• 顾庆
    专题出品人:顾庆

    顾庆,携程技术高级总监,框架架构研发团队负责人,2014年加入携程,一直从事框架和中间件的研发工作,负责过消息队列、配置中心、数据访问层和微服务等系统的建设和推广,当前主要致力于推动携程整体从.Net向Java技术栈迁移,Rust爱好者,多次在QCon分享架构相关主题,毕业于复旦大学计算机系,曾就职于大众点评和百度从事中间件和广告系统的研发。

  • 专题:架构演进专场

    稳定高效是架构不断演进的动力和目标,怎样在云、微服务和超高的数据及流量环境下保持架构的日趋完善是开发人员当前需要面临的巨大挑战。架构的不断演进伴随着新技术的不断出现和系统能力的持续提升,永远没有最好的架构,只有不停成长的架构。本专题将从携程软呼叫中心、Reactive Programming、智能边缘计算和时间序列数据库展现多个不同领域的技术架构是如何演进来支撑业务的快速增长,听众可以了解到多个实用的架构理念和方法,以及如何推动架构产品在业务项目的快速落地实施。
    听众收益:
    1. 携程如何利用软交换技术构建OTA行业最大的呼叫中心
    2. Github上Java最火爆的Reactive Programming技术如何在淘宝落地并大幅提升淘宝性能指标
    3. 配置中心如何让微服务更智能
    4. 智能边缘计算如何使物联网和传统数据中心实现更深层的智能
    5. 如何基于InfluxDB和Akka构建实时高效的监控告警平台

  • 蒲成

    蒲成

    携程云客服平台研发部资深研发经理

    基于云的软呼叫中心及客服平台架构实践

    携程呼叫中心有17000坐席,是OTA行业及亚洲单体最大的呼叫中心。 本次将主要分享携程基于云及软交换技术呼叫中心及客服平台的技术架构,语音、im(文字、图片、短语音)、微信、邮件等多种媒体统一分配及处理,部署和运维架构,并对呼叫中心及客服行业发展进行一些思考和探索。

  • 李鼎

    李鼎

    淘宝高级技术专家

    Reactive架构升级实践

    OS下层提供网络TCP和大数据处理平台都使用的是异步流式的架构模式,避免等待以降低RT保证系统的利用率。但业务的开发上,长久以来RPC/Request Response这样的同步等待一直是主流模式。随着Reactive编程/架构兴起和成熟,淘宝全站,即客户端 + 移动中间件(网关)+ 业务后端应用 + 中台 + 后台中间件,进行Reactive架构升级,把全异步流式的能力引入业务开发中,提升应用性能,并在架构上给业务系统提供灵活性。
    如何启动和推进架构升级,如何确定技术选型,如何组织支持和宣导以及引导整个开发团队技能提升,如何分步实施业务全站升级的实施并把控风险,是架构升级的难点。
    本话题与大家聊一下业务上Reactive架构升级的实践和方法,以及在2018双十一取得的成效。

  • 宋顺

    宋顺

    携程框架架构研发部技术专家

    配置中心,让微服务更『智能』

    随着微服务的流行,应用和机器数量急剧增长,程序配置也愈加繁杂:各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址等等。 同时,我们对程序配置的期望值也越来越高:配置修改后实时生效,灰度发布,分环境、分集群管理,完善的权限、审核机制等等。 在这样的大环境下,传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足我们对配置管理的需求。 配置中心,应运而生! 通过配置中心,我们可以方便地管理微服务在不同环境中的配置,从而可以在运行时动态调整服务行为,真正实现配置即『控制』的目标。 所以,在一定程度上,配置中心就成为了微服务的大脑,如何用好这个大脑,让微服务更『智能』,也就成为了一项比较重要的议题。

  • 戴宣

    戴宣

    百度智能云物联网部高级经理

    百度智能边缘计算架构和应用实践

    随着云计算和物联网技术的普及,接入设备的数据量、复杂度和重要程度也越发增大,逐渐暴露出中央数据中心处理能力的不足,需要结合边缘计算共同协作,实现更深层的智能。本次演讲将分享百度在边缘计算领域的最新产品、技术和实践。

  • 陈汉

    陈汉

    携程网站运营中心研发工程师

    携程新一代监控告警平台Hickwall

    监控告警是网站可用性的第一道防线,为网站提供更加实时可靠高效的监控告警,对互联网企业具有非凡的意义。 致力于这个目标,经过不断地改进,携程新一代监控告警平台Hickwall在存储效率、查询速度和告警可靠性方面都有了极大的改善。 本次分享将围绕以下三个方面对Hickwall的新发展进行介绍:
    1. 存储——基于Influxdb的集群方案
    2. 告警——基于Akka的流式告警
    3. 聚合——基于downsample和clickhouse的数据预聚合