讯飞输入法异地多活架构实践之路 凌 军 自我介绍 • 凌军 • 2010年加入科大讯飞 • 讯飞输入法、灵犀语音助手等产品服务端架构负责人 • 科大讯飞消费者BG基础平台架构负责人 产品介绍 • 稳居国内输入法第一阵营 • 2010-10~至今 • 4亿用户 • 1.1亿月活 来自：中国科学院《互联网周刊》 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些挑战 • • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 单机房遇到的问题 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 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 • 实际应用效果 • 后续规划 技术挑战 几十毫秒的延迟； 跨机房性能较慢 机房天然延迟 专线费用高； 专线不稳定 跨机房专线问题 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 业务特点分析 业务分类 业务举例 业务特点 场景归类 核心业务 皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点读写） 分布式日志收集等 写多读少 汇聚模式 （多点写，单点读）

架构工作在国际化项目中 的应用实例 贺钢 2016-12-17 个人简介 • 深信服科技 • 腾讯 • 联想深圳中国开发实验室 前言 • 国际化项目的一些不同点导致架构工作的一些不同 • 应用实例体现这些不同点 广告 • 联想电脑管家(PC): guanjia.lenovo.com.cn 国际化项目的一些不同点 • 目标客户不同: 文化习俗, 客户需求, 用户体验… 各国法律法规(版权,协议,第三方,accessibility), 安全性和隐私… • 地域不同: 服务器的部署, 用户的访问, 组织架构, 团队沟通… 项目实例 -- XA项目背景及需求 • 多设备协作 PC, Mobile, Pad, Cloud… • 跨设备及云智能搜索 • 语音等多种输入方式 用例示意图 用户输入支持举例 3D Camera 项目实例 -- 项目开发团队 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

基金、海关等多个行业大型业务系统的研发 • 有高级程序员、PMP、ScrumMaster证书 • TGO广州会员 简介 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 目录 1、当前政务移动应用APP发展情况 1、功能单一 大多政务服务APP功能单一，仍以政务信息发布为主，缺乏实用的网上办事和便民服务。 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中国信息通信研究院《政务服务APP发展情况研究报告》,2017.12 http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/201804/t20180426_158502 验不 佳。 3、移动政务应用痛点 VS 核心功能 3 少填少报、少跑快办 1 一次认证、全网通办 2 原生体验、 风格一致 4 实时运营、 即时反馈 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 4、一个特殊的移动政务应用项目 3 资源少：初期团队人员少、

量子计算及其潜在应用 吕定顺 华为中央研究院高级研究员 吕定顺 量子算法和软件研究 • 吕定顺博士，目前就职于华为2012实验室中 央研究院，毕业于清华大学交叉信息研究院 量子物理学专业，至今在量子计算、量子模 拟领域等已经有7年研究经验。博士期间，曾 在 Nature Physics，PRX，Nature Communication，PRL，PRA 等国际知名期刊 发表论文7篇，H index为7，论文累计引用 index为7，论文累计引用 480次。目前专精并聚焦在量子软件和算法研 究领域。 • 量子计算的基本原理 • 量子计算机遇和挑战 • 华为量子计算的进展 • 量子计算的潜在应用 量子计算的基本原理：叠加 Dead Live Curiosity Kill the Cat 1/2（ Dead + |????⟩） Huawei Confidential 5 量子计算的基本原理：纠缠 经典计算机的量子物理极限：《摩尔定律》的失效 算力代表着未来 《摩尔定律》失效 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

能达到这种效果？ CONTENTS 01 架构升级的效果 02 架构升级的思考 03 架构升级的实践 架构升级的思考 现有架构的问题？ 现有架构的问题 同步等待 • 现有同步模型，线程 多 load ⾼高 • 资源利利⽤用率
 
 应⽤用本身的解决⽅方案？ 并⾏行行度有限 • ⽆无法纯业务依赖并发 • 微服务化让问题更更凸 显 • RT 累积
 
 RT 与 ⽤用户增⻓长 Scheduler (subscribeOn / observeOn) 业务顺序编写 并发⽅方式执⾏行行 • 不不同的流 • ⽆无依赖 • 切过 Scheduler 就可以⾃自动并发 多流并发 • 业务按照语义顺序编写 • 更更友好的控制并发 维护性 和 性能 更更优！ 优雅控制 processors.flatMap(processor -> processor.process(request))

快速 放心 省钱 销量 品牌 信赖 收入 稳定 安全 SLA更高 业务复杂性高 • 用户：花了钱却饿着肚子 • 商家：出了餐却无人配送 • 骑手：投入的时间、劳动却少赚了钱 • 多业务线的共性与差异：专送、代理、众包⋯ • 运营复杂度高：定义科学的订单供给与运力结构，并精准调控 • 安全管理：用户安全、商家安全、骑手安全 履约SLA要求高，重线下业务运营 配送系统的技术定位与思路 运营工具 任务系统 骑手运营 （人） 任务 活动 等级 结算平台 （钱） 清算 结算 对账 接单网关 标准API 容灾 容灾 API管理 标准API APP运维 多链路 安全框架 管理工作台 HRM 移动办公 招募 IM 物料 薪资 培训 成长 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 合同 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 运营工具 任务系统 骑手运营 （人） 任务 活动 等级 结算平台 （钱） 清算 结算 对账 接单网关 标准API 容灾 容灾 API管理 标准API APP运维 多链路 安全框架 管理工作台 HRM 移动办公 招募 IM 物料 薪资 培训 成长 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 合同 履约系统 • 如何解耦用户侧与骑手侧 • 调度系统如何设计

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 World Non-Critical Digital World Non-Critical Physical 详情页推荐 2016Q3 酒旅交叉推荐 2016Q4 点评旅游推荐 酒店住宿 境内度假 境外度假 大交通 搜索/推荐 数据产品 酒旅数据仓库 数据挖掘 集团数据平台 旅游推荐产品形态 旅游场景下用户兴趣点不明 确，频道内超过50%订单来 自推荐 需求个性化 推荐形式多样 本异地差异大 季节性明显 旅游推荐面临的问题 本异地差异大 超过30%订单来自异地请求 常驻城市!=浏览城市 跟团游、景酒套餐关联多个景点 ，不适合按POI样式展现 季节性明显 冬季温泉订单占比超过20%, 而夏季不到7% 需求个性化 用户人群 时间地域场景 内容形态 基于用户画像的召回策略演进 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销 分类 场景 召回策略 本地需求 常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京) 当地用户购买的热销POI 异地需求 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI

设计要点亓：数据库横向扩展 www.163yun.com 设计要点六：缓存的设计 APP缓存 CDN 接入层 静态资源 动态资源静态化 应用本地缓存 分布式缓存 数据库为中心 缓存为中心 www.163yun.com 设计要点七：消息队列与异步化 www.163yun.com 设计要点八：熔断，限流，降级 www.163yun.com 设计要点十一：全链路监控 www.163yun.com 设计要点十二：全链路压测 www.163yun.com 微服务平台总览 容器平台 (多集群基础设施) Pod & Deployment 网络 Calico, OVS 存储 Ceph 滚动更新 弹性伸缩 日志中心 基础设施监控 开 发 集 群 测 试 集 发现 限流 熔断 降级 容错 路由 负载 均衡 参数 分流 拓扑 依赖 配置 中心 服务 监控 服务 告警 认证 鉴权 统计 概览 知识 库 APM (应用运行期监控) 运行时 拓扑 性能 监控 服务 筛选 调用 链 调用 栈 JVM 监控 数据库 监控 性能 告警 自定义 数据 服务 告警 监控 大屏

大规模分布式系统架构下调测能力构建之道 李鑫 大纲 分布式环境下开发的调测效率问题 应对之道 远程应用服务 契约测试 分布式消息服务 分布式缓存 分布式服务的“租户”隔离策略 总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer website website server server server (超)大型规模应用+契约协同 应用的发展演变历史 服务化后的问题 多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 的，你很难得到一个稳定、快速的外部服务提供环境，在此背景下进行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway 效率，结果消息服务、缓存服务、服务框架装完一启动，80% 的系统资源就没有了，想想还有一堆的应用服务还没装，直接 泪崩… 8. 办公区断网，所有线上依赖环境都无法访问了，得，今天啥也 干不了了，回家洗洗睡吧…. … ….. ……… 1 2 3 解决之道：通过技术手段，降低系统对外部的依赖，而“MOCK”，是最 有效的手段。 分布式服务框架mock能力构建 应用 服务容器（Consumer） Filter Chain

#数据面，控制面 大纲 服务形态的演进 SDK SDK SDK SDK proxy proxy proxy proxy • 单体应用 • 业务模块划分 • 程序模块间调用 • 独立应用模块 • 通信：协议、队列 • SDK引用 • 通信：http、 RPC… • 服务治理 • 透明代理 • 通信：通用协议 • 服务治理 Service Discovery Instance Cache Management Service Center Istio Kubernetes Service Center 多协议支持 HTTP gRPC Other protocols invocation Handler Chain Rate Limiting Load Balancing myns sidecar-injector=enabled 用户案例 原则 • 架构稳定，有可持续发展、演进能力 • 支持多语言、传统微服务和新兴ServiceMesh微服务 架构混合场景部署 • 有大型成功商用案例 • 无商业强绑定，高自由度，企业自主可控 • 完整的生态栈，涵盖开源主流微服务运维和安全领域 • 低学习成本，有编程语言基础即可快速上手 华为开源