表明未来算力依赖 于量子领域的探索 摩尔定律： 集成电路上的晶体管数目 每隔18个月翻倍，性能也会 翻倍 一般业界认为量子 计算的应用如下： • 量子化学模拟 • 量子材料模拟 • 量子优化问题 • 量子机器学习 • 量子密码系统 • 量子精密测量 • 量子启发算法 量子计算优势 量子计算优势 Chemistry Simulation Material Design Web 2018年华为全联结大会首次发布 华为HiQ 2.0重点布局量子化学+量子调控：助力“专用”量子计算机研发 专用 vs 通用 “专用”量子计算机 “通用”量子计算机 主要应用 量子系统仿真 量子化学 组合优化 机器学习 大数分解 数据库搜 索 量子动力学 量子人工智 能 影响领域 学术界 制药、能源、材料、物流、网络等 电信、网络安全、大数据、金融、医药等 核心算法 Analog Sim VQE 合计算是发挥其应用潜力的最重要途径之一！ 华为量子计算云服务2.0，功能和性能全面大幅提升 量子应用 量子算法库 量子编程框架 量子控制 量子芯片 模拟器 化学模拟 组合优化 人工智能 模拟算法 优化算法 学习算法 编程语言 编译器 资源管理 资源调度 量子纠错 控制脉冲 量子-经典接口 超导 离子阱 金刚石色心 HiQ 1.0 展开 HiQ 2.0 展开 HiQ 2.0

互联网金融系统架构演变 演讲者／张现双� 自我介绍 张现双，宜人贷研发架构师，移动后台负责人，负责 移动后台的技术研发和系统架构设计，并随着业务增长持续 不断的进行性能优化和系统架构升级。 从事过研发、运维、dba等工作，在应对互联网系统流 量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》 大纲� after C 接入层/GW 服务A 服务B 移动服务C 接入层/GW 服务A 2 1 移动服务C 接入层 服务A 1 2 措施:优化链路[合并.重组.丢弃] before� after 收益： 优化组合流程8条，效率提升 单点得到弱化 丢弃僵尸接口36个(版本覆盖率) 挑战： 接口管理带来挑战 链路追踪趋于复杂 TCP连接 第四部分 关于监控 如果没有监控… 盲 人 骑 瞎 马 ， 夜 半 临 深 池 监控体系 } zabbix，datagod, prometheus… apm工具，商业产品 期望更轻量、无侵入性的业务监控 cat，elk，zipkin等 趋于个性 具有共性 中间件/缓存/数据库/代理/MQ... OS/网络/存储/防火墙... 应用/框架/业务逻辑/系统间调用

•负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 •推荐在美团点评酒旅的应用实践 人工智能应用 Critical Physical World Critical Digital User 情侣 有车 九华山庄 南山滑雪场 标签在用户维度的分布 标签在POI维度的分布 用户标签偏好*标签权重*POI标签偏好*POI销量 召回策略演进过程 基于L2R的排序策略优化 机器学习流程 问题建模 推荐 推荐 访消率 •访购率为目标 •只看点击率没有反映出交易属性 •看最终收入 •消费受购买限制、退款条件等影响 •收入跟BD谈单毛利相关 •Pointwise •目标函数：binary:logistic •过拟合VS欠拟合 •样本大小&树的棵数 •样本和特征随机采样 •模型复杂度：max_depth，min_child_weight •通用离线训练工具 •流程抽象化、组件化 •提供公共组件，支持定制组件 效果评估&线上迭代 •离线评估 •AUC •logloss •在线评估 •ABTest：按UUID分流 •线上迭代 •模型更新

网上办事和便民服务。 仅有15%的政务APP提供办事服务，存在“信息有余、服务不足”的问题。 2、下载APP成为负担 政务APP盲目开发泛滥，用户为了办事需要下载多个APP，成为一种负担。 3、优化不足体验差 政务APP接入政务服务，没有结合移动端的访问特性进行移动化改造，用户体验差。 4、缺少持续运营： 政务APP运营维护乏力，版本迭代缓慢，存在大量僵尸应用。 资料来源 CAICT中国信 人脸识别登录为主 • 依托公安部门互联网可信身份认证体系 • 用户登录后，业务系统不再要求用户登录 9、前端开发 -- 封装公共组件 ，磨刀不误砍柴工 1、封装DGD-SDK公共组件 2、合包工具 3、Taro框架预研 10、API网关 – 限流保护已有系统、提升访问安全性 • 1.业务应用A 向网关申请接入，网关分配paasid、token给业务应用； • 2.业务应用A 使用pa -测试-上线… 2.产品研发，需考虑的维度：产品可扩展，如多端支持（小程序端、APP端、一体机端）； 功能可扩展，如支持个人中心、证照、办事、资讯、特色专区等;可移植、易安装等； 及衍生的支撑工具系统，如运营数据分析； 产品视角 目录 一、移动政务应用服务现状与痛点 二、一个特殊的移动政务应用项目 三、政务服务小程序平台研发过程 四、政务服务小程序平台架构演化 五、政务服务系统架构小结与思考

• 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 • 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 降级策略略、参数调整的优化依据 整体架构 Agent 服务降级注册 降级熔断通知 元数据存储 控制 中⼼心 ETCD ETCD ETCD ETCD 服务注册监听 降级控制中⼼心 元数据 TurboMQ 如何才能持续保障系统的⾼高可⽤用性？ 故障演练 • 对预案进⾏行行有效性、合理理性验证 • 通过破坏性测试，发现系统的潜在故障，及时修正，并做好降级预防措施 • 参数修正，及时调整流控、降级策略略，优化告警、超时参数设置 • 模拟线上故障，进⾏行行故障复现，验证故障后续的处理理措施是否⾏行行之有效 • 以战养兵，历练团队，让⼯工程师有更更多机会积累经验，提升应对故障的能⼒力力 常态化的故障演练对系统进⾏行行反复验证 ASM / Instrumentation Application JVM 故障画像 • 应⽤用故障：模拟应⽤用进程内故障 • 中间件故障：通过中间件客户端，模拟中间件故障 • 系统故障：通过⼯工具、脚本模拟⽹网络丢包、延时，磁盘不不⾜足故障 故障抽象，提炼统⼀一模型 • 延时模型、超时模型、异常模型、⾃自定义代码模型 • 基于模型实现应⽤用故障、中间件故障模拟，实时对应⽤用程序进⾏行行

计算框架 平台工具 云的能力 什么是架构师的业务思维？ 站在业务方的视角，在理解业务发展目标、看清业务发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 站在业务方的视角，在理解业务发展目标、看清业务发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 跳出技术思维 理解清楚当前需求 具有业务前瞻性 不要过度设计 怎么运用？CASE I 流量承接 主播互动 商场促销活动 玩法承接 不断的优化和迭代 试错远远大于成功

增加Nginx(反向代理)或DNS负载均衡,redis内存 cache,数据库(Mysql)多台(数据在一个数据中心) 千万到亿 增加Web服务器内存缓存,集群,IP负载均衡,基于内 容请求分发,Mysql优化(如减少写,2/8原则),数据在 一个数据中心 亿以上 增加异地部署(建议核心点集中,其它节点分散开),较 难分割或核心数据在同一数据中心,其它分散到不 同的节点 对架构设计的影响II -- 数据库表设计 端到端的安全设计I 端到端的安全设计II 端到端的安全设计III 端到端的安全设计IV 端到端的安全设计 • 只Admin可以写(避免提升权限) • 验证配置文件(如xml)的签名 • 专业工具扫描 总结 • 国际化项目的特点导致架构工作的不同 • 一些应用实例 一句话分享 • 不要用战术上的勤奋来弥补战略上的懒惰

PushTask API JCache JMQ DB 极光推送后台系统架构 02 01 06 03 07 05 04 08 模块化 异步化 并行化 缓存化 程序及系统优化 基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • 数据和业务分离 热点数据全部缓存 • 加快数据访问，减少请求处理时间 • 多级缓存 • 本地缓存 • Redis, Couchbase, LevelDB(PIKA), 定制化 极光推送后台系统架构 04 程序及系统优化 • 内存 • 静态分配 • 内存池 • 内存对齐 • CPU Affinity • 网卡多队列 • 用户态协议栈（DPDK） 极光推送后台系统架构 05 基础组件服务化 • 业务方透明 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构 结束语 • 高性能/低成本、高可用、高运维 • 只用验证过的开源组件 • 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构

非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 核心业务异地多活 精准流量调度 数据同步 多元化 最终一致性 依赖关系优化 配套系统支撑 主 从 多 主 汇 聚 混 合 场景区分 封装屏蔽细节 容量合理规划 当前总体架构 合肥 北京 广州 HTTPDNS 智能DNS GSLB GSLB Servers 消息管理（预写、删除等） 重试、查询、监控接口 sdk CRSync CRSync sdk sdk Processor 是否执行结束 获取监控接口 通知运营 或者技术， 人工介入 依赖关系优化 不跨机房 弱依赖 少依赖 主从模式 主从模式 主机房 从机房 MQ Service Cache Processor DB CRSync 管理平台 MQ Cache Processor 可用性 机房内故障 机房入口网 络故障 DNS问题 自动流量切换，业务 几乎没影响 10分钟迁移95%流量， 总体可控 几乎无劫持，延迟降低 20%，解析失败率率下 降15% 响应时间 优化前 优化后 系统扩容 北京IDC 合肥IDC 广州IDC 系统能够任意水平扩容 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 应用实践以及经验教训