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 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 Particle 1 Particle Particle 2 1 2 （ ↓1 ↓2 + | ↑1⟩| ↑2⟩） 量子计算的并行性 Equals to classical computer operate 2Ntimes Exp: Decry a 400bits integer that used for RSA password，it will take 600k years with the best classical computer

海尔实时计算平台技术选型与实践 海尔电器－肖云 个人介绍 • 方正电子新媒体开发总监 • 中投视讯研发总监 • 海尔电器资深架构师 公司介绍 海尔 电器 日日顺 物流 贝业 物流 快递柜 。。。 跨境 电商 健康 水站 盛丰 物流 概要 • 实时计算平台背景 • 开源技术选型与实践 • 开源技术改造经验 背景－海尔大数据总体规划 实时计算平台框架 存 储 服 服 务 实时数据采集框架 实时计算框架 离线计算框架 数据可视化框架 数据产品1 数据产品2 数据产品N 可选的开源技术 Fluentd Flume Apollo Chukwa Sqoop DataX MySQLStreamer Canal Scribe ZeroMQ ActiveMQ Logstash RabbitMQ Jafka RabbitMQ Storm •Kafka Web Console •Kafka Manager •KafkaOffsetMonitor •Uber开源Kafka监控工具--Chaperone Kafka web监控管理界面 流式计算可选方案 仅流处理框架: • Storm • JStorm • Samza • Heron 混合框架: • Spark • Flink Core Storm or Storm Trident？

⾼性能⾼可⽤机票实时搜索系统 去哪⼉⺴ 梁启康 议题 系统诉求 海海量量数据 设计思路路 搜索框架 报价引擎 待解问题 系统诉求 • 全⽹网价最低 • 航线报价最全 • 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ⾯面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 航司政策各有不不同 供应商的office权限不不⼀一致 运价规则变化繁多 GDS数据成本不不菲 航线搜索+航班搜索：3k+qps • 每秒计算产品数：搜索qps * 航班数 * 供应商个数 * 产品个数 = 1500万 + 设计思路路 • 最理理想的⽅方式 • 所有的报价都实时计算，填充好 • ⼀一个巨⼤大的哈希表 • 响应所有渠道价格变动进⾏行行计算 • 快 • 0 变价 设计思路路 CAP BASE 理理论 按需计算 消息驱动 异步 分布式 分级缓存 ⽆无状态 ⽆无状态 搜索框架 PriceMerger 报价引擎 供应商直连 旗舰店 CacheManager 抓取 App WWW Touch 分销 Cache Redis MQ MQ 航班数据 运价数据 应⽤用层 聚合层 报价源 基础数据 搜索框架 遇到问题 解决⽅方案 • 报价数量量多，内存问题 • 报价源多，不不稳定 • 响应时间要求苛刻 • 搜索条件有热点 • 缓存报价不不准

降级预案在同程艺⻰龙的⼯工程实践 演讲者 / 王俊翔 同程艺龙 ⾃自我介绍 搜索故障 微信⼩小程序 API⽹网关 资源1 搜索引擎 统⼀一资源⽹网关 资源2 资源3 资源4 …… 资源4 ⼤大量量超时 统⼀一资源⽹网关 搜索引擎 API⽹网关 ⼤大量量请求超时 缺乏熔断设计 交易易故障 第三⽅方⽀支付 ⽀支付中⼼心 ⽀支付回写 消息队列列 ⽀支付通知 交易易中台 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • ⽆无法⽀支撑多系统的复合指标计算，业务降级⽀支持不不友好 • ⼤大量量应⽤用各⾃自实现降级熔断，代码散落在各应⽤用，没有统⼀一的管 理理和治理理。久⽽而久之，⽆无⼈人知道系统内有多少降级点，降级是如 何实现的 • 缺乏UI 业务保障管理理后台 应⽤用JVM进程 故障动态注⼊入 Attach 故障注⼊入 指标聚合查询 熔断降级计算（Flink） ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据采集、计算、存储 指标（HBase） 指标明细（ES） 降级⽇日志（ES） ETL 指标计算（Flink） 脚本引擎 查 询 服 务 ⽇日志数据 指标（Redis） 业务异常数据快照（ES） 熔断降级通知 降级服务管理理

•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 ,POI>矩阵，计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio 基于用户画像的推荐 •基础属性 •性别、年龄、职业 •人群属性 •有车：汽车保养 •宅男：外卖 •情侣：电影 •亲子：儿童乐园 •旅游达人：酒店旅游交通 •推荐 •基于用户标签计算POI标签 •精确匹配：给亲子类用户推荐亲子类POI •模糊匹配：基于标签计算用户和POI相似度 <期望目标值 Underfiting >期望目标值 接近或略逊于训练集 合适 >期望目标值 远差于训练集 Overfiting 模型调试 模型Debug工具 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 猜你喜欢 筛选扩大召回 详情页推荐 搜索少/无结果推荐 …. 应用 场景 层 推荐 服务 层 召回 过滤 排序 POST Rerank 分流 日志收集 Thrift

如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台 （算法策略） 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 并行计算 策略平台 （算法策略） 算法框架 分析平台 经营规划 （目标） 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 （过程） 运营工具 任务系统 骑手运营 （人） 任务 活动 等级 结算平台 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台 （算法策略） 算法框架 分析平台 经营规划 （目标） 盈亏 绩效 奖惩 业务管理 （过程） 运营工具 任务系统 骑手运营 （人） 任务 活动 等级

今年我们要落地业务中台架构 用户基础服务 交易服务 商品服务 关系服务 广告服务 业务域A 业务域B 业务域C 业务域D 业务组件/中间件 电商业务 内容业务 直播业务 算法支撑 中间件 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 else不能解决本质问题 多平台、多渠道是个趋势 跳出技术思维 多渠道的本质是商品交易体系的扩展性 理解清楚当前需求 具有业务前瞻性 不要过度设计 多渠道 多平台 多用户 模块化 SPI 规则引擎 流程引擎 商品平台化 交易平台化 促销平台化 渠道下单 无结构化商品 多平台玩法 多端适配和开发组件 组件池 怎么去实践 走到业务一线去 找对评判标准-比如客户价值 权衡技术和业务 看远一点，做实际点

HASH Key 桶号 存储节点 固定HASH算 法 固定数目 数据分片 桶->存储节点 对照表 Cellar起源—Tair架构 服务层 请求 mdb 响应 ldb fdb rdb 引擎层 迁移 复制 • 中心化集群问题 • 可用性问题 • 性能问题 • 运维问题 Cellar起源—Tair问题 Cellar起源 架构升级 性能优化 可用性优 化 可运维性 Cellar 请求超时抖动 Cellar—服务可用性提升 Cellar—无损数据迁移 数据迁移的问题 • 迁移速度不可控，易影响业务请求 • 路由表更新瞬间请求失败 • key级别迁移写入，引擎压力大 节点状态指标 • 引擎压力 • 网卡 • 队列 • QPS • ··· Cellar—无损数据迁移 智能调速+全程代理 A节点 B节点 桶2 桶1 客户端 桶4 桶4 桶1 桶3 迁移数据

log格式入⼿手 框架管理理 代码模版⽣生成 引擎 GIT插件通信 对接DevOps 流⽔水线 契约测试Mocker Server API定义⽣生成Jar 契约配置中⼼心 统⼀一管理理 获得运⾏行行架构、实例例状态 ELK⽅方 案 对接资源室 获得组织结 构 对接175产品 定义管理理 Fitness Function执 ⾏行行引擎 集成Sonar Server 微服务 服务地 图 API 契约 外部系 统 部署架构服务 架构约 束 部署架 构 部署组 件 架构守护 服务 架构 守护 度量量服务 度量量分 析 代码⽣生成引擎服务 依赖 框架模 板 微服务 ⼯工程 码云 U D U D DevOps平台 微服务契约测试平台 Sonar U D D U U D U D U D U

Remote Call 负载均衡 策略 Runtime Mock数据文件 远程服务 Mock配置 开关/策略… 路由 策略 … Mock过滤器 启 动 加 载 服务 调用 脚本引擎 Mock数据规范 格式规范： 1.静态匹配 2.动态匹配 3.多版本支持（服务版本） 管理规范： 1.服务谁提供，就由谁负责相应Mock数据的 制作。 2.mock数据可被使用者二次修改或替换。