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如何做好技术管理？这是不少技术管理者都感到头疼的问题。技术管理的目的并不是单纯的“做好技术”，通过技术产生好的结果才是技术管理的追求。但根据我的观察，相当多的技术管理者都非常不擅长在面向业务的环境中扮演好自己的角色，要么在业务重压下疲于奔命，要么退进技术的小楼里，关起门来不问业务事。
如何能够让技术团队充分发挥好“业务支撑”的作用？这就是本话题试图分享给各位听众的经验。技术管理首先要关注团队。团队的人员决定了技术能力的上限，找到足够好能力（但不是最好能力）的团队并能激励他们发挥出自己的能力，是第一步。有了团队，如何才能让团队持续处于良好的状态？度量团队生产率，不断提升团队生产率是比引入“xx敏捷方法”更值得推荐的，只有在生产率方面与团队达成一致，才有可能让团队在不断变化的业务中保持自己的节奏与方向，持续改进。最后，面向业务时，不能忽略的是“扩展性”。在团队，技术栈，架构等方面，不仅需要关注当下，还需要关心未来一段时间。

总体来说，从团队，效率与扩展性三方面建立起技术管理的框架，也许能让你的技术管理做的更加有效一点。

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快速的企业发展、业务的增长、流量的增加、订单的爆增，使得系统开始逐显疲态，故障频出、弊端不断地显露、扩展性遇到瓶颈、系统显得越加臃肿等方面的问题开始不断出现。此时，系统对业务的发展逐渐表现的力不从心，这时，我们需要对系统和整个技术团队进行一次全面的体检，让他们健康的进化。

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1. 技术管理因何而产生2. 技术：技术管理的核心关注3. 经营团队4. 可持续发展的团队

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掌握技术管理中技术与管理的融合方式；掌握技术方向管理方面的有效做法；从案例中理解技术管理中技术的“坑”点所在；掌握度量团队技术良性发展的方法;掌握技术内容的沟通的思考角度；

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OKRs 作为一种目标管理方案，目前已经在国内外的大多数互联网企业中得到认同和发展，包括 Google、Airbnb、今日头条等知名企业。今天借此机会和各位同行共同探讨 OKRs 在工程团队中的实践，包括遇到的各种问题及解决方案。

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分布式架构无疑是系统架构中构建高并发、高性能、高扩展比较优的一种架构选型。伴随着分布式性能的调和，在整个系统架构中最大程度的提升架构的力量。性能优化的原理，其中包括性能优化的指标（降低响应时间和提高系统吞吐量），性能优化模式，服务器优化，代码和架构优化，解决主要通过架构优化、系统优化，实现高并发、高扩展、高性能分布式系统。

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1、分布式系统设计原理与理念2、深入Linux操作系统级优化3、Web服务器性能优化4、代码性能及架构优化（案例）5、各种开源系统的融合（案例）6、采用不同系统的对比与分析，将会从文件系统、数据库、OLAP等方面比较（案例）7、分析业界主流分布式系统优化实践（案例）

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1、将会了解性能优化的各种模型，包括Web、数据库、文件系统、代码、架构等方面原理与分析；
2、将会了解分布式系统的设计原理、分布式数据库的理念、分布式计算的模型；
3、熟悉操作系统优化与各个实践系统之间需要修改什么样的参数可以达到最优；
4、从架构上了解各种开源系统的整合；
5、对目前业界主流的分布式系统对比分析有比较深的理解，将会根据业务需求，了解为什么选择A，而不是选择系统性能更好的B；
6、将会学习到多个高性能系统的真实案例实践 

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在业务高速发展的过程中，几个问题愈显突出：
1、并发压力持续增大，证券行业更具有用户行为随行情波动这个显著特点，如何从容应对不断增长、波动频繁的访问趋势？
2、复杂的业务需求催生了多系统协同服务，如何设计好一个松耦合的分布式架构系统？
3、互联网的用户可能来自手机、网页、pc等多个客户端，如何在提供标准化服务的基础上适配各种客户端的展示需求？
为了解决上述问题，华泰证券以微服务为核心，对互联网业务平台实施了全面的架构转型，建立了网关层-聚合层-编排服务层-原子服务层的四层架构体系，对内依托服务治理平台，提供统一的标准化服务；对外通过分集群部署的业务聚合层适配差异化的前端渠道。

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1、互联网对券商传统架构带来的挑战2、互联网业务平台的设计理念3、互联网业务平台架构介绍

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该分享使听众：
1、了解券商的互联网业务平台设计理念；
2、了解微服务架构的构建要点。

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这是一个产品致胜的时代，是一个产品经理迎风飞扬的时代！
要成为一个优秀的产品经理，要历经磨砺，不断修炼。而最核心的能力有五项：用户力、需求力、场景力、模式力和运营力。在短短的3个小时中，我希望用五个故事引发五个反思，开启产品经理人的自修之路。

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1．用户力  1.1 用户的故事 1.2 用户研究的基本法则 1.3 用户研究的基础方法
2. 需求力 2.1 需求的故事 2.2 需求有层次 2.3 需求有链条
3. 场景力 3.1 场景的故事 3.2 如何构建场景思维
4. 模式力 4.1 模式的故事 4.2 价值链为基础的模式设计 
5. 运营力 5.1 运营的故事 5.2 基于用户养成的运营观

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1）构建用户观，学习到有效的用户研究方法
2）建立有效的用户驱动的需求思维
3）理解场景为中心的产品设计
4）遵循价值链构造产品模式
5）领会以用户养成为线索的运营观

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同样是朋友圈，为什么你的朋友圈没人点赞？
而同样做产品，为什么你的产品卖不到钱？
各种理论体系满天飞，真正可以给你带来价值的又有多少呢？
你自己就是一款产品啊。而真正的产品思维是可以用在任何地方的。比如你。
在过去3年半的时候里，我开始尝试用我掌握的产品思维来打造自己。产品设计、敏捷开发、PMF、浪潮式发售、增长黑客...我将这些理论一一落实在我自己的身上。不断的试错，调整，持续改善。
在这3年半里，我开始不断的尝试和各种行业的连接，开始发布一个又一个的小产品。而收入也从原来的40W，增加到100W，200W，300W。
是的，我真的不知道怎么去打造一款动则数千万的产品。对我来说，那太庞大了。我从来没尝试过，也不想尝试。
我喜欢现在的生活，自由、快乐，充满创造性。在街头喂喂鸽子，或者去海边晒晒太阳，事实上，坐在家里我们就足以改变自己和家人的生活。
这一切，都得益于我现在的这套产品构建理论。它改变了我。
我相信，好的产品理论应该是普适的。
当然也有一些例外，比如它根本没有办法让你完成那些动则数千万的项目。这很难说，因为我从来没有尝试过。

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1、产品设计1.1 看势1.2 产品本质论1.3 两个模型1.4 简易产品构建方法1.5 没钱！没人！没客户！如何把自己包装成一件产品
2. 增长黑客2.1 增长『黑客』2.2 几个财富基本公式2.3 产品发售三段式2.4 怎么把自己卖出去

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1）构建用户观，学习到有效的用户研究方法2）建立有效的用户驱动的需求思维3）理解场景为中心的产品设计4）了解价值链构造产品本质5）领会以用户养成为线索的运营观

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国内，数以万计中规中矩生存在整个供应链中的中小企业，无法得到他们应得的低成本金融服务。原因多样：缺乏抵押物，手里持有的应收账款同样来自SME，没有任何贴现价值，而平台公司又缺乏数据支持，导致唯一的救活一家企业的办法，就是求助影子银行。
为了解决这样的问题点融科技引入了区块链技术，通过区块链和智能合约，让应收账款可分割、可传递，所有交易记录基于不一样的权限透明可见。本次演讲以区块链在供应链金融领域的应用为案例，分享点融网在区块链领域的研究成果。由于区块链的不可篡改性和可追溯性，供应商可以快速完成应收账款来源的验证。更重要的是，因为 SME 持有了来自核心企业的应收账款，他们的贴现融资利率可以降低数倍，这一切使得整个供应链的健康状况大大得以改善。这几乎是一个运用前沿金融科技，解决金融问题，产业问题，经济问题的一个最完美的案例。

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1.点融网介绍1.1点融科技介绍1.2FinTech在点融科技的布局

2.点融区块链介绍2.1点融BaaS介绍2.2点融科技落地应用介绍2.3点融科技区块链2.0展望
3.Chained Finance案例介绍3.1供应链金融外部环境 – 市场3.2供应链金融内部环境 – 核心企业3.3供应链金融面对的挑战和难题3.4点融科技技术解决方案
4.区块链技术未来展望4.1技术展望4.2业务展望4.3区块链技术搭建心得分享
5.答疑环节

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1. 了解区块链技术
2. 区块链在互联网金融领域的实际运用案例
3. 除了介绍区块链技术在供应链领域的应用，将探讨其他可以被区块链技术改变并提升效率的行业。

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诞生于2006的Hadoop技术至今已经有十一年的历史，大部分的互联网公司都使用甚至Hadoop生态的工具来处理自己的大数据问题，而且诞生于2013的docker, 也被各大公司广泛所接受，在线上生产系统发挥了重要有作用。

这两个当红的技术应该如何结合？

结合在一块会带什么来显著的好处?

在什么样的场景下两者的组合能够发挥超强的能力？

同时随着越来越多的公司开始使用公有云服务，在公有云上是使用自身建设的大数据服务好还是直接采纳云厂商提供的大数据处理工具呢？

云厂商应该如何利用容器的技术更好的地提供大数据服务呢？

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现在大数据领域有众多的开源工具，传统的如Hadoop，Hive；前几年兴起的，现在渐渐成为主流的有Spark，除此之外还有Impala，Presto，Kylin，ElasticSearch，Alluxio等等；在实时领域，Storm， Spark-streaming，Flink，Beam（Google Dataflow的开源实现的项目）

如何根据企业的实际情况选择合适的开源产品？

这些开源产品有哪些擅长和不擅长的地方？

各个开源产品之间如何整合？

在使用过程中又会遇到哪些问题？

这些问题如何解决？

我会和你分享携程在这两年多的时间里面是怎么样一步一步走过来的，我们的经验和教训（总体层面 + 技术细节）

另外我也会分享下携程在数据开发系统，以及查询系统方面的经验和构想，上层的系统 + 底层的基础平台共同组成一个坚实的大数据平台，给用户提供了在整个数据处理的生命周期稳定和方便的系统的支持。

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基于多年公有云/大型私有云研发经验，结合网商银行上云的架构演化以及蚂蚁大型私有云架构实践，帮助大家了解私有云架构的核心技术。

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Serverless最近几年越来越来火，尤其2014年aws发布了lambda之后，Serverless成为了一个架构范式。越来越多的软件引入Serverless来作为自己架构的一部分。
其中：
1. Serverless概念的内涵和外延是怎样的？
2. 如何实现一个Serverless产品？
3. Serverless如何改变现有的架构？
4. 本次分享将结合实际Serverless及UCloud在这方面的实践来帮助企业构建。

分享提纲

1. Serverless概念 2. UCloud Serverless产品的起源 3. UCloud Serverless产品的实现 4. UCloud Serverless产品的应用案例 5. 问答互动

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1. 了解Serverless概念及技术原理 2. 了解如何设计及实现一个Serverless产品 3. 了解如何将Serverless应用自己的架构中

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越来越多的企业尝试使用容器来构建他们的服务，或者建本地数据中心搭建基于容器的集群，或利用公有云来承载基于容器和微服务的集群架构，然而搭建一套能够适用于生产环境的容器集群并不是一件容易的事情。容器服务集群所带来的高密度和高复杂性的分布式运算使得传统的IT管理和运维手段变得非常的低效。

ACS是微软在2015年12月推出的一项基于容器的云端PaaS服务。ACS为企业提供一套经过优化的，可适用于生产环境的，配置简单的基于开源编排框架来简化企业部署容器集群的复杂程度。ACS-engine是微软一个开源容器集群部署工具，用户只需要配置几个简单的参数来描述容器集群的规格，然后ACS-engine就可以将这个“集群规格说明”文档转化成ARM模板来自动化地在Azure公有云上生成容器集群。

ACS完全基于开源组件，目前ACS支持主流的编排框架有：DC/OS，Swarm，Kubernetes。ACS engine也已经在GitHub上开源（https://github.com/azure/acs-engine），企业可以在任何的云平台使用并迁移这套容器服务，避免了对某个平台的耦合。

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经过近十年的移动互联网发展，无线平台无疑承载了国内互联网公司大多数的产品和业务形态，无线技术发展也已进入下半场，不再是如何打造一个或者应用，而是如何应对大规模用户以及持续高质量的无线交付压力，因此需要进一步发展原有的无线技术体系建设思路，最终逐步打造适合公司业务发展的无线技术平台。

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随着网络与移动终端的普及发展,移动端动画成为各种移动平台不可或缺的交互体现方式，在H5广告，WEB APP中，流畅的动画是提升用户体验与好感度的直接方式，该分享主要通过过往项目总结出通用方法论，讲解怎么让代码动画更具真实感而不显得多余累赘，怎么让动画更富有逻辑细节，怎么让代码动画使用的恰到好处，希望对听者有所引导，学以致用。

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大数据时代已经到来，在大数据蓝海中依旧存在这样一个细分市场，保留给关系型数据库，并且传统企业和新兴行业都对其青睐有加。本着事务存在即合理的原则，关系型数据库必当会有长足的发展。关系型数据库种类繁多，社区热度排名top3也都存在各自的优势和不足，PostgreSQL作为关系型数据库的经典代表，再次回归工业的视野，并得到越来越多的关注。

随着海量数据时代效应，关系型数据库的体量也在增加，并且单机关系数据库在某些场景已经不能满足高速发展的业务需要，分布式关系型数据库随之孕育而生。

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分布式关系数据库长久以来缺乏一个可扩展的方案是目前很多公司面临过的典型问题，然而业务的发展不能停下来，所以大家造了一个中间件方案，这些方案普遍存在架构的缺陷导致用户在使用的时候不能不想尽各种办法绕过，比如中间件方案不支持多个纬度的索引，而让开发人员去多存除一份，进而带来了多份数据的一致性问题。中间件不支持子查询，开发者需要自己是实现子查询和各种join，最痛苦的是不支持分布式事务，一致性读等，这些问题严重的影响了开发者的效率，增加了 Time to market 的时间。幸好，Google Spanner/F1, TiDB 等NewSQL的出现解决了各种传统方案的不足，彻底解决了分布式关系数据库 scale， 一致性，多数据中心同步，大数据分析（OLAP）等问题。

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阐述云数据库在大数据时代和软硬件高速发展时期下面临的挑战和发展趋势，以及阿里云数据库在贴近用户的需求下做出的取舍和实践。

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无论是传统还是互联网企业，业务的“互联网+”属性越来越强，离用户越近，业务的变化性越强。这种变化性就必然传导到给我们的IT，对IT的敏捷性要求也就顺其自然。新业务催生新IT，新IT带动新运维。对于一个完整的IT链条来说，必然涉及到太多的角色，如何构建一个完整且快速的IT交付链，交付成了IT的本质，也成了运维的本质，作为该链条的核心组成部分，运维该如何做好自己的能力对接？
本主题积累了作者在传统和互联网行业多年的丰富经验，希望对传统和互联网的运维及IT都有帮助。

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近10年研发和运维经验，期间非常有幸见证和参与了几个电信级和互联网产品从无到有的创造，从微量到海量的成长过程，个人也随着产品的发展壮大，积累了非常丰富的电信级和互联网业务研发和运维经验。之前在华为公司，现在负责美丽联合集团（原蘑菇街和美丽说）运维团队的管理以及运维体系建设工作，专注于运维创造价值，以及云计算时代运维的转型和突破。

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近年来运维技术飞速发展，但如何有效的利用各种自动化运维系统最终实现站点的高可用、高性能、高可扩展，系统之间的联动调度需要有背后的数据支撑。传统意义上的监控系统不足以驱动复杂的运维需求，我们需要基于全量的数据分析处理作出决策。
本次主题围绕海量日志实时收集处理和检索分析的平台建设过程，介绍在非结构化处理、关联分析、异常检测、资源管控等多方面的设计探索、算法选择和场景运用。

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互联网+时代，敏捷开发是企业必备研发模式。企业能不能以用户为中心、快速响应市场变化、快速发布产品、打造极致用户体验，取决于你是否能够建立起高绩效的敏捷团队。

本次研讨会将会从敏捷团队的特征、建设实践、绩效管理等多个角度，结合互动游戏、小组研讨、真实案例分享，揭示打造高绩效敏捷团队的5大秘诀，涉及如何实现团队从被管理演进到自组织；如何通过团队的Social行为，增强团队凝聚力与归属感；如何从"内向型"绩效转向以“客户尖叫度/上瘾指数”等为代表的"外向型"绩效管理等热点话题。

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中美是互联网行业的两个超级大国。国内互联网已经进入下半场，人口红利不再存在。越来越多的互联网企业积极探索出海之路。目前中美在技术方面的差距在不断缩小，但是在管理还有企业文化方面的思考和尝试却不多。

企业管理常常会遇到以下难题：
1、 部门壁垒，不合作，资源浪费，重复造轮子；
2、 技术团队没有斗志，没有热情，做事需要推；
3、 技术团队水平不够，如何改造；
4、 研发，产品经理，业务团队之间的矛盾；
有效解决以上难题是一个系统工程，本课程探讨中美企业管理和企业文化的差异。并且分享我在饿了么对硅谷管理模式的一些尝试。

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2001年敏捷宣言发表以来，无论Scrum还是XP，亦或其他敏捷流派，最开始都是在10多人的小团队中实施。但现实中，大型企业同样需要转型、需要适应变化、需要灵活。同时，大企业中的大中型项目、产品团队比比皆是，他们常常面临各种挑战。

>  如何能将小团队敏捷实践扩展到大团队层级
>  如何让干系人和管理层有效参与进来
>  如何在保证灵活的基础上进行适当的监管或治理
>  如何保障企业的战略和商业利益关注能够得到有效理解
>  如何让团队成员不被繁重的流程和框架所累而“逃离敏捷”
>  ……

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业界对微服务的认识，已经从新生概念到了成熟架构的节点，所以现在这样一个时间点，我们已经不再讨论要不要微服务，为什么要微服务。今天我们的视野继续往前，看一下在微服务架构已经落地的今天，如何更好地实践微服务，更好地通过微服务促进业务，毕竟技术促进业务甚至技术创造业务，是每一个技术人应该追求的目标。

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物联网架构的兴起和发展不像传统公司、不像互联网公司，它有一些物联网行业的特性，mobike 的系统架构和演进，平稳的支撑用户和流量的爆发性增长将会解密。

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ToB产品却同质化严重，在激烈的产品竞争中，如何利用创新驱动产品升级就显得尤为重要。ToB产品我们看到了这样三段式的发展趋势，从最早的普及信息化到大数据服务爆发再到最近大火的人工智能。

根据JP摩根的分析，中国企业级移动应用的市场，正在每年70%以上速度高速的增长。预计这一数字到2018年将达到900亿元。目前美国的to B与to C市场是4：6，但在中国，to B和to C比是1：9，阿里等巨头入场标志着这块巨大的市场快成熟了，消费互联网市场在逐渐饱和，企业互联网市场则方兴未艾。

在国外，2016年10月Dreamforce大会，Salesforce的全方位AI平台“爱因斯坦”与大家见面。在国内，2017年“人工智能”首次出现在了政府工作报告中，毫无疑问“智能化发展”也将是国内ToB产品的未来！

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国内服务体验好的多数联想到海底捞、共享单车、京东等，海底捞卖的是火锅产品吗？他卖的是服务和体验。共享单车卖的是自行车吗？它的商业模式是一公里的体验。京东卖的是商品吗？他卖的是极致交付的服务。

目前的世界充满着各种各样的服务，企业服务的好坏决定着企业能否走的更远。因此我们需要新的工具来思考这个共通的领域，我们不仅要为我们的客户创造难忘和宝贵的体验，还要赋能我们的组织以改变创业的方式。我们相信，实用的服务设计实践方法可以使领导和员工共同创造及时，积极，持久的变革。这个时代的社会贡献物是产品、服务和体验的合体。

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转型是大势所趋，但却没有几家企业可以真正实现，关键原因有两个：缺抓手、包袱重。过去企业习惯了“照单办事”按需生产，重心都放在了效率上，但却忽视了研发和创新，在市场饱和之后很难快速找到产品突破口。企业转型的关键实际是业务创新，业务创新的核心是产品创新和商业模式创新。然而这显而易见的道理却停留在设想中，抓不到。加之企业现有包袱如人才、架构、机制的限制，让创新更是困难重重。回到现实，最快能够见效的创新不是技术创新，而是用户创新，基于用户的需求进行产品创新，从微小之处改善用户的体验，才是企业当前最现实的转型出路。

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人工智能领域，AlphaGo可谓炙手可热，于是坊间纷纷传闻人工智能将开始在各个领域对人类智慧发起挑战。李开复也在用钱宝C轮融资发布会上预测，金融行业80%的从业者未来十年，都将被人工智能所取代。
目前，人工智能在金融金融所面对的问题，到底和AlaphGo在围棋博弈中所面对的问题，到底有什么不同？在围棋中，快速成长的智能系统，是否在金融领域也可以同样快速的超越人类智慧？
本次分享，人工智能在金融领域的实战过程中，最大的问题是什么？我们需要如何以人类智慧做指引，去辅助人工智能快速强大，并实现更高的效率。

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数据挖掘技术近几年在各个行业得到不断广泛的应用,如何应用好数据挖掘技术成为各个企业的重要问题。深入讲解数据挖掘技术在个性化推荐系统和分类系统中的实践应用，通过具体场景阐述数据挖掘的核心技术，应用方法以及应用过程中可能碰到的各种问题，帮助听众更全面的掌握相关技能。

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Amazon EC2 Container Service (ECS) 是一项高度可扩展的高性能容器管理服务，它支持 Docker 容器，并让您能够在托管的 Amazon EC2 实例群集上轻松运行应用程序。使用 Amazon ECS，您将不再需要安装、运维、扩展自己的群集管理基础设施。只需进行简单的 API 调用，您便可以启动和停止支持 Docker 应用程序，查询群集的完整状态，使用各种熟悉的功能，包括安全组、Elastic Load Balancing、EBS 卷和 IAM 角色。您可以使用 Amazon ECS 根据您的资源需求和可用性要求在您的群集中安排容器的置放。您还可以集成自己的计划程序或第三方计划程序，以满足业务或应用程序的特定要求。

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越来越多的企业尝试使用容器来构建他们的服务，或者建本地数据中心搭建基于容器的集群，或利用公有云来承载基于容器和微服务的集群架构，然而搭建一套能够适用于生产环境的容器集群并不是一件容易的事情。容器服务集群所带来的高密度和高复杂性的分布式运算使得传统的IT管理和运维手段变得非常的低效。

ACS是微软在2015年12月推出的一项基于容器的云端PaaS服务。ACS为企业提供一套经过优化的，可适用于生产环境的，配置简单的基于开源编排框架来简化企业部署容器集群的复杂程度。ACS-engine是微软一个开源容器集群部署工具，用户只需要配置几个简单的参数来描述容器集群的规格，然后ACS-engine就可以将这个“集群规格说明”文档转化成ARM模板来自动化地在Azure公有云上生成容器集群。

ACS完全基于开源组件，目前ACS支持主流的编排框架有：DC/OS，Swarm，Kubernetes。ACS engine也已经在GitHub上开源（https://github.com/azure/acs-engine），企业可以在任何的云平台使用并迁移这套容器服务，避免了对某个平台的耦合。

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在如今这个云盛行的时代，很多企业都视图通过云提升用户体验，提升研发效率，提升创新能力。华为在全面云化（ALL CLOUD）的战略背景下，如何将如此复杂的业务逻辑迁移到云上？又面临着哪些挑战？是如何解决的？
Cloud Native正是一系列企业应用迁移到云端的最佳实践。
主要包括：组织、工程、架构。本次分享重点介绍架构方面的问题及解决方案。

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react 和 react-native 是近年来最火的开源项目之一，从 github 的 star 和 watch 数可见一斑，越来越多的公司开始使用 react-native ：Facebook、蚂蚁金服、Airbnb、Microsoft、Baidu、Tencent 等，一个个重量级的名字。是什么样如此规模的公司同时对这样一个跨平台开发平台产生如此大的兴趣？它能给我们的公司，工程师带来哪些积极的改变？它带来哪些开发模式的改变？它是否已经产品可用？它的 API 是否稳定？是否可以落地到我自己的项目？如何落地？
本次分享帮助开发技术人实践落地

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随着 react、angular和vue这 3 个最火的前端 MV* 框架的普及和流行，大家也越来越体会到框架应用本身的简便，但框架本身简便的后面，是强大的前端技术！

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Weex 是一套简单易用的移动端跨平台开发方案，能以 Web 的开发体验构建高性能、可拓展的 Native 应用。来满足更多的业务需求。

本次分享，将介绍 Weex 是如何解决上述开发难题，并且深入探讨开发 Weex 应用和传统 Web 应用的区别，以及介绍 Weex 的开发生态。随着移动互联网的发展，业务需求越来越多，同时兼顾 iOS、Android 和 Html5 端的迭代变得愈发困难：

1. 人力问题。需要有三个团队的业务开发人员。
2. 性能问题。Hybird 架构无法满足长列表、动画等业务场景。
3. 动态化问题。纯 Native 架构无法满足动态化需求。
4. 平台差异问题。需要花费大量精力保持业务一致性。

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一 揭秘Apache Kylin ：Hadoop上的数据仓库
随着大数据领域开源工具的不断发展，越来越多的企业将数据平台搭建到Hadoop、Hive、Spark等。Apache Kylin作为Hadoop上的新型数据仓库。它在大数据上提供标准的SQL接口，能够提供亚秒级的查询速度和超大规模的并发性能。大数据直接对接在线应用重新成为可能，交互式的BI极大解放大数据生产能力。

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今年分布式数据库火热，那么要在生产环境中投产使用，跟传统的商业关系型数据库产品相比，这些新型的数据库产品面临了哪些挑战？它们又是如何解决的呢？本课程结合腾讯计费支付场景的数据库技术发展之路，跟大家一起探讨一下相关问题。

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Codis 作为一个开源的分布式 Redis 集群解决方案（5,500+ Stars on GitHub）。与一般封装 Redis Cluster 的解决方案有所不同，能够在几分钟内完成几十 GB 数据的平滑迁移。
Codis 采用有中心的架构，组建件通过状态机维护路由信息和同步状态，因此稳定性和可维护性更高。于此同时，Codis 还实现了诸如服务发现、快速水平扩展，并提供多种主从、跨机房访问策略、多 DB 支持等特性。特别是新引入的异步迁移以及并行迁移，能够在几分钟内完成几十 GB 数据的平滑迁移。

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构建蓝鲸生态，推动运维团队向运维开发升级的第一次转型，并将腾讯内的成功转型经验以产品形态向行业分享。当前致力于运维团队由运维开发向智能化的第二次转型。

智能化，是继自动化之后运维团队的下一站，进入智能化阶段的运维团队，可以将版本发布、环境变更、故障处理等传统的重复性运维工作完全交由运营系统完成，而将更多的精力投入用户体验优化、运营策略分析等工作，进一步提高运维团队在“业务运营”领域的参与度。

要想扎实的落地智能化运维，并让其可以良性发展，覆盖更多的场景和领域，可不单单是整整算法，搞搞机器学习就能做到的。智能化运维是需要建立在自动化和数据化运维基础之上的，是当一个企业已经完整构建了机械执行体系和海量数据分析体系之后，再利用AI技术将原本运维人员通过大脑决策的部分逐步替换为AI部分，这将是一个场景一个场景，一个算法一个算法，逐步训练磨合的漫长过程而没有捷径。

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Docker，作为容器技术最流行的开源工具，从2013年推出至今已然成为了计算领域具有划时代意义的颠覆性产品。据美国Docker官方调研结果显示，2015年美国已经有超过90%的企业正在使用Docker，并有超过70%的企业已经将Docker应用于生产环境中。Docker的使用帮助美国企业将成本缩减到50%以下，将软件开发协作、交付速率提升了13倍以上。
在我国，容器技术也如火如荼，从浙江移动在2015年双11采用Docker作战，到2016年京东动用10万容器应对高并发、秒杀，再到阿里巴巴、华为、招商银行、中国石化、国家电网等500强企业的落地，容器技术已经成为业界最流行的软件交付标准。如今，掌握并精通容器技术和Docker已经成为了各个知名企业和互联网公司技术人员梦寐以求的核心技能。

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运维价值，是每位运维人员终身需要重视和直面的问题。而移动互联网时代，更对运维价值的体现提出了新要求与新挑战。本主题将结合腾讯的微信业务，探讨精细技术运营优化之道，改善产品体验，提高运营效率，降低运营成本，进而帮助公司及业务发展，彰显运维核心价值。