【10月17-19日】QCon上海2017—全球软件开发大会（上海）-安全客

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会议简介

全球软件开发大会是为团队领导者、架构师、项目经理和高级软件开发人员量身打造的企业软件开发大会，其所覆盖的主题内容与InfoQ网站相同，关注架构与设计、真实案例分析等等。从2007年3月以来，已有超百万名技术人员参加过QCon大会，得到业界的广泛好评。

大会官网：http://2017.qconshanghai.com/

会议时间

2017年10月17日-19日

会议地点

上海宝华万豪酒店

会议亮点

放眼国际

QCon每年投入很大的成本邀请很多来自Google、Facebook、LinkedIn、Twitter、Netflix、Uber、Spotify 等知名公司的技术大牛，分享国外的技术经验。

引领潮流

依托InfoQ的深厚积累，密切关注技术趋势及前瞻性的热点话题，QCon只组织对业界未来的技术选型、研发思路都有所帮助的技术分享。

基于实践

QCon的演讲话题是实践驱动，要求来源于实践。在遴选演讲时，特别注重讲师是否为一线的实践者。对于QCon而言，实践者优于布道师。

推陈出新

在专题设置上，QCon主编会与联席主席、相关出品人、业内专家做多次深入讨论，力求挖掘筛选出最新最有代表性的案例，让参会者满载而归。

议题简介

演讲议题：《WebAR 技术与应用场景》

演讲人：王晓振阿里巴巴资深工程师

议题概要：近两年 VR，AR 技术逐渐走入大众的生活。VR 技术主要用于接收视觉信息，而 AR 技术可以提供一种新颖的与外界的互动方式。试想，现实中的一切实体可以通过一个摄像头与程序互动，或是通过摄像头将现实中的实体与虚拟动画完美的结合，这可以给用户带来更多，更新颖的使用体验。

演讲议题：《百度外卖基础服务体系演进过程》

演讲人：陈霖百度外卖基础架构部资深架构师

议题概要：百度外卖 2014.5.20 才第一版上线，在 2016 年初完成 spin off。之后成立了基础架构部，进行了外卖自有基础服务体系建设，包括标准的业务开发组件、基础存储服务、mq、大数据集群等建设。

本次分享以百度外卖技术发展为实例，分享了互联网公司发展过程中要进行的如果基础服务建设，以及基础服务建设对业务开发的帮助和提升。我们是如何权衡开源以及自建基础服务利弊的。

演讲议题：《恒生中间件如何助力证券经纪业务发展》

演讲人：许欣芃恒生资深技术专家

议题概要：证券经纪业务从最初的营业部分散运营平台，到后来总部集中统一运营平台，再到现在面向用户的运营平台，在不同阶段都有技术要面临的问题，本次分享主要就是在每次业务转型过程中，恒生中间件是如何应对这些难题，以及如何做技术选择。本次分享主要涉及关键技术点：如何适应集中运营带来的复杂拓扑问题；如何保证突发性万亿行情下的交易系统稳定；如何应对面向用户的精准运营；如何达到微秒级的交易速度等等。

可以收获金融行业场景的与众不同之处；可以收获恒生是如何在技术和业务发展获取平衡的经验；可以收获针对具体技术难题恒生技术平台的解决之道。

演讲议题：《移动应用高可用性保障探索与实践》

演讲人：邹迪飞阿里巴巴淘宝技术部高级技术专家

议题概要：移动应用发展至今，像手淘或天猫这样的航母级应用越来越多，一个应用通常是由多团队协作，与此对应的是繁多的组件，海量的代码，从而对维护应用的质量带来了更高的挑战，在复杂的分布式的研发模型中，依赖人力去解决数量级以上的问题变得越发不可能。而与此同时，消费者与用户对应用质量的要求也更高，不仅要满足最基本的稳定性，对使用过程中用户体验也越发看重。那么，如何更好去评估用户的真实体验，如何更快的发现与定位问题，我们提出了移动端高可用性保障体系的探索。

演讲议题：《基于卷积神经网络在手机端实现文档检测》

演讲人：冯牮腾讯 iOS 客户端开发高级工程师

议题概要：本次分享主要介绍了如何利用卷积神经网络在手机端实现检测文档四边形区域的功能，包括训练样本的准备和预处理，模型的选择和训练，神经网络调优等等。考虑到手机端的计算能力有限，在技术方案中还权衡考虑了多种因素，比如 TensorFlow 静态库的裁剪，模型大小的控制。还简单介绍了常见的基础卷积神经网络结构以及网络训练过程中用到的一些技巧，从工程实践的角度完整的展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。

演讲议题：《.NET 平台代码性能优化的几点建议》

演讲人：赵劼摩根大通高级程序员

议题概要：.NET 平台作为微软旗下的主力开发平台已经有 15 年的历史了。由于各种原因，似乎大部分的 .NET 程序员更多地在关注系统快速开发，而对产生的性能问题则忽略不计，直至攒下的技术债统一爆发，造成不可挽回的结果。本人有幸在过去几年中获得充分的机会对大量 .NET 代码进行观察，发现其中的性能问题，并进行有针对性的优化。趁此机会，想对过去几年内积攒下来的经验进行简单的总结。

演讲议题：《Blink SQL 和 Table API 在阿里巴巴的大规模应用》

演讲人：伍翀阿里巴巴资深研发工程师

议题概要：随着近些年大数据技术的不断发展和成熟，无论是传统企业还是互联网公司都已经不再仅仅满足于批处理，对流处理的场景和需求也越来越强烈。于是业界也一直在探索统一流处理和批处理的引擎和 API，比如近几年火爆的 Spark，Beam，还有 Flink。阿里巴巴自 2015 年就开始改进 Flink，并创建了内部分支 Blink，目前服务了阿里集团内部搜索、推荐、广告和蚂蚁等大量核心实时业务。

Blink SQL 和 Table API （java／scala 版的类 SQL API）是一套基于 Blink 引擎打造的可以同时支持流处理和批处理的统一的 API。在本次演讲中，我们会介绍当前 Blink SQL 丰富的功能，底层实现的原理，并且讲解流与表是如何相互转换的。本次分享会主要介绍我们对Flink SQL的各项贡献和改进，并向大家分享 Blink SQL 在阿里内部的大规模应用场景。

演讲议题：《Heron 的 Exactly-Once 实现》

演讲人：翟佳 Streamlio 核心创始成员

议题概要：Twitter 每天要接收和处理用户发送的数十亿条推文。实时分析这些推文是一个巨大的挑战。为了保证每条推文处理的实时性和高效性，Twitter 设计和实现了一个新系统 Heron。 Heron 是为大规模环境量身打造的下一代开源流媒体引擎。在这次演讲中，我们将介绍 Heron 怎样实现 Exactly Once 这个重要特性和在大规模数据处理中的一些经验。

Twitter 全栈的技术架构都是围绕着大规模实时处理。在 Twitter 的数据中心持续地源源不断地生成大量的数据，为了实现实时性，Twitter 已经开发并部署了 Heron。Heron 现在已经是 apache 的孵化项目，它的 contributor 除了 Twitter 外还有来自微软，Google，斯坦福等多个组织机构。Heron 在大规模上提供无与伦比的性能，并已成功满足各种流处 application 的价格/性能目标。Heron 在数据处理中提供 at-least-once 和 at-most-once 的消息语义保证。

在这个演讲中，我们将介绍 Twitter 和 Streamlio 如何合作，在 Heron 中加入新的 exactly-once 的消息处理语义。我们将详细介绍在实现 exactly-once 中使用的算法和背后的相关技术，并结合我们的经验分享 exactly-once 所带来的优势、它的适用场景和使用中的利弊权衡。

演讲议题：《Some Cool Progress of Tensorflow and Deep Learning》

演讲人：刘小兵 Google Brain Staff software engineer

议题概要：

1.总结Google I / O 2017主要的公告和发展；

2.介绍Tensorflow 1.0和1.1，特别适用于GPU和内置图形编译框架Xla的性能优化；

3. Google神经机器翻译系统；

4.一些研究课题：AutoML（自动学习模型架构），应用于卫生保健的深度学习。

演讲议题：《用谷歌人工智能建造会看会听会说会翻译的聊天机器人》

演讲人：罗昶 Google 高级工程师

议题概要：机器学习在过去几年中越来越受到重视，特别是深度学习。然而，如果一些公司利用现有的模型，甚至是具有大型数据集和巨大机器能力的大型IT公司构建的API的话将会更具效率。自2017年起，预计会看到基于云的AI使用量的大规模增长。

本次将涵盖Google的基于云的AI的几项新进展：包括视觉，语言能力和问答。他还将演示一个将所有这些技术融合在一起的例子，让您在不用付出多少努力的情况下构建智能聊天机器人。它拥有计算机视觉来检测图片中的对象，还有一个自然语言理解引擎用以理解用户所问的问题并提供相关信息，最后运用语言API来生成的话语很难和正常人类的话语区分开来。

演讲议题：《移动广告 Invalid Traffic 甄别》

演讲人：李兵科大讯飞广告平台数据分析团队技术总监

议题概要：据第三方监测公司数据显示，2016 年机器人模拟和黑 IP 等手段导致的非人恶意流量高达 30%，低质量无效流量的问题一直存在，并逐步蚕食着整个生态，Invalid Traffic 甄别已迫在眉睫。

Invalid Traffic 甄别可归为两方面。第一：规则系统与统计分析，全面了解黑产手段，有针对性的防护，同时积累样本数据。第二：机器学习，依托海量的广告行为数据以及自有业务行为数据，结合 DeepLearning 与传统机器学习，能有效防护不断变化的黑产攻击。

演讲议题：《深度学习与业务安全对抗实践》

演讲人：张亮当当网架构专家

议题概要：互联网中各种应用和服务的数量日渐增长，作为业务的安全守护者，我们与黑产的对抗也更加白热化，使得基于规则的常规防护手段越来越乏力。

得益于大数据、机器学习的技术不断发展，我们能够将这些技术不断应用到业务安全的防护中。本议题分享了深度学习在业务安全对抗中的一些实践。

演讲议题：《Drive Extreme Concurrency for Datacenter Software》

演讲人：Tony Wu Intel Senior Architect

议题概要：在线交易、电子商务和实时数据库等业务应用都需要高标准的服务，而不符合性能规格则可能会导致业务或责任违规。因此，随着多核处理器的迅速发展，数据中心软件必须更有效地管理资源共享和争用。然而，实现高并发性和高性能变得越来越难了。在这个演讲中，我们将会讨论资源共享和争用的几个案例，分享我们的最佳已知方法，从而了解如何识别和优化性能瓶颈，以提供最高的并发性。

演讲议题：《利用性能调优技术解决手机端 10 万量级数据的动态查询问题》

演讲人：段夕华途圖科技 CTO

议题概要：在移动互联网时代，用户体验几乎直接决定了一个应用的成败，而其中最基本的用户体验就是用户操作的流畅性。关于这一点的论述很多，最为常用的策略就是把耗时操作放在后台线程里，但这种做法往往是以牺牲不必要的信息展现实时性作为代价的。

演讲议题：《淘宝前端工程体系：DEF》

演讲人：朱华军淘宝高级技术专家

议题概要：2013 年前淘宝前端团队的研发模式基本以围绕前端框架的生态建设为主，各种小而美的工具百花齐放。但是随着团队规模日渐壮大，这种方式在整体效率提升、协同合作与风险管控上存在的非常大的问题，DEF 就是在这样一个背景下应运而生的！

它不仅仅是一个工具、规范或代码组织方面的技术架构。工程是一件系统化的事情，DEF 工程体系平台从：编码指导规范、研发支撑工具、线上流程、权限管控、质量安全验收、数据日志报表等多个环节支撑起集团几百前端的日常研发工作，将规模化前端团队的研发效率提升到一个新的高度。

演讲议题：《面向 SPA 与 Hybrid 应用的前端工程体系与实践经验》

演讲人：周俊鹏搜狗地图前端主管

议题概要：前端工程体系作为一种服务，由服务对象差异性引起的问题更多地集中于部署环节。SPA 不仅仅从开发角度实现了前后端分离，同样也解耦了前端和服务端资源的部署工作。不依赖 SSR 的 SPA 项目可以将 HTML 文件视为静态资源的一种，然而作为其他资源的唯一入口，HTML 文件不能使用强制缓存策略，所以从部署角度必须处理这种差异性。另外，SPA 可以离线使用的特点非常适用于 Hybrid 内嵌应用，然而如果想最大化的利用缓存不能只依赖于 Http 以及 Webview 本身的缓存策略，搜狗地图开发团队制定了一套基于本地模板包的部署和更新策略，本质理念借鉴 Http 协商缓存机制。本次分享主要讲解前端工程体系如何根据业务类型做出调整，以及搜狗地图团队针对 SPA 项目以及适用于 Hybrid 应用的部署和更新策略。

演讲议题：《WebAssembly 核心原理、应用与未来展望》

演讲人：于航饿了么高级前端开发工程师

议题概要：WebAssembly 技术自 2015 年出现之后便一直受到开发者们的关注。相较于 Chrome 早期推出的 PNaCI 等技术，WebAssembly 技术则更加开放和统一。WebAssembly 作为一种新的二进制格式，它可以方便地将 C/C++ 等其他静态语言代码快速的“运行”在浏览器中，这一特性为前端密集计算场景提供了无限的可能。不仅如此，基于 WebAssembly 技术，我们可以快速的将基于 Unity 游戏引擎开发的大型游戏快速的移植到 Web 端，这一切都要归功于 WebAssembly 技术带来的前端运算性能的大幅度提升。WebAssembly 技术现在已经被计划设计成为 W3C 的标准，众多浏览器厂商已经提供了对 MVP 版本的支持。Google IO 2017 大会上，谷歌也首次将 WebAssembly 技术进行公开演讲和推广。Post-MVP 版本更是会对 DOM 操作、多线程和 GC 等特性提供支持。WebAssembly 技术所带来的 Web 技术变革将势不可挡。

演讲议题：《8 年实践：从零打造大规模分布式数据库》

演讲人：十品阿里云高级技术专家

议题概要：为什么我们需要一款分布式数据库？如何定义分布式数据库？从零构建一款分布式数据库会碰到哪些挑战？如果从头再来，我们是否能做出更好的选择？这些问题，对于阿里云表格存储团队来说，在持续的思考并在实际工作中不断的论证。今天，我们希望对过去的工作做一个总结，将我们学到的经验分享给大家。这个分享中主要覆盖分布式数据库的核心要素及其在表格存储中的实现，并会讨论产品和服务的区别，自动化运维的挑战等。

演讲议题：《360 亿级搜索容器云平台架构实践》

演讲人：郝一昕 360 搜索架构师

议题概要：360 搜索是中国第二大搜索引擎，每日有上亿的用户访问量，数百条业务线来满足用户不同的需求；支撑其的基础设施规模包含十几个数据中心的数万台服务器；这样的量，任何一次硬件故障都可能影响到重要的业务；为了保障稳定性，依赖人工的传统运维方式在业务快速迭代的情况下对资源造成极大的浪费，且大量消耗人力；所以，360 搜索决定自研私有云来解决面临的问题；借着最近几年容器技术的发展，基于 Mesos 与 Kubernetes，我们重新定义了基础设施，对传统业务发布和运行环境进行改造，实现了近百个业务线的容器化，线上实例数上万；在改造的过程中，我们相继解决了传统业务容器化迁移的难点，包括但不限于数据持久化、网络、服务发现、负载均衡、监控等等；本次演讲的内容包含两方面，一是对 360 容器云平台架构的介绍，另则包含我们在上述实践中的经验总结。

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