而夏季不到7% 需求个性化 用户人群 时间地域场景 内容形态 基于用户画像的召回策略演进 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销 分类 场景 召回策略 本地需求 常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京) 当地用户购买的热销POI 异地需求 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI (所有非北京人购买的热 销POI) 销量按时间衰减 热销策略 •精确统计POI销量 •5KM范围内的用户购买的POI •回龙观附近没有POI 协同过滤 •Item CF •基于POI浏览行为 •POI相似度每天离线更新，User浏览POI行为实时更新 •相似度改进：时间序列衰减 •基于用户搜索行为 •基于搜索后浏览POI行为构造矩阵，计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio 基于用户画像的推荐 •基础属性 •Normalize? •召回策略特征化 •销量拆分本异地 •User-POI行为：实时/长期 •GeoHash热销 •POI CF •特征选择 •特征在每棵树每个节点的信息增益之和 特征工程 •特征分析 •分本异地统计转化率、销量 •天气 •特征监控 •覆盖率 •值域范围 •分布异常 特征 coverRatio numValid 参考值 监控值 波动率 参考值 监控值 波动率 CLICKNET

1. 确定要进⾏行行事件⻛风暴暴的业务场景，场景需要单 ⼀一⽽而且清晰； 2. ⽤用“XXX已XXX”的格式在橙⾊色便便利利贴上写下事 件，⼯工作坊参与者需要对事件定义达成⼀一致； 3. 根据时间顺序把事件便便利利贴贴到⽩白板上； 4. 如果⼀一个事件有同步发⽣生的其它事件，把其它 事件放在事件下⽅方； 5. 如果发现了了业务中的问题点，⽤用红⾊色便便利利贴记 录为什什么是⼀一个问题； 命令⻛风暴暴 寻找聚合 什什么是聚合？ 如何寻找聚合？ 聚合是⼀一组相关领域模型的集合 ， 是⽤用来封装业务的不不变性。确保 关联关系紧密的领域模型能够内 聚在⼀一起。 1. 按照事件顺序依次通过提问来分析： • 这个事件会改变的领域模型是什什么？明确 领域模型（简单理理解就是事件中的涉及的 业务名词） • 这个领域模型是否可以独⽴立访问？如果是 就是聚合 • 如果不不能独⽴立访问应该需要通过哪个领域 商户履履⾏行行订单 订单 商品 1. 订单 2. 商品 3. *** 明确服务的范围 明确核⼼心模型 明确服务包含的数据表 可视化的拆解遗留留系统 微服务架构、绞杀模式、代码依赖分析、数据库依赖分析、 遗留留系统拆解评分表、降⻰龙⼋八步 庖丁解⽜牛拆解的最⾼高境界 了了解⽜牛的⽣生理理构造 避开筋腱⻣骨节交错的组织 从⻣骨节的缝隙下⼿手 ⼗十九年年⼑刀依然锋利利 再看⼀一眼微服务架构

加强对配送骑手的管控能力 提升配送全业务的运营效率，降低成本 履约流程：下单 -> 派单 -> 接单 -> 取货 -> 送达… 业务团队：招聘、采购、物料、培训、薪酬、保险.... 运营团队：运力结构、经营分析、绩效考核.... 客服团队：问题跟进、定责… 基础设施不断升级 与 用户消费升级 促使即时配送全面信息化 人工智能 大数据 GPS+GIS 移动互联网 智能手机/APP • 预测供需结构，智能派单调度 美团配送系统的技术挑战 用户 商家 骑手 快速 放心 省钱 销量 品牌 信赖 收入 稳定 安全 SLA更高 业务复杂性高 • 用户：花了钱却饿着肚子 • 商家：出了餐却无人配送 • 骑手：投入的时间、劳动却少赚了钱 • 多业务线的共性与差异：专送、代理、众包⋯ • 运营复杂度高：定义科学的订单供给与运力结构，并精准调控 • 安全管理：用户安全、商家安全、骑手安全 履约SLA要求高，重线下业务运营 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 结算平台 （钱） 清算 结算 对账 接单网关

用户无需额外下载安装，即可使用微信公众号进入政务服务。 问题： 1.各厅局委办的公众号之间不能实现账号互信，用户需要记住不同业务 系统的账号密码才能访问。 2.公众号采用H5技术，用户办理过程因加载时间长，导致用户体验不 佳。 3、移动政务应用痛点 VS 核心功能 3 少填少报、少跑快办 1 一次认证、全网通办 2 原生体验、 风格一致 4 实时运营、 即时反馈 目录 一、移动政务应用服务现状与痛点 二、一个特殊的移动政务应用项目 三、政务服务小程序平台研发过程 四、政务服务小程序平台架构演化 五、政务服务系统架构小结与思考 4、一个特殊的移动政务应用项目 3 资源少：初期团队人员少、 业务推动阻力大 1 时间紧： 1月启动，5月上线 2 目标高：高频便民服务、 突出改革亮点，迎接大领 导视察 4 需求多：公积金、社 保、出入境、交管等， 服务很多，需要梳理 目录 一、移动政务应用服务现状与痛点 势。 6、探索需求 -- 分析可行性，选取合适的需求场景 什么需求适合进入第1版本？ 1.服务对接方式：提供API接口，而非H5页面 2.认证方式：基于后台API方式，而非要求用户再次输入 3.服务类型：属于查询、办理类，而非资讯信息、办事指南 4.服务具有便民、高频特征 帅选出第1版本要接入的百项高频便民事项 典型需求梳理场景 - 残疾人服务事项分析 7、产品设计—淬取政务服务信息要素、以用户为中心的展示

对于目标量子态制 备、量子逻辑门以及量子线路的物理实现，HiQ Pulse 可以输出用户想要 的脉冲序列。同时，HiQ Pulse可以在华为云上提供在线脉冲设计。 1. 丰富的控制脉冲库，含有Composite pulses，Shaped pulse和 Dynamic Decoupling等常见成熟的脉冲序列； 2. 全面的优化算法库，不仅含有主流的GRAPE、CRAB和Krotov优化算 法，还自主开发了基于Deep 参数输入，包括系统参数、目标量子门或量子态、时 间、迭代次数、保真度、HiQ Pulse 提供的算法库 支持量子线路生成目标量子态 动态迭代图，展示算法迭代过程 优化后的操作脉冲，提供时间轴播放 布洛赫球上展示量子态的演化过程 HiQ Simulator + Framework 华为HiQ simulator + HiQ framework: 持续提升完善用户编程体验 业界领先的单振幅模拟器相

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 日志收集可选技术 • Fluentd • Logstash • Scribe Flume Agent 已经处理的event数 Flume监控 日志数据获取实践 入库 解析 收集 采集 插码 实时数据采集新要求 业务系统无法配合修改，怎么办？ CDC的几种方法： • 触发器 • 时间戳 • 全表比对 • 日志对比 Change Data Capture（CDC） Oracle CDC建议方案－OGG OGG监控 OGG监控可选方案： • GoldenGate Director 海尔实时计算平台技术选型与实践 开源技术改造经验－数据可视化 数据可视化目标 目标：为公司所有数据分析类项目，提供数据洞察和展示工具。 数据可视化可选方案 • Caravel • Saiku • Zeppelin Zeppelin主要特性 主要特性： • 数据提取 • 数据发现 • 数据分析 • 数据可视化和协作 Zeppelin优势－多语言支持 多语言支持 • 强大的解析器

www.163yun.com 某证券公司 持续集成 中台化 容器化 注册发现 www.163yun.com 网易容器平台优势 集群规模大：30000+节点 生产检验时间长：国内首个K8S公有云容器平台稳定运行1000+天 全球首批通过K8S一致性认证 基于OVS的网络性能优化 基于Ceph的存储性能优化 多集群统一管理 www.163yun.com 误率 指标多样：RT值，错误率，线程池参数 熔断 粒度更细：可指定调用者和被调用者服务版本，支持failover、failfast、failback容 错机制。 配置灵活：支持自定义超时时间和重试次数。 可自行定制：通过暴露自定义异常NSFExcetion解决任意业务方法的容错，支持超时、 failover，failfast容错。 容错 微服务框架负责服务之间的调用——熔断与容错 • 安全靠白名单各自为战 • 调用统计与分析无从谈起 • 无服务治理能力，或各自造轮子 www.163yun.com API网关 37 • API网关带来的能力 - 请求透明代理与路由 - 调用审计 - 统一API规范与接口管理 - 基于ak/sk的认证鉴权 - 服务/API审计与调用分析 - 不同维度故障隔离、服务熔断与降级

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 ④ 可下钻到具体trace 透传通路 存储检索优化 能力建设 规划 Thanks

SDK架构 编程模型 运行模型 通信模型 • Spring MVC • JAX-RS • POJO 服务发现 限流 熔断 负载均衡 跟踪 … OpenAPI • 序列化 • 传输协议 Service Mesh • A service mesh is a dedicated infrastructure layer for handling service-to-service 14000 QPS QPS 原生应用 Go SDK Sidecar Istio(no mixer) Istio 0 5 10 15 20 25 Latency(ms) 响应时间 原生应用 GO SDK Sidecar Istio(no mixer) Istio Kubernetes Cluster: 3 VM Nodes(6Core, 4G Mem) wrk –c40

来自：中国科学院《互联网周刊》 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 单机房遇到的问题 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 实际应用效果 • 后续规划 技术挑战 几十毫秒的延迟； 跨机房性能较慢 存储系统自带同步 不成熟； 自研组件之间同步 数据同步 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 业务特点分析 业务分类 业务举例 业务特点 场景归类 核心业务 皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点读写） 未来规划 可用性 机房内故障 机房入口网 络故障 DNS问题 自动流量切换，业务 几乎没影响 10分钟迁移95%流量， 总体可控 几乎无劫持，延迟降低 20%，解析失败率率下 降15% 响应时间 优化前 优化后 系统扩容 北京IDC 合肥IDC 广州IDC 系统能够任意水平扩容 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 应用实践以及经验教训