予大家一些启发

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        5G+AI:智能互联在垂直行业创新应用的探索与思考

        2019年6月6日,工信部向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放了5G商用牌照,标志着我国正式进入5G商用元年。在2019年6月底的上海MWC通信展上,5G技术在全球范围内的前沿应用也成为此次大会的焦点。如果仅仅基于从各种媒体上获知5G消息进行判断,那么5G当仁不让是当下最热的话题;然而,如果深入业界,却又是另外一番景象——大家都在努力寻找5G最早能够落地的行业与场景,并跑通商业模式。 在这个背景之下,中国移动(成都)5G产业研究院作为中国移动投资20亿元,在西部地区成立的唯一一家面向5G、AI,引领教育、医疗、农业等领域的创新5G 应用,构建AI生态的研究机构,从2018年9月成立,我院就在大力推进5G相关科研成果转化特别是在垂直行业领域的商业化拓展。 因此,在本次案例分享中,我们将为听众带来的最佳实践包括: - 基于对5G网络和架构的深刻理解,分享如何通过边缘云和边缘计算赋能AI教育和医疗垂直领域,如何利用5G所带来的全新网络架构,软件架构和业务创新 - 分享一系列5G+AI在教育和医疗垂直领域的成功创新应用,包括5G未来课堂,5G智慧幼教,以及5G医疗车等 - 分享我们对于5G+AI时代教育和医疗垂直行业的创新趋势和前沿探索与思考

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        智能小程序平台的架构思考与实践

        本次分享主要为大家揭晓百度小程序的系统架构、多种运行态、性能优化方案等,也会涵盖百度小程序开发的最佳实践,百度小程序的开源方案设计思路等等。希望其中的设计思想和实践方案能给你的 App 如虎添翼。

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        Starting the chaos engineering practice at your organization

        In the current software application ecosystem, there is an increasing dependency on the cloud providers as more companies move from on-prem data center solutions to the cloud. This adds some risk of downtime, latency and glitches that impact revenue. Chaos engineering is an emerging discipline that all companies must practice to ensure that end-users of their products do not get affected due to cloud issues. Using case studies from Netflix and Walmart, we will share how you can set up a chaos engineering practice in your own organization and how you can begin running chaos tests. We will also share templates of the simplest tests that can be run to start on your chaos journey.

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        Kafka 精准一次处理的实现与挑战

        关于Kafka精准一次处理的相关文档和博客很丰富,但以其内容的复杂度之高,涉及模块之广而让开发者望而却步。能通过这次分享,希望带给大家一个更为直观的架构解读,分步化解每一个设计背后的逻辑关系,为后续的学习研发打下良好的基础。

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        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        雷志兴

        百度

        架构师

        刘志勇

        新浪微博

        视频平台资深架构师

        陈云

        百度

        智能云事业部资深研发工程师

        谢巍盛

        甜橙金融

        大数据总监

        张亮

        滴滴出行

        高级技术专家

        茹炳晟

        Dell EMC

        资深架构师

        魏文庆

        网易严选

        数据技术及产品部总监

        吴黎霞

        菜鸟网络

        人工智能部高级算法专家

        Fawn Qiu

        LinkedIn

        Senior Product Manager

        刘杨

        滴滴出行

        战略运营高级专家

        范怡

        美团点评

        上海用户体验部高级设计经理

        冯威

        青云QingCloud

        产品设计师

        鲁恒

        哔哩哔哩

        设计总监

        汪俊明

        腾讯金融科技

        FIT design 交互设计负责人

        Wenting Zhang

        Adobe

        Senior Experience Designer II

        Andyf Liu

        腾讯新闻

        Wei Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        王旭

        新浪微博

        运营部、高级产品运营经理

        冯斌

        ONES

        联合创始人&CTO

        张思楚

        ThoughtWorks

        TechnicalPrinciple

        孙海燕

        测试团队负责人,兼职PMO

        Vilas Veeraraghavan

        Walmart Labs

        Director of Engineering

        郭晓辉

        微保

        技术部质量中心总监

        周涵宁

        Facebook

        机器学习基础平台研发经理

        杨杰

        北京五八到家信息技术有限公司

        项目管理部/项目管理专家

        孙星

        腾讯

        光子工作室群高级项目经理

        卞泉洲

        广联达

        高级产品经理

        Jie Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        时晓宇

        Uber

        Tech Lead

        王豆豆

        建信金融科技有限责任公司

        总部技术板块研发架构团队负责人

        李亚曼

        京东物流

        产品负责人

        彭鑫

        阿里巴巴

        淘系PMO

        苏菲

        eBay

        软件工程师

        戴敏

        南天信息-软件业务集团

        总架构师

        石建伟

        蚂蚁金服

        平台数据技术事业群-技术专家

        李志伟

        当当

        云原生实验室负责人

        Gaurav Gargate

        Box

        Director of Engineering

        Yajun Tu

        Facebook

        程哲

        阿里巴巴

        闲鱼技术部/无线开发专家

        窦圣伟

        贝壳找房

        房源平台研发部-架构师

        唐杰

        快狗打车

        架构师

        Yan Wang

        Google

        Software Engineer

        刘朋

        中国移动

        行业应用中心 行业经理

        吴圣筑

        网易七鱼

        网易七鱼前端高级技术专家

        Wayne Mike Cao

        Adobe

        Engineering Manager

        潘俊

        美团

        Web前端技术专家

        陈博玚

        Confluent

        系统架构师

        郭云超

        亚信科技

        高级产品经理

        吴维伟

        京东

        数据基础平台部 大数据架构师

        陈启帆

        美团点评

        美团点评数据平台中心技术专家

        Parker Spielman

        lyft

        engineering leader

        夏宏斌

        陆金所

        算法建模经理

        张胜卓

        快手

        系统运营部-机器学习平台算法负责人

        吕志强

        腾讯科技(北京)有限公司

        多语言语音识别中心 高级研究员

        易灿

        蚂蚁金服

        高级数据工程师

        黄安埠

        深圳前海微众银行股份有限公司

        资深研究员

        Jun Ye

        Microsoft

        senior data scientist

        Yuanzhou Yang

        Dropbox

        senior data scientist

        沈海旺

        苏宁科技集团

        中台研发中心经理

        陈峭霖

        腾讯

        增值服务部数据挖掘中心总监

        David Xu

        Blizzard Entertainment

        Analytics Manager

        马跃

        字节跳动

        互娱研发,抖音测试负责人

        吕三

        平安普惠

        测试开发专家

        东坡

        阿里巴巴 淘宝

        高级测试开发专家

        艾辉

        融360

        质量部-高级技术经理

        谢娟

        华为

        软件业务部 高级测试工程师

        韩雪

        腾讯

        TEG-计费平台部 测试架构师

        王杰

        科大讯飞

        AI营销平台业务群测试总监、测试架构师

        任志民

        京东

        架构师

        李鹏程

        阿里云效

        认证解决方案工程师

        刘巍

        小米

        云平台 高级工程师

        顾宇

        埃森哲

        CMT

        Shyam Sunder VR

        Paypal

        Member of Technical Staff

        陈玩杰

        阿里UC

        工程效能专家

        赵慰

        爱奇艺

        基础架构部 研发经理

        陈靖贤

        去哪儿

        网站运营中心系统运维工程师

        徐实

        知乎

        会员事业部测试负责人

        潘文超

        阿里巴巴

        测试开发专家

        姜明俊

        亚信科技

        数据库技术创新实验室总监

        陈继

        平安智慧企业

        智慧管控协同办公团队开发负责人

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        全价票:6800元/人,包含三日午餐

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        北京国际会议中心 北京国际会议中心

        交通指南:北京国际会议中心坐落于北京北四环繁华的亚运村地区,北四环路与京城中轴线交汇处,紧邻国家体育馆鸟巢和水立方。东距首都机场20公里,南离天安门广场9公里,西临颐和园10公里,北往八达岭长城80公里,与奥运村咫尺相临,为您商务之旅占尽地利优势。

        北京国际会议中心即北京北辰实业股份有限公司北京国际会议中心以承办接待国际、国内会议展览、大型大发快三推荐预测_信誉网投动和出租写字间为主要经营项目。自1990年投入运营以来,每年都要承接近千个不同规模档次的国内外会展大发快三推荐预测_信誉网投动。 2002年,北京国际会议中心与北辰五洲大酒店进行战略整合,凭借集团综合优势,整合后企业运营能力得到有效提升,市场份额不断扩大,在国内外会展行业打造优质会展品牌。北京国际会议中心、北辰五洲大酒店隶属北辰集团,地处亚奥商圈,提供一流会议、展览、办公、居住、娱乐、购物等一站式服务。坐拥亚奥商圈,北眺奥运场馆,南临四环主路,环境优美、交通便利。 北京国际会议中心获得北京市旅游局授予的"五星级最佳服务场所"的称号,1996年4月15日北京国际会议中心加入国际会议与集会协会(ICCA),成为其会员。是一家五星级会议服务接待场所,拥有各种类型的会议室48间,展览面积5000平方米。北辰五洲大酒店是四星级的酒店,拥有风格迥异的客房538间,酒店内各式风格的餐厅,将为您提供不同菜系的美味佳肴。 北京国际会议中心、北辰五洲大酒店是国内外举办的会议、展览、文化交流、商贸大发快三推荐预测_信誉网投动的专业理想场所。

        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下大发快三推荐预测_信誉网投动延期或取消,建议“异地客户”与大发快三推荐预测_信誉网投动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 大发快三推荐预测_信誉网投动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        还有若干场即将举行的 软件大会

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        部分参会单位

        • 华为技术有限公司

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