Qcon上海2014(二)

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Qcon上海第二天,上午直接略过了的专场演讲,直接去了移动的专场,主题是移动开发的痛点,原计划是准备去大数据和自动化运维的,由于有运维部门的同事一起参加,大数据专场的云架构又不太感兴趣,就只有移动开发相关的了。

第一个是携程网分享的主题《携程Mobile架构演化》,分享者是携程网的副总裁和主架构师。分别从组织结构和开发架构上对携程网如何去支持爆发式的移动战略做了讲解。

例如组织结构上,根据PC端和移动端的业务特性,划分业务组和框架组,主要从事各自领域内的事项,但又不仅限于领域内的事项,业务组的同事觉得自己能搞定框架组的事项或者移动端的同事能搞定PC端的事项,资源和组织上部门会给予支持。在技术架构方面,携程的主架构师,在针对移动端和PC端时如何对现有前后端架构做了分离和整合,以及在开发和测试的流程和工具上进行的优化。

携程的副总裁,在会场上给大家展示了携程App的语音客户端功能,利用了科大讯飞的语言技术,滤波、识别都还是做的很不错。从携程网现在的业务来看,已经是一个很大的O2O的平台,其上不仅是旅游资源还有更多的本地生活信息,大家还在翻黄页的时候,携程已经开始了呼叫中心,大家开始打电话找资源的时候,携程已经开始了O2O·· 这么一类依托本地资源的业务,携程更加注重通过信息化去革新自己,也超越了对手。

第二个主题是《支付宝钱包的研发挑战和最佳实践》,分享者是支付宝钱包App的发布经理,他的痛点肯定也是App开发发布遇到的一系列问题,归纳下来其实就是如何快速打包发布、如何快速的获取应用的使用状态、如何根据业务特性进行灰度测试和灰度发布。其实这一类问题,我想不仅是在App中会遇到,在PC的应用程序、网站或者是其他平台或者服务,都会遇到这类问题,关键是看怎么去解决,这里还是很佩服支付宝钱包的研发团队,他们大约花了3个月的时间,就对影响到这些问题的架构做了重构,降低应用打包时间、开发应用监控程序、开发支持应用灰度发布的工具。

听完这个分享,其实还是有一些疑问,关于阿里这类企业,其对于业务线的划分和对团队之间资源共享是如何做的,比如阿里本身不止钱包这一个App也不是第一个App,钱包遇到的问题在其他App上也会遇到(手机淘、天猫等),理论上应该是有解决方案的,例如测试的路由配置、应用开发架构和打包方案,其中提到一点,关于提高打包速度使用maven和接口依赖,这一类方案在内部应该有更好的共享机制才对,闹不太明白,或许林子大了,分散在各地,交流协调受限╮(╯▽╰)╭

 

下午自己转战了大数据的专场,分别是几个主题《大数据智能应用》《互联网常用场景下的大数据架构解析》《京东基于大数据技术的个性化电商搜索引擎》

其中《大数据智能应用》和《京东基于大数据技术的个性化电商搜索引擎》比较有意思一点,第一个是百度大数据实验室的分享,用了一些示例来说了大数据的应用,比如预测世界杯、预测股票、预测景点热度,通过大数据这些以前看来很复杂的事情,我们可以通过一些数据再加上算法或者模型进行推算,百度在这一点上主要依托自己海量的搜索数据和抓取能力。京东分享的内容主要是他们的搜索,搜索入口目前有几类微信搜索入口、网页搜索、App入口,在这些点上,京东如何使用商品本身的一些属性和用户的特性去给用户推荐合适的商品,在这个事情背后一是对业务的精细化耕作,二是需要技术对于实时数据的分析处理能力,以前的搜索通过索引定时或者事实更新,在现在计算维度越来越复杂的场景,恐怕会跟不上步伐。

另外一个分享《互联网常用场景下的大数据架构解析》,这个感觉内容不算太多,分享者是一个谷歌出来的女博士,现在从事广告推送行业,介绍了谷歌之前的搜索引擎、然后是目前使用的一些技术,她提到一点,关于数据同城灾备的问题,最后给出的是不建议使用异地机房,理由是网络不稳定,其实我当时在想,这建议其他出名的广告公司会怎么想,感觉这公司有点水,不会倒给Qcon费用吧╮(╯▽╰)╭

大数据、云计算、移动开发,都是很火的方向,一天下来,听了很多东西但又感觉什么都没听到,可能和目前所接触的业务、技术有太多差距,通过这类分享,至少明确了两件事:一:我们走过的坑,尼玛他们原来都走过;二: 方向至少对了···

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