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首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京 更新時間:2019-11-13T10:35:40

2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京
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2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京 已截止報名

會議時間:2019-11-14 08:00至 2019-11-17 18:00結束

會議地點: 北京  北京國際會議中心  北京市朝陽區北辰東路8號 周邊酒店預訂

會議規模:1500人

主辦單位: 麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup)

發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

        會議介紹

        會議內容 主辦方介紹


        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京宣傳圖

        ?第八屆TOP100全球軟件案例研究峰會將于11月15日至17日在北京國際會議中心舉行。

        全球軟件案例研究峰會(簡稱“壹佰案例”)是科技界一年一度的案例研究榜單,旨在發現有案例教學意義的項目或方法論,如同商業領域的哈佛案例, 科技界的壹佰案例榜單每年精選100件案例題材,有別于媒體的追逐熱點和 新奇概念,壹佰案例榜單更崇尚專業的力量和案例落地實踐,通過邀請國內 外享譽盛名的專家、各大公司技術委員會與設計委員會負責人擔任聯席主席,向領先公司和早期實踐者征集年度里程碑或杰出成果背后的案例故事。

        組委會通過專有的案例開發流程、案例評審機制,以及數字化案例評審平臺,幫助案例提交者從案例目標、成功要點與背后教訓、ROI分析、案例啟 示、案例對組織的意義等多個維度進行結構化提煉,從而達到讓聽眾有所收益的目的,保證了每年發布的壹佰案例學習榜單是最有學習價值的案例。?

        大會由18位垂直專題領域的業界專家擔當聯席主席,負責專題案例評審、甄選、120件案例由18個專題構成:產品創新/體驗設計/運營增長、 組織發展/研發效能/團隊管理、 爆款架構/數據平臺/工程實踐、 人工智能/AI驅動/AI實踐、測試實踐/測試工具鏈建設/大前端&移動端。


        專題:產品創新
        每年都會有躥紅的創新產品,我們不止關注現象級產品本身,更關注躥紅背后的產品邏輯,這些產品可能是硬件、可能是APP,也可能是2B產品,這些不平凡產品的背后產品做了什么樣的嘗試和堅持,又對我們有哪些啟發?

        專題:工程文化
        通過對中外工程文化案例的剖析,重新思考團隊價值觀的塑造方式與塑造方向。順應正向的工程師思維,以文化觀念的協調統一解決團隊內部發展中的各種問題,激發員工的內驅力。

        專題:數字化轉型
        發明膠卷的被數碼相機革了命,把AI和汽車結合起來自動駕駛引領潮流,這些或失敗或成功的案例無時無刻不在提醒著我們,數字化轉型迫在眉睫而且是高層管理者的核心議題。通過拆解中國領先企業的數字化轉型路徑,找到那些轉型過程中的核心關鍵「抓手」,利用VeriSM?等先進模型開啟數字化變革大門。

        專題:數據科學
        隨著DT時代的到來,數據科學驅動創新不在只是一個口號,大數據支持下的個性化信息服務將顛覆現有規模經濟的基本原則,徹底改變傳統商業的服務模式。個性化是趨勢,而大數據是根基,我們關注在大數據、AI等基礎上開出的各種創新果實背后的技術實踐。

        專題:架構演進
        信息流/直播/電商/金融/廣告等業務蓬勃發展,這些典型業務架構如何演進,微服務架構有什么最佳實踐,高可用+高擴展性如何在架構設計中重點考慮,云服務架構有什么最佳實踐...這些,是架構場將要分享和討論的話題。

        專題:測試實踐
        移動互聯網由爆發增長期進入精耕細作期,針對用戶體驗的專項質量保證對于產品生命力具有重要價值。人工智能潮起,針對新的算法和硬件產品形態如何做好質量保證也有待探索。類似以上兩個領域的前沿案例分享,希望能給大家帶來一些啟發。

        專題:體驗設計
        5G、VR等新技術都有可能給體驗設計行業「洗牌」。用戶體驗既簡單又復雜,我們找到最真實的案例進行深度剖析和場景重現,找到通往「下一代」體驗的鑰匙,解鎖「體驗」升級的密碼。

        專題:團隊管理
        通過打造團隊敏捷能力和自組織能力以及研發工具的精進,提升團隊協同效率,加快整體項目進程,保持團隊成員的創新活力。通過對優秀案例的解讀,樹立正確的以效能為導向的團隊提升方案。

        專題:大前端
        從React Native、Vue、Angular的三足鼎立到Flutter的異軍突起;從Swift到Kotlin再到Dart,編程語言百家爭鳴。面對著「大前端」的蒸蒸日上,大家面臨的是小坑還是溝壑,本次大會將邀請大前端生態各領域專家與大家深入探討。

        專題:工具鏈建設
        我們聽過太多次「盡快上線」這種要求了,這四個字背后依賴的是技術沉淀,依賴的是卓越的研發流程和工具體系建設,那么業界領先的公司是如何提升自己的交付效率和研發體驗呢?

        專題:數據平臺
        大數據在精細化運營、人工智能、個性化推薦、征信等領域都已經產生了巨大價值,那么人工智能如何與大數據相結合?如何讓數據分析和挖掘驅動業務產生更大的價值?如何利用開源工具迅速構建大數據平臺?…以上話題的案例希望幫助大家走好大數據之路。

        專題:案例教學
        借助于純學術研究和實境(實際案例)研究方面的結合顯現出巨大推動力,幫助越來越多的高校在產學研結合上投入了更多的精力,越來越多的教授投入到了基于企業實踐的實境研究之中,通過扎實、有深度的案例研究,為教學和研究提供源源不斷的智慧。

        專題:DevOps&SRE
        運維崛起,尤其是DevOps思想「迫使」運維人在服務化、持續改進、智能化等方面提出更高的要求,SRE思想通過對「高擴展、高可用系統」思想的貫徹達到盡可能的穩定性。本次大會運維專場案例側重在DevOps實踐與經驗、等方面,同時會有最新的SRE相關的案例幫你了解最前沿的實踐。

        專題:人工智能
        聚焦于最新的人工智能案例,了解國內外知名企業的最新AI技術,將「AI崇拜」拉回到現實中的「AI落地」,啟發大家如何利用AI技術提升現有系統的能力,找到典型業務場景,為企業發展提供實際效能,

        專題:學習型組織
        組織成長發展過程中,不同的工作組織方式會影響效率和活力,而建立技術文化則被視為推動發展和創新的「法寶」。學習業內領軍互聯網企業在人文實踐、工程體系、人才培養規劃及管理的最佳實踐以及典型案例,幫助企業的HRD、技術總監等核心部門找到建設技術文化的地圖。

        專題:工程實踐
        正在落地的新技術、對舊系統的升級...工程應該如何隨著業務的變化,跳離傳統路徑,在演進的進程中不斷向前,不斷成長,利用卓越開發以技術的方式獲得「加速度」是每個技術型公司都要關注的,我們將解析國內外通過最佳工程實踐幫助企業賦能的案例背后的啟示。

        專題:研發效能
        通過案例解讀提升團隊管理者的領導水平,從“團隊管理”向“技術領導”的方向轉變,制定有度的管理標準,帶動團隊統一協同,塑造團隊的技術和精神領袖。

        專題:運營增長
        怎么把握住增長的新紅利?如何低成本做好用戶增長,撬動流量的杠桿?互聯網人怎么點燃增長引擎,適應信息時代的飛速變化?




        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        聯席主席
        大會由18位垂直專題領域的業界專家擔當聯席主席,負責專題案例評審、甄選, 120件案例由18個專題構成:
        產品創新/體驗設計/運營增長、 組織發展/研發效能/團隊管理、 爆款架構/數據平臺/工程實踐、 人工智能/AI驅動/AI實踐、
        測試實踐/測試工具鏈建設/大前端&移動端、 運維體系/AIOps&DevOps/區塊鏈。




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         麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup) 麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup)

        麥思博(msup)有限公司發源美國西雅圖,2007年創辦,是一家面向技術型組織的培訓咨詢機構,服務于技術團隊的技能提升、軟件工程的實際應用和產品品質的創新與超越。強調人員、技術、流程和管理的有機結合,注重角色崗位的技能提升與職業發展,以及技術團隊復合管理與協作。每年超過1000家企業續單參與msup旗下公開課、工作坊、案例研究、國際游學等培訓項目。

        會議日程

        會議日程 案例模式

        (最終日程以會議現場為準)


        Day 01(2019年11月14日 星期四)

        13:30

        主持人開場演講

        13:40

        驅動指數型企業演進的7個屬性

        麥思博(msup)有限公司創始人兼CEO

        劉付強

        14:10

        “智”連萬物,“慧”享未來——智能化打造極致服務體驗

        網易(杭州)副總裁 智慧企業部總經理

        阮良

        14:40

        全生命周期應用平臺,加速數字化轉型

        華為云應用平臺領域副總裁

        汪維敏

        15:10

        神秘議題

        科大訊飛副總裁,大數據研究院院長

        劉鵬

        15:40

        神秘議題

        前華為首席用戶體驗架構師,中國首部交互設計書籍《人機交互—以用 戶為中心的設計和評估》作者

        董建明

        Day 02(2019年11月15日 星期五)

        分會場

        產品創新

        工程效能

        架構演進

        數據平臺

        測試實踐

        數字化轉型

        09:00-10:00 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

        嚴選模式下的數據驅動引擎

        魏文慶

        網易嚴選

        數據技術及產品部總監

        Starting the chaos engineering practice at your organization

        Vilas Veeraraghavan

        Walmart Labs

        Director Of Engineering

        新一代Serverless平臺Knative的應用實踐

        李志偉

        當當

        云原生實驗室負責人

        京東數據湖演化之路

        吳維偉

        京東

        數據基礎平臺部 大數據架構師

        引入用戶畫像開展微服務場景測試

        謝娟

        華為

        軟件業務部 高級測試工程師

        客戶智能分析為客戶服務賦能

        張鵬飛

        Neusoft

        客戶智能分析產品總監

        10:00-11:00 ?

        超越求職,領英在職場社交的探索和實踐

        Fawn Qiu

        LinkedIn

        senior product manager

        微保在互聯網保險中的敏捷研發管理實踐

        郭曉輝

        微保

        技術部質量中心總監

        微博視頻中臺化演進

        劉志勇

        新浪微博

        平臺研發部資深架構師

        美團點評海量數據實時入倉實踐

        陳啟帆

        美團點評

        美團點評數據平臺中心技術專家

        騰訊TDSQL分布式數據庫的質量護城之道

        韓雪

        騰訊

        TEG-計費平臺部 測試架構師

        激戰「去IOE」:亞信科技幫助傳統企業升級分布式數據庫的產品變革之路

        姜明俊

        亞信科技

        數據庫技術創新實驗室總監

        11:00-12:00 ?

        敬請期待

        提升工程效能的利器 – “測試即服務架構”的設計與實踐

        Robin

        Dell EMC

        資深架構師

        Steel Thread approach to building large scale architectures

        Gaurav Gargate

        Box

        Director of Engineering

        抵御5000萬筆交易背后的欺詐:基于Apache Pulsar構建新一代金融風控系統的探索與實踐

        謝巍盛

        中國電信甜橙金融

        首席科學家

        科大訊飛百億級交互業務-測試驅動模式下高效交付能力提升之路

        王杰

        科大訊飛

        AI營銷平臺業務群測試總監、測試架構師

        大企業信息管理平臺技術架構選型

        陳繼

        平安智慧企業

        智慧管控協同辦公團隊開發負責人

        12:00-13:00 ?

        午餐

        ? ? ? ? ?

        13:30-14:30

        敬請期待

        ?型研發團隊敏捷實踐落地?- 基于 SAFe 的?規模敏捷協作

        馮斌

        ONES

        聯合創始人&CTO

        敬請期待

        設計百億級大規模時序存儲平臺的挑戰與實踐

        戚文驕

        Facebook

        資深軟件開發工程師

        抖音質量保障體系建設

        馬躍

        字節跳動

        互娛研發,抖音測試負責人

        敬請期待

        14:30-15:30 ?

        敬請期待

        從0到1,馬蜂窩大交通團隊如何構建高效研發流程體系?

        孫海燕

        ?

        測試團隊負責人,兼職PMO

        容器運行時從docker到containerd的遷移

        蘇菲

        ebay

        軟件工程師

        Kafka 精準一次處理的實現與挑戰

        陳博玚

        Confluent

        系統架構師

        平安普惠自動化測試平臺建設之路

        呂三

        平安普惠

        測試開發專家

        敬請期待

        15:50-16:50 ?

        敬請期待

        團隊在高速擴張中的能力構建與質量保證

        張思楚

        ThoughtWorks

        TechnicalPrinciple

        形式即自由-平臺實現企業級微服務落地

        戴敏

        南天信息-軟件業務集團

        總架構師

        中國移動集團集中化數據中臺項目 -緊貼前端業務需求,釋放數據中臺價值

        郭云超

        亞信科技

        高級產品經理

        淘寶直播及電商媒體質量保障實踐

        東坡

        阿里巴巴

        淘寶 高級測試開發專家

        敬請期待

        16:50-17:50 ?

        敬請期待

        敬請期待

        螞蟻金服 Service Mesh 雙十一實戰

        卓與

        螞蟻金服

        平臺數據技術事業群-技術專家

        PB級數據檢索平臺 | ElasticSearch在滴滴的實踐

        張亮

        滴滴出行

        大數據架構部高級專家工程師

        當質量保障遇上人工智能:金融風控產品的質量體系

        艾輝

        融360

        質量部-高級技術經理

        敬請期待

        ?

        Day 03(2019年11月16日 星期六)

        分會場

        體驗設計

        團隊管理

        工程實踐

        AI實踐

        devops

        學習型組織

        09:00-10:00 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

        來自嗶哩嗶哩的設計經驗

        魯恒

        嗶哩嗶哩

        設計總監

        高效團隊的三個習慣

        孫星

        騰訊

        光子工作室群高級項目經理

        快狗打車微服務最佳實踐

        唐杰

        快狗打車

        架構師

        智能對話、目標檢測、圖像生成技術在風控場景中的應用

        易燦

        螞蟻金服

        高級數據工程師

        千人規模團隊DevOps改進

        顧宇

        埃森哲

        CMT

        敬請期待

        10:00-11:00

        科技向善-普惠金融設計探索

        汪俊明

        騰訊金融科技

        FIT design 交互設計負責人

        敏捷產品管理方法與實踐

        卞泉洲

        廣聯達

        高級產品經理

        Efficient and Effortless Resource Management at Google

        Yan Wang

        Google

        software engineer

        聯邦學習AI隱私保護技術在視覺領域的應用創新

        黃安埠

        深圳前海微眾銀行股份有限公司

        資深研究員

        Site Reliability at PayPal : The Future is Now

        Shyam Sunder VR

        PayPal

        Member of Technical Staff

        敬請期待

        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:智能互聯在垂直行業創新應用的探索與思考

        Peng.L

        中國移動

        行業應用中心 行業經理

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

        Jun Ye

        Microsoft

        senior data scientist

        如何更快、更準發現內網故障

        陳云

        百度

        基礎架構部,資深研發工程師

        敬請期待

        12:00-13:00

        午餐

        ? ? ? ? ?

        13:30-14:30

        設計管理體系,用機制驅動體驗

        劉楊

        滴滴出行

        戰略運營高級專家

        冥想與團隊創新

        周涵寧

        Facebook

        機器學習基礎平臺研發經理

        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

        超萬臺集群規模AIOPS實踐

        任志民

        京東

        架構師

        敬請期待

        14:30-15:30

        企業級產品的目標導向設計探索

        馮威

        青云QingCloud

        產品設計師

        敬請期待

        實時干預在閑魚業務場景下的探索

        蘭昊

        阿里巴巴

        閑魚技術部/無線開發專家

        基于機器學習模型的流失預警和召回策略

        夏宏斌

        陸金所

        算法建模經理

        央企DEVOPS協同“中臺”落地的方案

        李鵬程

        阿里云效

        認證解決方案工程師

        敬請期待

        15:50-16:50

        敬請期待

        敬請期待

        DDD改善企業應用架構:CQRS和EventSourcing在微服務項目中的實踐與探索

        王智勇

        ThoughtWorks

        高級咨詢師

        快手機器學習平臺GPU優化加速實踐

        張勝卓

        快手

        系統運營部-機器學習平臺算法負責人

        容器云平臺在小米的落地和實踐

        劉巍

        小米

        云平臺 高級工程師

        敬請期待

        16:50-17:50?

        O2O行業的智能創意與智能設計

        范怡

        美團點評

        上海用戶體驗部高級設計經理

        除敏捷實踐外,項目管理還能做點什么?

        楊杰

        北京五八到家信息技術有限公司

        項目管理部/項目管理專家

        貝殼找房房源中臺建設實踐

        竇圣偉

        貝殼找房

        房源平臺研發部-架構師

        高性能語音關鍵詞檢測——語音內容安全的瑞士軍刀

        呂志強

        騰訊科技(北京)有限公司

        多語言語音識別中心 高級研究員

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        Day 04(2019年11月17日 星期天)

        分會場

        運營增長

        工程文化

        大前端

        數據驅動

        工具鏈

        案例教學

        09:00-10:00 ??

        騰訊新聞數據驅動產品變革案例

        Andyf Liu

        Andyf Liu

        騰訊新聞

        建信金科公司的敏捷轉型之路初探

        王豆豆

        建信金融科技有限責任公司

        總部技術板塊研發架構團隊負責人

        Adobe Adoption of API Gateway Pattern

        Wayne Mike Cao

        Adobe

        engineering manager

        強化學習在網易游戲中的應用與落地

        呂唐杰

        網易

        組長

        知乎移動端質量保障體系建設

        徐實

        知乎

        會員事業部測試負責人

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        10:00-11:00 ? ??

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

        Wei Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        戰略轉型中,產品團隊如何快速變革?

        李亞曼

        京東物流

        產品負責人

        從零件組裝到產出生產線——美團收單前端優化歷程

        潘俊

        美團

        Web前端技術專家

        億級大數據驅動的智能游戲研發運營案例

        陳峭霖

        騰訊

        增值服務部數據挖掘中心總監

        手淘Native治理

        潘文超

        阿里巴巴

        測試開發專家

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        11:00-12:00

        微博社區化運營創新與實踐

        王旭

        新浪微博

        運營部、高級產品運營經理

        從持續的需求交付到價值交付

        彭鑫

        阿里巴巴

        淘系PMO

        智能小程序平臺的架構思考與實踐

        雷志興

        百度

        智能小程序主任架構師

        Data analytics in Game Development

        David Xu

        Blizzard Entertainment

        Analytics Manager

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        12:00-13:00 ?

        午餐

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        13:30-14:30 ?

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        得與失:工程師到技術經理的轉型

        時曉宇

        Uber

        Tech Lead

        5G+AI:智能互聯在垂直行業創新應用的探索與思考

        Peng.L

        中國移動

        行業應用中心 行業經理

        Data-Driven Customer Growth for SAAS Business

        Yuanzhou Yang

        Dropbox

        Senior Data Scientist

        阿里UC研發效能提升實踐 - 聚焦用戶體驗, 重塑移動端監控體系

        陳玩杰

        阿里UC

        工程效能專家

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        14:30-15:30

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        容器運行時從docker到containerd的遷移

        蘇菲

        ebay

        軟件工程師

        裹裹寄件的數智化演進

        吳黎霞(浪跡)

        菜鳥網絡

        人工智能部-高級算法專家

        愛奇藝研發工具鏈實踐

        趙慰

        愛奇藝

        基礎架構部 研發經理

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        15:50-16:50

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        面向交互規范的UI組件庫建設實踐

        吳圣筑

        網易七魚

        網易七魚前端高級技術專家

        用戶標簽在零售行業中的分析及應用

        沈海旺

        蘇寧科技集團

        中臺研發中心經理

        Qunar移動端持續交付之路

        陳靖賢

        去哪兒

        網站運營中心系統運維工程師

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        16:50-17:50 ?

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        ?型研發團隊敏捷實踐落地?- 基于 SAFe 的?規模敏捷協作

        近年來,各類敏捷管理?法已被業界充分實踐。但在百?、千?研發團隊協同?作時,仍然會出現「版本及進度管理混亂」、「?標?法對?」、「跨團隊信息不透明」等?型團隊敏捷落地難題。常規的敏捷更適?于中?型項?團隊,我們需要?種既能發揮敏捷的優勢,同時?能系統?效地?范圍協作的?作?法。SAFe重新定義了可擴展的敏捷框架模型,降低?型團隊管理的復雜性,?持?型研發團隊將敏捷成功落地。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        愛奇藝客服的智能化演進

        愛奇藝:一家以科技創新為驅動的偉大娛樂公司。隨著愛奇藝業務的快速發展,傳統客服的不足日益顯現,影響到用戶對公司產品的體驗。該案例基于現狀,將AI技術逐步落地到客服系統的具體環節中,通過知識結構化、對話機器人、輿情挖掘等方案,快速準確地答復用戶疑問。并能夠復用到其他相關業務,從而提升用戶體驗、促進業務快速發展。?

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        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...

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        高效團隊的三個習慣

        2015年初產品中心承接了工作室FPS戰略項目,團隊規模擴張至100+,高強度開發10個月上線,后未達預期,借調人員歸還、本項目人員流失,團隊規模縮小一半。

        制作人抓住IP改編風口,迅速立項端游轉手游MMORPG,抽調29人核心開發團隊,計劃復用端游資源和玩法,快速開發,目標1年上線。而同期業界MMO團隊規模在60-150,研發周期1.5-2年。

        最終項目20個月上線,數據超出立項目標,獲得成功,目前各項數據穩定,成為產品中心的現金牛。

        結合失敗和成功的經驗,我們沉淀出一套團隊高效研發的方法。

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        從持續的需求交付到價值交付

        許多的PMO組織是匯報在研發線的,在發揮作用時雖不被局限,但在協同業務團隊的同時,往往落腳于研發效能的提升(更高效的交付需求),并持續的卓越的為止奮斗著。但,如果業務不能獲得成功,即使效能做到極致,可拿到的結果也是零。因此,本案例嘗試解決了重業務型PMO如何在業務上發力,為業務的成功保駕護航(更高效的、持續的業務價值交付)。通過一系列的主題活動,形成一張圖、一場仗、一顆心,把敏捷思想在業務層面上做了進一步的實踐和解讀。

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        面向交互規范的UI組件庫建設實踐

        互聯網產品研發流程普遍存在以下共性問題:前端開發人員UI組件重復雷同建設,通用型組件和業務型組件混用,組件文檔缺失查找不便導致研發效能低,和交互設計師溝通不充分交互設計規范沒有充分實施落地導致用戶體驗差。企業級UI組件庫往往跟隨業務發展需要長期維護,我們搭建了一整套完善的工具鏈、面向交互規范的研發流程體系有效支撐了網易智慧企業部組件庫建設。

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        使用即時通信平臺構建企業“數據鏈”

        企業在數字化轉型的道路上面臨的一個重要問題就是缺乏信息和數據流通的管道;不同階段,不同背景條件下建設的信息系統相互獨立,功能和職能重疊,使用低效,逐步形成了“信息孤島”的現狀;員工信息不對稱,QQ、微信和釘釘等各種協作溝通工具交叉使用使得溝通低效,企業知識無法沉淀

        微博社區化運營創新與實踐

        在微博話題熱點內容運營已較為成熟的情況下,考慮沉淀深度用戶與內容、提供更加定制化的互動場景,是未來微博增加增強自身業務線的方向之一。

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        微保在互聯網保險中的敏捷研發管理實踐

        微保從零開始,從團伙到團隊,逐步完善敏捷研發管理,通過不斷的優化和論證,讓敏捷研發流程更好的服務與業務。

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        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        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研發效能提升實踐 - 聚焦用戶體驗, 重塑移動端監控體系

        從移動互聯網誕生到現在,穩定性、性能一直是開發者面臨的主要線上問題。阿里UC有多款APP,億級的用戶量, 打造極致的用戶體驗需要解決很多復雜而棘手的問題。APP崩潰、卡頓、信息流滑動慢、視頻卡等等, 都可能影響用戶體驗導致用戶流失. 本案例將為大家分享阿里UC的移動應用線上監控體系建設, 介紹如何通過 建立核心的體驗監控、線上監控與全鏈路的定位工具、大數據分析的方式, 打造端到端閉環監控, 提升用戶體驗, 以及研發效率的提效.

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        容器云平臺在小米的落地和實踐

        1. 搭建小米容器云平臺過程中遇到的問題

        2. 從Mesos轉向Kubernetes調度引擎過程中遇到的問題

        3. 容器網絡方案演進

        4. 如何構建一致體驗的多云網絡方案(LB和容器網絡)

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        強化學習在網易游戲中的應用與落地

        本篇報告主要介紹強化學習技術在網易游戲中的一些落地嘗試,主要包含游戲AI開發和智能測試兩部分內容。其中游戲AI開發部分將介紹我們提出的強化編程框架:Reinforced Programming(RP)。RP包含前端流程圖工具flowchart和后端強化學習算法框架RLEase,其目標是更方便地連接游戲開發者和人工智能研究員,降低強化學習接入門檻,提升游戲AI制作效率。另外,我們會以兩個實際落地項目為例,介紹在多智能體,風格多樣化,難度控制,self-play等方面的成果。在智能測試部分,我們會介紹AI技術(強化學習, 進化算法等)在任務回歸測試,多人戰場測試,平衡性測試以及游戲bug檢測等場景的方案設計和在逆水寒游戲中的初步應用效果。

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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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        聯邦學習AI隱私保護技術在視覺領域的應用創新

        本案例是全球首個基于聯邦學習實現的產品落地項目,本案例是聯邦學習在視覺、物聯網、安防領域的實際應用,解決 AI 模型在訓練過程與迭代優化中遇到的數據隱私和數據孤島問題。通過部署聯邦學習架構,在本地進行數據標注和訓練,多個客戶端協同訓練AI模型的模式,一方面確保用戶的隱私數據不會泄漏,另一方面充分利用各參與方的訓練數據,提升機器視覺模型的識別效果。

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        形式即自由-平臺實現企業級微服務落地

        傳統企業有相對明確但數量、種類較多的業務場景,在微服務化的過程中涉及了復雜實施環境(業務、人、開發、運行維護、擴展等),要想實現高效的落地實施難度非常大。

        分享的內容描述了南天在為客戶提供數字化轉型服務過程中的解決思路。通過分享幾個階段的逐步演進,闡述了如何通過企業級應用微服務平臺構建服務共享體系,并將微服務化的簡易化支持、統一的就緒標準、整體性的服務考量、標準化的質量要求、整體性的設計要求集成到平臺中,以保障實施的成功率和實施質量。

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        企業級產品的目標導向設計探索

        隨著Kubernetes(K8S)逐漸成為面向企業的開源容器編排工具的事實標準,越來越多的企業開始擁抱容器擁抱K8S。對于K8S 可以簡單的理解為是一個分布式操作系統的內核,僅提供命令行的操作方式,對于終端用戶的使用和學習成本都是巨大的。因此如何幫助研發工程師及運維工程師輕松應對應用管理、服務治理、DevOps、大數據以及人工智能場景下的資源編排問題就促成了KubeSphere誕生。

        K8S定義了一組構建塊,它們可以共同提供部署、維護和擴展應用程序的機制。組成K8S的組件設計為松耦合和可擴展的,以滿足多種不同的工作負載編排需求。對于軟件產品的實現,松耦合以及面向對象的程序設計...

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        愛奇藝研發工具鏈實踐

        伴隨著近年來基礎設施的不斷進步和微服務理念的普及,產品“短平快”迭代逐漸成為一個普遍的需求。如何兼顧質量和速度始終困擾著很多業務團隊。為此,愛奇藝基礎架構團隊與項目管理團隊合作,將 DevOps 與項目管理流程相結合,基于 Jira、Gitlab、Jenkins、JFrog Artifactory 及私有 PaaS 搭建了一套通用的工具鏈,包括研發項目管理、代碼管理、持續集成、運行環境管理、發布流水線編排以及研發效率分析等工具。本次分享內容包括我們對項目研發運維管理、項目成員角色與職責、工具鏈各環節關系等方面的思考,以及在設計、研發、推廣過程中遇到的一些技術或非技術方面的實際問題和處理方案。

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        引入用戶畫像開展微服務場景測試

        電信運營業務支撐系統的集成測試在明確測試目的和測試內容時,需要分析用戶應用場景,以幫助制定測試策略、實施測試和質量評估。

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        如何更快、更準發現內網故障

        百度內網包含了數以萬計的網絡設備,網絡故障幾乎是常態。由于鏈路收斂需要時間,收斂過程中數據傳輸依然會受到影響,設備冗余無法避免網絡故障的發生。另外,即使設備正常,當遇到突發流量時也可能出現鏈路出現擁塞。

        本案例提出的內網質量監控系統采用端到端的探測方式,并基于多維度數據算法對采集數據進行分析,可以有效地發現服務有感的網絡故障,并準確的判斷出網絡故障的范圍,以便運維工程師可以根據故障的范圍確定止損預案。

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        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        從0到1,馬蜂窩大交通團隊如何構建高效研發流程體系?

        本案例分四個階段講述大交通研發團隊如何基于騰訊TAPD提升研發的效能,保證服務的質量和降低線上故障。 一 、團隊成立初期 – 目標:填補業務空白 二、快速發展期 – 目標:保證交付效率和服務質量 三、業務擴張期 – 目標:精細化、場景化 四、未來展望 – 目標:探索敏捷+DevOps的整合

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        騰訊TDSQL分布式數據庫的質量護城之道

        分布式數據庫(Tencent Distributed SQL,TDSQL)是騰訊打造的一款國產分布式金融數據庫數據庫,對質量的要求尤其高,本文講述了如何構建國產分布式數據庫的質量護城之道。

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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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        快手機器學習平臺GPU優化加速實踐

        該案例介紹了快手機器學習平臺概況及深度學習場景下GPU優化加速的最佳實踐,快手主APP日活已超2億,業務線常面臨超大規模數據集及復雜模型的高效快速訓練場景;如何利用公司GPU計算資源來加速機器學習模型的大規模訓練,滿足算法模型的快速和高質量的業務迭代需求,平臺從多個維度進行技術調研和探索,目標是大規模GPU集群分布式訓練時獲得近線性擴展比和較高的GPU資源利用率。

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        設計管理體系,用機制驅動體驗

        滴滴早期在營銷驅動的模式下,短期獲取了大量市場份額,但逐漸發現這種模式不可持續,需要用體驗驅動的模式創造真正的用戶價值。但體驗如何驅動業務增長?怎樣設計管理體系才是最有效的?

        預期目標是探索出體驗驅動業務增長的良性模式,取得nps和市場份額同時增長的效果。

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        O2O行業的智能創意與智能設計

        面對O2O各垂直行業商家的個性化訴求、面對廣告海量投放需要挑戰, 設計團隊基于行業特性、商戶及業務訴求、設計成本等多角度思考,與產品技術團隊一同孵化并創建智能解決方案——萬花筒智能設計系統,不僅提供了“一鍵設計”的能力,降低商戶的參與門檻及運營成本,同時結合商戶、平臺、用戶三方利益,提高素材管理、質量辨識及應用的能力,打造出符合行業特性的閉環產品流程。 在萬花筒系統搭建的基礎上,設計團隊主推建立了一套基于設計結論在不同投放場景閉環測試的機制, 能夠基于業務的訴求,設計實驗,并持續不斷構建和發現設計中的規律。從廣告海量投放的業務特性及智能設計的能力出發,通過對比實驗及統計分析的方式,測試不同設計元素、設計風格對banner、H5頁面體驗的影響程度,從而為各個垂直行業及其用戶提供更有針對性和嚴謹度的設計結論。

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        客戶智能分析為客戶服務賦能

        在當今激烈競爭的商業環境中,競爭對手的增加、業務的多樣化和全球化已使企業間的競爭急劇增強。企業只有不斷地通過各種渠道同客戶進行有效的互動交流,并且從這種互動中獲取知識,了解客戶,提高客戶滿意度來獲得利潤,才能在競爭中立于不敗之地。

        傳統CRM客戶關系管理是一種通過系統和技術手段實現的服務和商業策略,目的是提高客戶在與企業交互時的體驗。那么,隨著社會化媒體的誕生、發展,越來越多的消費者聚集在社會化媒體中,企業品牌的客戶管理也隨之發生了改變。

        首先是模式的變換:傳統的企業與客戶是一對一的交互關系,而隨著社交媒體的產生,客戶之間、客戶與企業之間的關系錯綜復雜。傳...

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        容器運行時從docker到containerd的遷移

        Docker作為我們曾用的容器運行時,由于其過于復雜,維護性成本過高。當線上出現問題,我們解決的方法最多是重啟docker。為了讓容器運行時更加可控,我們重新選擇了containerd。當線上出現問題,我們都能快速解決。

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        騰訊新聞數據驅動產品變革案例

        通過數據在驅動產品增長在各個環節的在落地實踐,我們從一定程度上解決了: 1)如何進行有效的數據治理、以及全流程保證數據生產質量的實踐 2)如何從增長評估視角構建起高效、科學的實驗體系 3)如何通過數據分析出產品的增長關鍵指標和實現路徑 4)如何從產品視角實現實驗數據解讀。

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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平臺Knative的應用實踐

        無服務架構是面向未來的新興架構,Knative代表著新一代無服務架構的發展方向。本案例全面介紹了Knative的整體架構在微服務研發實踐中的應用。

        特別是K8S+Istio已經成為云原生微服務架構的主流解決方案,但由于缺乏統一的編排標準,導致微服務的配置和管理復雜度增加,開發者需要一種通用微服務架構部署標準來解決這個問題。

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        Data analytics in Game Development


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

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        冥想與團隊創新

        有媒體報道,Facebook 和 Twitter 都在辦公室里組織冥想活動。Facebook 聯合創始人 Dustin Moskovitz 還表示,正念幫助他在生活各個方面都取得成功。他通過覺察自己的精神狀態,可以保持行為和思想的聯結。
        可能和大家想的不太一樣,美國互聯網公司會組織一些冥想的活動,谷歌、蘋果、寶潔、英特爾等著名企業均為員工們提供了與“正念減壓”相關的個體能力提升課程,包括集體冥想、減壓訓練等,幫助他們更加有效地應對工作壓力。他能使面臨巨大壓力的技術人感到內心更加平靜,頭腦更加清晰,思維更加集中。研究顯示,冥想和其他使內心獲得寧靜的做法還有可能推動創新。我將通過我在f...

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京


        基于機器學習模型的流失預警和召回策略

        KYI(Know Your Intention)模型體系,即覆蓋用戶全理財生命周期“意圖預測模型系統”是繼陸金所率先在業內提出“投資者適當性管理”理念后,再次對平臺整體智能化管理的全面升級。 KYI的核心功能是“動態意圖預測”的能力。基于陸金所已有的KYC、KYP體系,KYI創新性地融入了基于經濟行為學理論而設計的投資性格測評體系,幫助平臺更深層的理解用戶正處在全生命周期哪個階段、哪個時點、有什么獨特的金融需求,目標是以此獲取高質量的新客,挖掘高價值客戶,提高用戶留存,助力精準營銷的開展。 本次分享主要介紹KYI體系中的用戶流失預警和召回策略模塊,探討如何利用機器學習技術,結合自動化運營技術,為企業用戶留存保駕護航。

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        來自嗶哩嗶哩的設計經驗

        這個時代,人們可以根據自己的興趣愛好,選擇吸收知識或釋放情緒,好奇心讓每個人變得與眾不同,跟隨指引進入屬于自己的空間,在某個時間膠囊里和某些人一起聊著關心的話題,流露善意收獲樂趣,潛移默化的構建著某個文化圈層。

        當一群人看著Vtuber,聊著MikuMikuDance,有些人或許還沒聽過MEMES這個詞。

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        微博視頻中臺化演進

        1. 介紹微博視頻中臺整體架構以及設計思路。 2. 闡述在中臺化過程中遇到的一些問題及解決方案。 3. 說明最終微博視頻中臺化帶來的收益。 4. 說明哪些場景需要并且適合去搞中臺。

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        機器學習在云計算環境下容量管理應用

        隨著云計算的逐步普及,越來越多的公司將自己的服務和計算環境轉移到了云平臺(如Azure, AWS, 和 阿里云等),如何有效得管理資源容量 (capacity management),如容量預測,異常檢測和容量優化等,是非常重要和急需解決的問題。本案例提出使用機器學習的方法來進行云計算環境下容量管理,在實際應用中,取得了顯著的效果。

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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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        實時干預在閑魚業務場景下的探索

        閑魚的用戶主要分為兩類:買家和賣家。我們從在用戶增長對買賣家的留存分析中發現:如果買家瀏覽了一定個數的寶貝后,那么ta的月留存將會有明顯提高;而如果賣家如果發布了一定個數的寶貝后,那么ta的月留存也會有顯著的提升。在用戶增長中,我們稱之為魔法數字。于是我們就在用戶正常操作閑魚APP時,當用戶的操作滿足一定條件后,就會立刻觸發一個帶有權益的應用內PUSH,吸引用戶去點擊領取權益。我們選擇在用戶的行為滿足一定條件后給予用戶一定的激勵,刺激買家去瀏覽更多的寶貝后下單,也刺激賣家去上架更多商品和更努力的推銷商品。讓買賣家的行為滿足魔法數字要求,從而帶來次留量的增長。除用戶增長這個場景以外,還在安全、玩法、行業、社區等業務也有落地和實踐。

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        戰略轉型中,產品團隊如何快速變革?

        通過一個實戰案例,深度解讀(變革地圖)的應用,通過實際的場景,講解變革地圖的變革實踐7步走 1. 確認公司所處階段; 2. 確認公司戰略(業務)目標; 3完成戰略(業務)目標拆解; 4;分析匹配的組織能力; 5,人才結構的調整; 6.團隊融合共創的融合; 7.實干與創新共贏

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        建信金科公司的敏捷轉型之路初探

        2018年末2019年初,公司決定進行敏捷轉型,在敏捷試點過程中,CI/CD、電子看板等需要有工具支撐。這時恰好了解到北京事業群整在做敏捷研發管理工具,于是公司總部考慮在敏捷試點過程中建議項目組使用該工具。但是在推廣過程中發現該工具存在一些問題,例如它的電子看板操作不夠便捷,一些度量指標的呈現并不準確,同時由于公司對網絡環境的安全要求,使得該工具的CI/CD功能在部分項目中并不適用。深度了解團隊狀況后發現,雖然該團隊已經開發敏捷管理工具近半年,但是團隊對敏捷研發的理念仍存在一些偏差,同時團隊的士氣和工作氛圍需要提升。于是在團隊負責人的邀請下,外部敏捷教練進入團隊,首要目標是讓團隊切身體會...

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        敏捷產品管理方法與實踐

        敏捷產品管理涉及的內容豐富,帶來的實踐包括:敏捷產品流程管理、需求管理、產品團隊任務管理、需求分析、方案設計、需求拆分、需求驗證、需求洞察等,通過流程與實踐推動敏捷產品管理的落地。

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        當質量保障遇上人工智能:金融風控產品的質量體系

        本案例主要圍繞金融風控業務的算法模型的質量保障手段與工程效率實踐來展開,共分四個大章節。 1.AI在金融科技的的應用: 介紹AI業務應用場景,如:大數據風控、廣告推薦、語音識別、無人駕駛等。列舉AI金融科技應用,如:營銷、風控、運營、支付等。分析金融風控的分層架構。白話AI基礎概念,對比機器學習的主要分類。講解金融信貸風控體系,評分卡及常用模型。鋪墊引出質量問題與挑戰; 2.數據質量保障的實踐: 講解大數據ETL過程與測試要點。分析 Data Profiling & Auditing & Correcting。舉例說明數據質量分析方法,如:血緣基數、值域分布等。闡述數據測試設計要點。介紹數據質量平臺設計與應用; 3.特征模型的測試思路: 對"模型、訓練、擬合"等名詞做通俗解釋。對比數據和特征的區別。介紹從特征挖掘到模型建立的過程,類比建模與馴獸的相似點,加強對建模過程的理解。舉例特征測試要點與自動化,特征計算、特征調度、特征上線等過程。講解模型的測試方法,如:數據測試、核心邏輯、蛻變測試、效果評估等。說明不同類別模型的效果指標,如:分類、回歸等,重要講解金融風控 模型的效果指標,如:KS、卡方、PSI、IV等。強調模型監控的重要性與常見監控手段。講解模型評估平臺的設計與應用效果。 4.AI時代QA技能升級: 剖析AI模型的測試痛點,總結AI產品質量保障體系,分享AI學習進階路線。

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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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        得與失:工程師到技術經理的轉型

        分享者結合自己本身的經歷與諸多硅谷華人一線經理的故事,為大家娓娓道來在美國如何完成一個高級工程師/技術責任人到技術經理的轉型:需要做哪些準備?如果扮演技術經理的角色?如何繼續提升自己的技術與管理能力?如何帶領團隊高效的完成項目?如何處理績效考核?有哪些所得與所失?對比中美不同的工程師與管理文化,重新審視一下自己的職業規劃,找好方向從而繼續大步前進。

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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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        螞蟻金服 Service Mesh 雙十一實戰

        Service Mesh 是螞蟻金服下一代架構的核心,本主題主要分享在螞蟻金服當前的體量下,我們如何做到在奔跑的火車上換輪子,將現有的 SOA 體系快速演進至 Service Mesh 架構。RPC、消息、DB、安全、運維等每一個環節均充滿挑戰。本次實戰分享螞蟻金服雙十一核心應用如何大規模落地 Service Mesh 架構并降低大促成本。

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        用戶標簽在零售行業中的分析及應用

        標簽管理: 基于統一的標簽全生命周期管理流程將流程管理規范化。通過各環節審批處理流程及相關功能實現與使用期間問題的發現和處理達到閉環管理、規范化管理提升數據質量。 標簽生產: 會員基礎信息采集,邏輯,規則,算法挖掘及聚類五大生產方法,實現各類標簽生產。 標簽服務: 提供統一標簽服務,包括離線人群包服務,實時人群包服務及畫像服務。 標簽畫像: 實現營銷全鏈路閉環分析,方便業務從營銷事前的客群分析,多維自主分析到營銷后的客群跟蹤分析,多維度全渠道滿足業務日常畫像分析的需求,加深對用戶的理解和深入分析。

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        激戰「去IOE」:亞信科技幫助傳統企業升級分布式數據庫的產品變革之路

        95%的應用都離不開數據庫,大部分還都被國外商業數據庫壟斷。為了能幫助客戶掌握核心技術,賦能數字化轉型,實現真正的自主發展,我們用了5年時間,我們的技術和產品在所有的客戶現場和案例中至今保持著0故障的記錄。以超高的穩定性贏得客戶的認可。 1.5G、物聯網來了,未來需要什么樣的數據庫 2.如何緊貼客戶的訴求,構建產品的核心競爭力 3.如何保證產品的高質量輸出 4.如何打造團隊,平衡好技術和成本之間的關系 5.下一步我們會走向哪里?

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        設計百億級大規模時序存儲平臺的挑戰與實踐

        在快速成長的互聯網公司,一個穩定可靠的實時監控系統是保證公司運維健康的關鍵。伴隨著數據量的極速增長和使用場景的不斷豐富,作為監控系統核心的分布式時序數據存儲平臺面臨了三個挑戰:數據存儲效率,高吞吐量和高穩定性。本案例通過深入介紹Facebook和微軟時序數據平臺的設計和架構,向聽眾分享兩個百億級時序存儲解決方案在面臨50%年增長的需求下如何采取不同的方式來應對這些挑戰。

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        快狗打車微服務最佳實踐

        快狗打車成立于2014年,隨著公司業務的不斷發展壯大,運營越來越精細化,隨之而來的就是業務規則越來越多,也越來越復雜,在這個過程中,原有的應用架構已不足以支撐業務的運行,需要增加和改造相應的系統和應用來保證業務的發展及壯大,一般的做法是進行系統和應用的服務化,那服務化究竟解決了什么問題,如何進行服務化,如何在服務化的同時保證系統穩定運行、應用的穩定發布,同時又能保證研發效率呢,這也是快狗打車在服務化路上需要解決的難題

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        除敏捷實踐外,項目管理還能做點什么?

        對于研發效能的提效,大家第一想到的肯定是耳熟能詳的Scrum、看板等敏捷實踐,但局限于團隊、能力等因素并不一定能得到很好的推廣,這種情況下我們還能做點什么呢? 今天的分享給大家帶來的就是我們如何通過“流程與工具搭配,制度與獎勵結合”,在未引入敏捷實踐的情況下,如何做到將人效提升60%,需求周期縮短50%的。 希望通過今天的分享能給目前在項目管理和效能改進方面處于迷茫和瓶頸期的朋友,能有一個可參考、借鑒的方向,從而挖掘出一條更適合自己團隊的研發效能改進之路。

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        螞蟻金服大規模分布式架構下數據一致性實踐

        分布式架構是大型金融科技企業的必然選擇,在螞蟻金服向分布式架構轉型過程中,數據庫被水平拆分,服務按照功能進行解耦和拆分,這導致一個業務活動通常要跨多個數據庫和微服務,而網絡、機器等資源的不可靠性,使得數據一致性問題成為大型金融科技企業向分布式架構轉型的重要挑戰之一。 為了保障分布式架構下業務數據的一致性,螞蟻金服自主研發了分布式事務中間件,解決跨數據庫、跨服務的事務問題。螞蟻金服的分布式事務產品伴隨著螞蟻金融業務的發展,經過多年演進已經具備了多種解決方案:螞蟻金服內部大量使用了TCC解決跨服務事務問題,TCC是一種高性能靈活的事務解決方案,支持了螞蟻金服雙十一的高性能需求,支持了異地多活的高可用需求;為了讓分布式事務使用更加便捷,我們推出FMT、XA 兩種無侵入的事務解決方案;為了滿足用戶的長事務需求,我們又推出了SAGA 模式。當前螞蟻金服的分布式事務解決方案主要有TCC、FMT、XA和 SAGA 四種模式,豐富的模式覆蓋了各類使用場景。 同時,我們也在逐步開源螞蟻金服的分布式事務,與社區一起分享螞蟻的科技成果,開源產品Seata由螞蟻和阿里共同建設,希望與社區共同打造分布式事務標桿。

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        美團點評海量數據實時入倉實踐

        本案例會介紹到 美團點評數據平臺團隊是如何針對公司海量業務數據來構建可靠、高效、可擴展的入倉生產流程;如何結合大數據平臺生產的發展趨勢,進行數據端到端的可靠傳輸設計;如何從Camus、SparkStreaming、Flink等底層架構的演進實踐中積累經驗,實現標準化規模化的方案投產;

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        超越求職,領英在職場社交的探索和實踐

        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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        大企業信息管理平臺技術架構選型

        傳統超大型、大型企業由于企業業務的飛速發展,對企業IT能力建設提出了更高、更快、更遠的要求,并且企業經過上10年的建設,企業內部IT系統但當前大部分企業IT能力水平相對較低,甚至還有一部分大企業還未能充分完成信息化建設,從而很難給企業提供業務決策支撐。平安智慧企業云平臺采用微服務技術架構,幫助企業技術架構的選型,提高IT資源使用率,降低運維人員的維護成本,極大提高了信息系統抗風險,數字化能力。


        知乎移動端質量保障體系建設

        1) 單周發版的迭代速度下,知乎如何保證移動端發版質量? 2)知乎移動端的質量架構,如何完成提測前質量評估,發版后質量監控,版本質量度量。 3)知乎移動端的 Pipeline 工具鏈介紹,工具鏈建設思路總結。 4)測試工具如何為產研團隊賦能。

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        從零件組裝到產出生產線——美團收單前端優化歷程

        本案例為美團收單前端的性能優化,為解決收單性能在弱網下的瓶頸,對舊的技術棧進行革新,為團隊總結了優化經驗以及部分項目的標準化開發、設計、流程、依賴和方法等。并通過優化為切入點,試闡述標準化前端開發流程帶來的收益與效率提升。標準化開發規范、組件、庫、統計監控等是基本的準備。如果能提取出某類型的工程創建模板,則能大大提升開發效率。

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        智能對話、目標檢測、圖像生成技術在風控場景中的應用

        在網頁巡檢過程中為了獲取網頁背后的充值賬號,大多數情況下需要進行登錄或注冊才能到達充值頁面,而在登錄和注冊環節,接近過半網站都需要驗證碼進行驗證。從而對驗證碼進行自動識別成為大規模自動化巡檢網頁的必須手段,但是由于驗證碼的復雜性,對驗證碼進行識別需要大量的有標簽訓練樣本,而不同網站的驗證碼形式不一樣,爬取大量數據進行打標會導致以下兩種情況: 大規模人工打標,在實效性和金錢上都有不小損耗。 在大規模爬取網頁的驗證碼圖像數據時,一些反爬比較厲害的網站會提前識別到進而更換驗證碼,更進一步導致對后面的巡檢的障礙。 這激發了我們對少量數據進行驗證碼破解的探索,利用算法學習少量真實標簽驗證碼的信息,進而生成和真驗證碼十分接近的驗證碼,能幫我們快速獲得學習樣本,這種思想類似于數據增強,但是是一種更加復雜的增強方式。

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        京東數據湖演化之路

        京東的數據量越來越大, 京東大數據存儲平臺作為底層的支撐平臺, 集群規模一步步由數百到數萬規模的演化, 經歷了單集群破萬、多集群融合、跨機房集群融合、跨部門數據分享等等技術挑戰。此次分享主要涵蓋面對業務多元化發展, 京東大數據存儲平臺持續進化過程中遇到的問題與我們的解決方案

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        超萬臺集群規模AIOPS實踐

        本例是從多維角度對京東萬臺規模集群進行實時分析,預警,干預。主要包括以下幾個模塊, 1、實時監控集群的yarn隊列資源,hdfs存儲性能,并進行多天對比,進行及時預警,并且根據設定的策略進行實時干預,例如yarn隊列資源調整、存儲優先級調整。 2、監控集群job的全生命周期,根據設定的策略,可以對job進行調整,例如,查殺異常job、調整job的參數、調整job所在隊列。 3、集群異常節點監控,可以對集群節點,從物理、服務等多角度分析,及時發現異常節點,排除隱患。 4、可以配合計算引擎,在job執行前優化job的執行參數。

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        淘寶直播及電商媒體質量保障實踐

        本次演講以淘寶直播為例介紹淘寶的多媒體質量保障方案,探討電商多媒體業務的特點和帶來的穩定性的挑戰,從業務工具建設、鏈路排查能力、實時/離線數據分析以及媒體專項這四點全面介紹多媒體質量保障思路和平臺建設方法

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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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        嚴選模式下的數據驅動引擎

        解決嚴選這種復雜業務下,如何全鏈路用數據度量業務、分析業務、提升業務決策質量的問題。

        以場景化數據產品為龍頭,緊貼業務解決不同業務場景下數據需求,以數據中臺為引擎,解決大規模數據應用的效率和質量問題。

        目標是全業務過程都能得到基本的數據應用支撐,重點業務場景提供數據決策。

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        DDD改善企業應用架構:CQRS和EventSourcing在微服務項目中的實踐與探索

        本案例將從客戶面臨的業務需求談起,介紹近幾年新興的CQRS/EventSourcing模式結合DDD在微服務架構設計和實現中的優勢,并分享在應用此模式進行領域建模,開發實現,系統演進的過程中獲得的經驗教訓。

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        架構場次

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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 – “測試即服務架構”的設計與實踐

        目前,包括Google、Facebook和eBay等國際互聯網巨頭的研發團隊都在推行開發人員自己做測試,也就是說不會再有專職測試團隊,原本的測試團隊正逐漸向工程效率團隊轉型,也就是所謂的“去QE化”。在此過程中,工程效率團隊應該如何設計和構建高效的測試基礎架構和支持工具鏈生態體系來確保全局工程效能的提升就變得尤其重要,在大量實踐的基礎上,我們提出了“測試即服務(Test as a Service)“的測試基礎架構,提倡所有測試相關的活動都以Web Service的形式對外提供統一接口,一方面可以方便開發人員的直接使用,而不需要知道里面具體的細節,讓開發人員可以把有限的精力放在業務測試的邏輯實現上,另一方面可以規范化測試與CI/CD的接口。為此,我們設計并成功落地了以下測試服務: ? 測試執行服務 (Test Execution Service) ? 測試數據服務 (Test Data Service) ? 測試執行環境服務 (Test Bed Service) ? 全局測試配置服務 (Global Registry Service) ? 工程效率工具鏈服務(Engineering Productivity Tool Store) 最后,我還會講解如何基于這些測試服務來構建”大型全球電商網站的全局測試架構“。

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        Qunar移動端持續交付之路


        之前移動研發過程中的工具只實現了各階段功能點的自動化,但是缺少平臺化和系統化,導致各工具系統間形成許多信息孤島,無法實現流程間的快速流轉,阻礙快速迭代和持續交付,學習成本高,效率低下。為了解決這些問題,我們將原有工具系統進行重構整合,進行平臺化和系統化處理,加速從開發、運維到交付客戶的流程,并對流程中的狀態及問題進行即時反饋,構建安全可靠的工作體系。

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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-普惠金融設計探索

        互聯網金融融合線下生活場景越來越普及,隨著移動通訊網絡提升至5G,也為傳統產業轉向數字化升級帶來了機遇。在這個過程中釋放出來的商業價值,不但可推動企業增長,也能幫助到老弱群體解決痛點,回饋社會。 在這樣一個科技生產的時代,對于大多數互聯網金融產品團隊來說,大部分的精力和目標都聚焦在如何提升用戶數量、增加用戶活躍度、完成產品營收和KPI上。對于金融產品的人文關懷、社會屬性,以及因此衍生的種種問題,或許并沒有做出恰當的觀察和思考以及洞察。 好的互聯網金融產品,并不只是數據表現亮眼,商業價值明顯,而更應該強調產品所解決的社會問題以及承擔的社會責任。 案例中,通過闡述騰訊金融科技跨境匯款項目,如何讓更多人享受到科技帶來的便利,以及普惠金融所帶來的人文關懷,推行科技向善理念。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        抵御5000萬筆交易背后的欺詐:基于Apache Pulsar構建新一代金融風控系統的探索與實踐

        Lambda架構目前廣泛用于主流的大數據風控系統實現中,但維護離線與實時兩套不同的系統帶來的系統復雜性給企業在實踐中對存儲、運維及開發能力帶來了較高的要求。 Kappa架構通過維護一套代碼應對批/流計算以降低系統復雜度,但在我們實踐當中仍存在諸多問題。在金融風控領域,有大量需要頻繁追溯歷史數據,或在全量數據上進行關聯查詢,或維護時序操作等等的任務,而相比于用流計算處理,這些需求往往更適合離線批量計算解決。 此時分享中,我們將聚焦金融風控領域的實際案例,分析常用實時風控架構的問題,以及Apache Pulsar如何幫助我們降低傳統實時風控系統的復雜度與資源成本并提升開發效率。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        裹裹寄件的數智化演進

        報告將展示城市及末端在攬收與配送包裹場景上智能化的近期研究工作, 涉及快遞員&車輛運力調度、訂單分配、網絡規劃等核心問題, 重點介紹如何基于沉淀的大量時空軌跡及位置數據, 利用機器學習/深度學習、運籌優化等技術解決這些問題, 并提升物流的攬收與配送效率。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京


        科大訊飛百億級交互業務-測試驅動模式下高效交付能力提升之路

        本次分享主要介紹科大訊飛百億級交互業務(A.I.營銷業務)的測試工作,如何一路披荊斬棘,以測試賦能業務、重視過程質量改進、高效協同上游團隊,將研測團隊效能、版本質量和交付能力不斷推向新高!2018 年業務測試團隊累計處理版本數同比翻番至 1000+,而嚴重缺陷占比降幅達 70%!通過解讀在測試團隊的驅動下,解密測試團隊的豐富實踐如何促使業務更好的實現出色的交付能力,更好地助力業務的發展;

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        抖音質量保障體系建設

        抖音作為一個億級DAU的應用,版本質量和用戶體驗尤為重要。在產品快速迭代的前提下,如何兼顧質量和效率是一個嚴峻的課題。 本議題會向大家介紹抖音的質量保障體系,分享在質量保障體系建設過程中遇到的問題和解決方案,如何通過測試技術手段提升質量和效率。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        億級大數據驅動的智能游戲研發運營案例

        現在網絡游戲市場規模已經達到數百億美元的量級,在大數據和人工智能技術的浪潮中,如何通過數據挖掘來優化游戲運營? 游戲玩家感受到的新功能新體驗哪些是數據技術的驅動?騰訊游戲數據挖掘與應用中心負責騰訊數百款游戲、三億多玩家大數據的深度挖掘,經過6年發展,為游戲領域的問題開發了許多效果顯著的數據建模解決方案。本次案例分享包括騰訊游戲在大數據、機器學習和AI領域積累的技術和經驗,探討如何用人工智能優化運營效率,提升決策水平,開拓全新商業模式,全面實現AI時代的游戲業務轉型。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        手淘Native治理

        crash是衡量一個APP穩定性的重要指標,手淘穩定性提升面臨的突破、挑戰及難點,其中很重要的就是Native問題的治理,native問題的核心是內存和fd文件句柄,本次將帶來手淘native問題治理的經驗,方案通過ELF hook的方式,設備無需root,通過自研的計算規則和算法,覆蓋了90%以上的內存問題例如OOM、堆破壞等,100%的fd文件句柄問題,通過采集線程信息、棧回溯等信息,使問題可以快速定位,最終產出native檢測報告,做到問題可視化;線下結合monkey,線上結合灰度,形成線下到線上的閉環聯動。解決方案案例屬于業界首創,全面解決了業界Native相關內存和fd等的難題,在手淘取得了非常顯著的效果,案例可移植并可應用與其他應用,解決方案和思路具有重要的借鑒意義。本次將從native問題線下發現和快速定位、新so集成標準、線上歷史native問題治理等幾個方面做詳細分享和介紹。

        2019 第八屆TOP100軟件案例研究峰會(TOP100summit)-北京

        高性能語音關鍵詞檢測——語音內容安全的瑞士軍刀

        互聯網語音作為一種特殊的信息載體,具有可視性差、內容相對隱蔽的特點,為互聯網音視頻內容安全帶來了極大的威脅和挑戰。如何用AI手段實現海量音視頻高精度高覆蓋的有害語音檢測,日益成為各大互聯網公司不得不重視的重要難題。誰都不愿生活在一個充斥著虛假、詐騙、攻擊、謾罵、恐怖、色情、暴力的空間。騰訊作為一家有社會責任感的科技公司,一直秉承科技向善的理念,不斷用科技為打造“天朗氣清、生態良好”的互聯網環境貢獻自己的力量。如何用AI的技術手段,打造一個「干凈」的互聯網環境呢?

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        想要開發又快又好,頻繁小批開卡驗卡

        對于我所輔導的企業軟件開發團隊的測試人員來說,他們經常碰到一個問題:開發人員所提交測試的軟件,經常都不是需求人員所需要的,無法通過測試,需要返工,造成進度延期。此時可以嘗試具有ThoughtWorks特色的頻繁小批的實踐——開卡和驗卡,并結合其他質量內建的實踐,來逐漸減少返工,持續償還技術債,讓軟件開發實現又快又好。

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        平安普惠自動化測試平臺建設之路

        隨著新興技術和互聯網金融的發展,對傳金融行業的軟件研發和測試都帶來了較大的沖擊,如何在新的形勢下提升自動化測試效率及質量,縮短交付周期,是各大公司軟件測試面臨的主要挑戰。《平安普惠自動化測試平臺建設之路》案例,從傳統自動化測試的挑戰及痛點出發,對自動化測試工具進行改進升級,降低自動化測試投入成本,實現產出/投入最大化,從而提升測試效率,更好的保障產品質量。

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        PB級數據檢索平臺 | ElasticSearch在滴滴的實踐

        滴滴數據檢索平臺是基于 ElasticSearch 構建的一站式搜索中臺,服務了公司一千多個平臺方,涵蓋了搜索與推薦、MySQL實時數倉、安全分析、日志檢索四大應用場景。本次會分享面對數千萬TPS寫入、數萬 QPS 查詢,PB 級的數據存儲,如何打造存儲成本低、系統穩定性好,易用的搜索平臺。

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        千人規模團隊DevOps改進

        本案例基于一個大型微服務化的產品,在業務部門,IT部門和研發外包團隊共同協作的情況下,如何采用 DevOps 的實踐端到端的提升需求的交付效率和質量。 為大家帶來以下幾個最佳實踐 1. DevOps 旅程 2. DevOps 改進模式 3. DevOps 試點團隊和推廣團隊 4. DevOps 排名 5. BAU 團隊和特性團隊 6. 提升交付質量從需求開始 7. 不要采用前后端分離團隊 8. 塑造 DevOps 的改進文化 9. 三種不同的 TDD 共同提升質量和效率 10. 管理集市和技術集市

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        團隊在高速擴張中的能力構建與質量保證

        海外某航空公司,希望新財年在中國的ODC(Offshore Delivery Center, 離岸交付中心)業務,從原來的不到20人的規模,在未來3個月內擴張到60多人,希望更快速的交付更多的新功能、希望構建完善的人才梯隊,避免因為新人快速擴張而產生質量問題、線上事故。從新手到qualified團隊成員最快需要多長時間,如何縮短新人onboard的時間、如何在快速擴,加快交付速率的同時保證質量、避免線上事故、構建健康的人才梯隊? 本案例將系統化的介紹整個過程中的實踐經驗,Lesson and Learn 等,幫助您順利的完成團隊的快速擴張。

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        貝殼找房房源中臺建設實踐

        本次分享將帶來貝殼B端房源系統如何從原鏈家直營系統的單體應用,逐步演進為支撐98個城市,涵蓋二手、租賃、托管、商業地產等多種業務品類的房源中臺系統 其中面對復雜業務系統的服務化拆分,架構演進及如何以中臺化為目標進行擴展點建設,都包含大量實踐案例,相信可以在業務系統治理,中臺建設等方面給予大家一些啟發

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        5G+AI:智能互聯在垂直行業創新應用的探索與思考

        2019年6月6日,工信部向中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電發放了5G商用牌照,標志著我國正式進入5G商用元年。在2019年6月底的上海MWC通信展上,5G技術在全球范圍內的前沿應用也成為此次大會的焦點。如果僅僅基于從各種媒體上獲知5G消息進行判斷,那么5G當仁不讓是當下最熱的話題;然而,如果深入業界,卻又是另外一番景象——大家都在努力尋找5G最早能夠落地的行業與場景,并跑通商業模式。 在這個背景之下,中國移動(成都)5G產業研究院作為中國移動投資20億元,在西部地區成立的唯一一家面向5G、AI,引領教育、醫療、農業等領域的創新5G 應用,構建AI生態的研究機構,從2018年9月成立,我院就在大力推進5G相關科研成果轉化特別是在垂直行業領域的商業化拓展。 因此,在本次案例分享中,我們將為聽眾帶來的最佳實踐包括: - 基于對5G網絡和架構的深刻理解,分享如何通過邊緣云和邊緣計算賦能AI教育和醫療垂直領域,如何利用5G所帶來的全新網絡架構,軟件架構和業務創新 - 分享一系列5G+AI在教育和醫療垂直領域的成功創新應用,包括5G未來課堂,5G智慧幼教,以及5G醫療車等 - 分享我們對于5G+AI時代教育和醫療垂直行業的創新趨勢和前沿探索與思考

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        智能小程序平臺的架構思考與實踐

        本次分享主要為大家揭曉百度小程序的系統架構、多種運行態、性能優化方案等,也會涵蓋百度小程序開發的最佳實踐,百度小程序的開源方案設計思路等等。希望其中的設計思想和實踐方案能給你的 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 精準一次處理的實現與挑戰

        關于Kafka精準一次處理的相關文檔和博客很豐富,但以其內容的復雜度之高,涉及模塊之廣而讓開發者望而卻步。能通過這次分享,希望帶給大家一個更為直觀的架構解讀,分步化解每一個設計背后的邏輯關系,為后續的學習研發打下良好的基礎。

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        會議嘉賓

        (最終出席嘉賓以會議現場為準)


        雷志興

        百度

        架構師

        劉志勇

        新浪微博

        視頻平臺資深架構師

        陳云

        百度

        智能云事業部資深研發工程師

        謝巍盛

        甜橙金融

        大數據總監

        張亮

        滴滴出行

        高級技術專家

        茹炳晟

        Dell EMC

        資深架構師

        魏文慶

        網易嚴選

        數據技術及產品部總監

        吳黎霞

        菜鳥網絡

        人工智能部高級算法專家

        Fawn Qiu

        LinkedIn

        Senior Product Manager

        劉楊

        滴滴出行

        戰略運營高級專家

        范怡

        美團點評

        上海用戶體驗部高級設計經理

        馮威

        青云QingCloud

        產品設計師

        魯恒

        嗶哩嗶哩

        設計總監

        汪俊明

        騰訊金融科技

        FIT design 交互設計負責人

        Wenting Zhang

        Adobe

        Senior Experience Designer II

        Andyf Liu

        騰訊新聞

        Wei Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        王旭

        新浪微博

        運營部、高級產品運營經理

        馮斌

        ONES

        聯合創始人&CTO

        張思楚

        ThoughtWorks

        TechnicalPrinciple

        孫海燕

        測試團隊負責人,兼職PMO

        Vilas Veeraraghavan

        Walmart Labs

        Director of Engineering

        郭曉輝

        微保

        技術部質量中心總監

        周涵寧

        Facebook

        機器學習基礎平臺研發經理

        楊杰

        北京五八到家信息技術有限公司

        項目管理部/項目管理專家

        孫星

        騰訊

        光子工作室群高級項目經理

        卞泉洲

        廣聯達

        高級產品經理

        Jie Xiao

        LinkedIn

        Senior Engineering Manager

        時曉宇

        Uber

        Tech Lead

        王豆豆

        建信金融科技有限責任公司

        總部技術板塊研發架構團隊負責人

        李亞曼

        京東物流

        產品負責人

        彭鑫

        阿里巴巴

        淘系PMO

        蘇菲

        eBay

        軟件工程師

        戴敏

        南天信息-軟件業務集團

        總架構師

        石建偉

        螞蟻金服

        平臺數據技術事業群-技術專家

        李志偉

        當當

        云原生實驗室負責人

        Gaurav Gargate

        Box

        Director of Engineering

        Yajun Tu

        Facebook

        程哲

        阿里巴巴

        閑魚技術部/無線開發專家

        竇圣偉

        貝殼找房

        房源平臺研發部-架構師

        唐杰

        快狗打車

        架構師

        Yan Wang

        Google

        Software Engineer

        劉朋

        中國移動

        行業應用中心 行業經理

        吳圣筑

        網易七魚

        網易七魚前端高級技術專家

        Wayne Mike Cao

        Adobe

        Engineering Manager

        潘俊

        美團

        Web前端技術專家

        陳博玚

        Confluent

        系統架構師

        郭云超

        亞信科技

        高級產品經理

        吳維偉

        京東

        數據基礎平臺部 大數據架構師

        陳啟帆

        美團點評

        美團點評數據平臺中心技術專家

        Parker Spielman

        lyft

        engineering leader

        夏宏斌

        陸金所

        算法建模經理

        張勝卓

        快手

        系統運營部-機器學習平臺算法負責人

        呂志強

        騰訊科技(北京)有限公司

        多語言語音識別中心 高級研究員

        易燦

        螞蟻金服

        高級數據工程師

        黃安埠

        深圳前海微眾銀行股份有限公司

        資深研究員

        Jun Ye

        Microsoft

        senior data scientist

        Yuanzhou Yang

        Dropbox

        senior data scientist

        沈海旺

        蘇寧科技集團

        中臺研發中心經理

        陳峭霖

        騰訊

        增值服務部數據挖掘中心總監

        David Xu

        Blizzard Entertainment

        Analytics Manager

        馬躍

        字節跳動

        互娛研發,抖音測試負責人

        呂三

        平安普惠

        測試開發專家

        東坡

        阿里巴巴 淘寶

        高級測試開發專家

        艾輝

        融360

        質量部-高級技術經理

        謝娟

        華為

        軟件業務部 高級測試工程師

        韓雪

        騰訊

        TEG-計費平臺部 測試架構師

        王杰

        科大訊飛

        AI營銷平臺業務群測試總監、測試架構師

        任志民

        京東

        架構師

        李鵬程

        阿里云效

        認證解決方案工程師

        劉巍

        小米

        云平臺 高級工程師

        顧宇

        埃森哲

        CMT

        Shyam Sunder VR

        Paypal

        Member of Technical Staff

        陳玩杰

        阿里UC

        工程效能專家

        趙慰

        愛奇藝

        基礎架構部 研發經理

        陳靖賢

        去哪兒

        網站運營中心系統運維工程師

        徐實

        知乎

        會員事業部測試負責人

        潘文超

        阿里巴巴

        測試開發專家

        姜明俊

        亞信科技

        數據庫技術創新實驗室總監

        陳繼

        平安智慧企業

        智慧管控協同辦公團隊開發負責人

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        參會指南

        會議門票 場館介紹


        全價票:6800元/人,包含三日午餐

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        北京國際會議中心 北京國際會議中心

        交通指南:北京國際會議中心坐落于北京北四環繁華的亞運村地區,北四環路與京城中軸線交匯處,緊鄰國家體育館鳥巢和水立方。東距首都機場20公里,南離天安門廣場9公里,西臨頤和園10公里,北往八達嶺長城80公里,與奧運村咫尺相臨,為您商務之旅占盡地利優勢。

        北京國際會議中心即北京北辰實業股份有限公司北京國際會議中心以承辦接待國際、國內會議展覽、大型活動和出租寫字間為主要經營項目。自1990年投入運營以來,每年都要承接近千個不同規模檔次的國內外會展活動。 2002年,北京國際會議中心與北辰五洲大酒店進行戰略整合,憑借集團綜合優勢,整合后企業運營能力得到有效提升,市場份額不斷擴大,在國內外會展行業打造優質會展品牌。北京國際會議中心、北辰五洲大酒店隸屬北辰集團,地處亞奧商圈,提供一流會議、展覽、辦公、居住、娛樂、購物等一站式服務。坐擁亞奧商圈,北眺奧運場館,南臨四環主路,環境優美、交通便利。 北京國際會議中心獲得北京市旅游局授予的"五星級最佳服務場所"的稱號,1996年4月15日北京國際會議中心加入國際會議與集會協會(ICCA),成為其會員。是一家五星級會議服務接待場所,擁有各種類型的會議室48間,展覽面積5000平方米。北辰五洲大酒店是四星級的酒店,擁有風格迥異的客房538間,酒店內各式風格的餐廳,將為您提供不同菜系的美味佳肴。 北京國際會議中心、北辰五洲大酒店是國內外舉辦的會議、展覽、文化交流、商貿活動的專業理想場所。

        溫馨提示
        酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
        退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

        還有若干場即將舉行的 軟件大會

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        部分參會單位

        • 華為技術有限公司

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