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

架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面，关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 访问外界系统（调⽤用外界系统）的技术相关实现。 后台服务 前端应⽤用 分层依据: ⼲干系⼈人和技术点 DDD分层参考架构 - 前端应⽤用 DDD重点关注后台业务服务，不不解决前端交互问题 前端界⾯面 API服务 业务领域 基础设施 前端应⽤用 前端应⽤用 ⼲干系⼈人: 终端⽤用户 诉求: 良好的⽤用户体验 技术点: ⼈人机交互设计和实现 UX关注的层 ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块

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 Flink Ganglia Sqoop zeppelin Saiku Caravel CBoard Nagios 实时数据采集技术选型要求 • 完整 • 低延时 • 不影响业务系统性能 代码埋点： • 优点：采集能力强 • 缺点：时间、人力成本大 实时数据采集－数据如何获取？ 可视化埋点： • 优点：成本低，速度快 • 缺点：行为记录信息少，支持的分析方式少 • Flume

声明式自愈系统——高可用分布式 系统的设计之道 王昕 高级技术专家 声明式自愈系统——高可用分布式 系统的设计之道 王昕 高级技术专家 自我介绍 王昕，阿里中间件技术团队高级技术专家，阿里云开放云平台布道师。具有10多年软件 系统开发和架构经验，在分布式系统领域经验丰富，长期参与高可用中间件系统、云平 台基础管理系统和云原生自动运维系统的构建。在国内外有10多项授权和在审软件技术 题分享。 目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题 Ø 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 Ø 设计和验证高可用分布式系统的案例分享 Ø 高可用系统的最佳实践总结 无状态分布式系统的高可用问题 处理消息的服务节点可以随机选择 不必处理数据复制和同步的问题 系统容量和高可用能力可以同步提升 服务节点可以随意迁移，不必固定 IP 和存储 有状态分布式系统的高可用问题 一致性 可用性 Ø 处理请求需要特定节点 Ø 必须要考虑数据备份和同步 的问题 Ø 容量扩展和高可用需要不同 解决方案 Ø 服务节点不能随便迁移 CAP Is Not Simply 2 out of 3 Ø 没有分区时，可用性和一致 性要兼得 Ø 经常要考虑的是可用性和一 致性各有一部分 Ø 根据不同设计应用需求有不 同的组合 Ø 重要的是系统如何恢复到 “最佳状态” 分区容错性 可

邱戈川 (了哥) 微信公众号： VIPDOCKER 唯品会开源弹性调度系统 Saturn的“前世今生” 黄国钦 (Chembo) 唯品会高级开发工程 师 內容主题 为何而生 瓜熟蒂落 有女初长成 女大须嫁 https://github.com/vipshop/Saturn 婆媳关系 为何而生 传统调度系统的问题、产品的定 位与选型 需要解决的问题 1 6 4 3 2 … Crontab Quartz Linux系统级的定时任务执行器 缺乏分布式运算和集中管理功能 无法做到高可用 TBSchedule Elatic-Job Java事实任务标准 关注点在定时任务而非数据， 缺少分布式并行调度的功能 阿里早期开源的分布式任务调度系 统，代码略陈旧 作业类型较单一，只能是获取/处理 数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 消息队列 VMS 全链路监控

美团点评旅游推荐系统的演进 郑刚 •2015年至今 美团点评酒旅事业群 •负责酒旅搜索排序推荐 •负责酒旅数据仓库和数据产品建设 •2014年之前 美团网技术部数据组 •参与数据平台搭建 •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 Digital World Non-Critical Digital World Non-Critical Physical World 新美大酒旅 国内发展最快的一站式综合住宿服务 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 推荐形式多样

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 低价缺失 报价不不全 变价 海海量量数据 • 规则量量 • 供应商规则量量2亿+ • 运价规则1亿+ • 报价量量 • 国内国际航线28万 * 航班数 * 产品个数 * 供应商个数 * 180天 = 1500亿 + • 搜索量量 • 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 搜索框架 PriceMerger 报价引擎 供应商直连 旗舰店 CacheManager 抓取 App WWW

异构系统链路追踪 ——滴滴trace实践 背景 诉求 挑战—在滴滴落地面临的挑战 方案 日志规范和组件 日志数据处理 日志应用 Trace机制 —传递trace context Trace落地—结合滴滴情况落地 Trace应用 —调用链路跟踪 Trace应用 —调用链路跟踪 Trace应用 —场景还原 ③ 时间顺序还原操作序列 ① 业务id和traceid关联 ② 根span具有业务代表性

搜索基础架构 从百度文件系统 看大型分布式系统设计 自我介绍 • 颜世光, 专注于大规模分布式系统 • 代表作品 - 百度第三代Spider系统 - 百度文件系统BFS - 万亿量级实时数据库Tera - 集群调度系统Galaxy • 个人主页&Blog - https://github.com/bluebore - http://bluebore.cn 提纲 • 百度文件系统简介 • 分布式系统设计实践 分布式系统设计实践 • 总结与致谢 百度的集群环境 • 单个集群通常几千台机器 • 百度文件系统(BFS)、集群调度系统（Galaxy）、分布式协 调服务（Nexus）是核心服务 • 实时任务与批量任务混合部署 Galaxy master BFS master Nexus lock service 分布式软件栈中的BFS The Baidu Stack 网络通信框架Sofa-pbrpc 分布式文件系统 BFS 集群调度系统 Galaxy 分布式协调服务 Nexus 分布式数据库 Tera 分布式计算框架 Shuttle Apps(Spider/Index/Search) 数据中心操作系统(DCOS) • 进程调度&内存管理 - Galaxy - 应用部署和任务调度 • 锁和信号量 - Nexus - 分布式锁 - 分布式通知 • 文件系统 - The