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【SDCC 2016現場】網際網路應用架構實戰峰會(下):當當網、大衆點評、特贊、1号店、出門問問平台架構變遷與實戰經驗...

摘要:2016年3月18—19日,由CSDN重磅打造的“2016中國軟體開發者大會”在上海光大會展中心國際大酒店隆重召開。在第二天下午的架構實踐論壇會上,來自當當網、大衆點評、特贊、1号店、出門問問的資深架構師深度分享了在各自産品中的架構設計與實踐。
           

【CSDN現場報道】2016年3月18日-19日,由CSDN重磅打造的網際網路應用架構實戰峰會、資料庫核心技術與實戰應用峰會在上海光大會展中心國際大酒店隆重召開。作為SDCC 2016(中國軟體開發者大會)系列技術峰會的一部分,大會秉承幹貨實料的内容原則,這兩場峰會将邀請業内頂尖的架構師和技術專家,共同探讨高可用/高并發系統架構設計、新技術應用、移動應用架構、微服務、智能硬體架構、雲資料庫實戰、新一代資料庫平台、産品選型、性能調優、大資料應用實戰等領域的話題與技術。

下午13:30,架構實踐論壇在1号店精準化部門總架構師陳敏敏下繼續進行,來自當當網、大衆點評、特贊、1号店、出門問問的資深架構師深度分享各自産品的架構設計與實踐經驗。

當當網架構部總監 史海峰:從機率和使用者感覺出發實作高可用架構

當當網架構部總監史海峰帶來了主題為《從機率和使用者感覺出發實作高可用架構》的分享。他表示影響高可用性的因素除了天災(硬體故障、自然災害等)和人禍(設計缺陷、資源不足、安全攻擊、性能瓶頸等),可能還有未知的因素(靈異事件、黑天鵝效應、?)。同時,他指出高可用終極目标則是使用者第一,并詳細介紹了高可用架構設計的常用姿勢,包括分層解耦、交易系統緩存、分區一緻性、資源隔離重點保障、峰值情況保障等。

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當當網架構部總監 史海峰

史海峰老師又詳細介紹了當當網的架構設計,以商品展示、商品資料中心和交易系統這三點來解釋分層解耦。

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最後,史海峰老師分享了某移動自助管道高可用架構設計案例,具體介紹了分管道資源隔離部署、短信管道業務的特點和短信管道業務處理機制。

大衆點評交易平台技術團隊負責人 陳一方:高可用系統在點評的實踐與經驗

大衆點評交易平台技術團隊負責人陳一方主要分享了高可用系統的設計和實踐。演講期間,他将高可用性系統設計演進總結為5個階段:一個系統、子產品化、垂直服務化、平台服務化和化整為零。

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大衆點評交易平台技術團隊負責人 陳一方

他指出,高可用的架構很容易找到方案,但其中主要挑戰是演進的節奏很難把握。以點評交易的一些服務元件演進為例,我們如何一步步走到如圖所示的。

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他分别以幼兒時期、少年時期、青年時期、成年時期和未來這五個不同時期為例,深度點評交易系統演進過程。在演講接近尾聲的時候,又分享了以下幾點經驗:1.珍惜每次真實高峰流量;2.珍惜每次線上故障複盤;3.系統初期、中期、後期要注意的問題;4.解決好單點和釋出的問題。

特贊CTO黃勇:微服務架構分享設計與實踐

特贊CTO 黃勇帶來的主題是《微服務架構分享》,主要以為什麼需要微服務架構、微服務架構是什麼、微服務特點、如何搭建微服務、微服務的架構和微服務架構應用案例六大方面進行對微服務的深度分析。他還指出了部署效率太低、技術選型單一和系統資源浪費都是傳統應用架構所面臨的現實問題。

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特贊CTO 黃勇

滿足微服務架構的四大條件:

1.根據業務子產品劃分服務

2.每個服務科獨立部署且互相隔離

3.服務之間通過輕量級API進行通信

4.服務需要保證良好的高可用性。

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黃勇老師指出顆粒度微小、責任單一、隔離性好、管理容易都是微架構的特點,而運維要求較高、分布式複雜、部署依賴性較強和服務間通訊成本較高都是微服務架構所面臨的挑戰。最後,黃勇老師對特贊微服務架構進行了深入的案例剖析,同時還分享了自己再創業過程中的一些心得體會。

1号店擔任推薦團隊架構負責人 陳兀:大型電商網站中的通用精準化推薦平台的搭建

1号店擔任推薦團隊架構負責人陳兀帶來《大型電商網站中的通用精準化推薦平台的搭建》的主題分享,主要從通用精準化推薦平台簡介、通用精準化推薦平台設計和通用精準化推薦平台效果展示進行深入的分析。

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1号店擔任推薦團隊架構負責人 陳兀

他認為,在大型電商網站中的通用精準化推薦平台設計中,首先需要搭建一個推薦流程可視化系統及推薦結果可追溯系統,而這兩個系統合并則稱為通用精準化推薦平台。最後,陳兀老師還對一号店精準化營運系統的進行了詳細的介紹與分析。

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出門問問進階系統架構師 範超霏:打造手腕上的人工智能

出門問問進階系統架構師範超霏給大家分享主題是《打造手腕上的人工智能》,主要是從智能硬體和人工智能兩個方面進行具體介紹。他針對Ticloud人工智能服務中的語音識别、語音合成、語義分析、垂直搜尋和智能推送分别做了深入的介紹與分析。

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出門問問進階系統架構師 範超霏

随後他又對機器學習算法進行了深度的剖析,并對采集機器學習的資料提出了具體的解決辦法。

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他指出,減少功能、抽象出簡單易用的API(封裝Android)藍牙接口、簡化錯誤處理、把常用資料傳輸形式抽象出來)都是在藍牙服務設計中要實作的目标。

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