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8 位阿里大 V 解密双 11 背后的技术力量

| 2016-11-28 17:48      

2016 年双 11 是新零售的一个起点。交易额 1207 亿,开场 30 分钟,创造每秒交易峰值 17.5 万笔,每秒支付峰值 12 万笔的新纪录;菜鸟单日物流订单量超过 6.57 亿,创历史新高…… 

这些商业上的成功,离不开背后阿里巴巴技术团队不断的创新实践和积累。12 月 6 日 - 7日,20:00 - 22:00,阿里巴巴技术论坛Alibaba Technology Forum(简称 ATF)——双 11 技术创新在线专场将会为您解密这些双 11 背后的技术力量。

我们特别邀请了亲历 2016 年双 11 的 8 位阿里技术大 V,

  • 从承载亿级用户大流量的网络自动化技术,到资源充分利用的超大规模 Docker 化;
  • 从支撑最大规模在线交易的实时和离线计算能力,到人工智能在搜索和推荐场景下的创新应用;
  • 从颠覆购物体验的 VR 互动,到背后千人千面的商铺个性化;
  • 从应对前端极限挑战的“秒开项目”,到绚烂媒体大屏背后全面的数据架构;

通过这些创新实践分享,希望能够与更多技术伙伴深入讨论和互动。扫描或长按下方二维码直接报名:

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12 月 6 日,聚焦网络自动化,大规模计算,在线 AI 应用和 VR

议题 & 嘉宾简介:

1、阿里双十一背后的网络自动化技术

张铭:阿里巴巴研究员

个人简介:

负责阿里巴巴网络自动化系统和工具的研发。他拥有 16 项美国专利,并在国际知名的会议和刊物上表过多篇极具影响力的论文。他还受邀在国际顶级的网络学术会议上(例如 ACM SIGCOMM) 担任评委。

演讲简介:

每年的双十一对阿里的网络都是一次严峻的考验。在双十一当天,阿里的网络必须承载来自于世界各地数以亿计的用户所带来的巨大流量。而在这期间,任何一个看起来微小的故障或者失误都有可能给阿里的客户带来难以估量的损失。为了保证网络能够稳定可靠的度过双十一,我们必须在双十一之前就计划并且做好大量的准备工作,这包括:

  1. 对整个网络进行多维度多批次的检查,将绝大部分的隐患和风险提前进行修复,减小故障可能发生的机率;
  2. 对双十一活动期间任何可能出现的故障,提前设计并且演练好预案,以保证即便故障发生也能够做到快速的处理和恢复,减小故障对客户的影响。

在这次演讲中,我们将会介绍阿里网络团队所打造的一系列网络自动化工具,正是这些工具让我们能够完成这些细致而又繁重的准备工作,让阿里的网络可以轻松应对双十一的挑战。 

2、阿里大规模数据计算与处理平台

林伟:阿里巴巴资深技术专家

个人简介:

阿里云大数据计算平台资深架构师,负责大数据平台整体架构的规划、设计和优化。林伟有十多年大型分布式系统的架构设计经验。

演讲简介:

双 11 对阿里云大数据平台的技术挑战主要体现在两方面。实时数据处理技术方面,包括日志数据和交易数据的实时采集、分发、计算,最终在媒体直播大屏上实时渲染和展示,整个链路的稳定性保障压力是巨大的。今年双 11,阿里云实时大数据系统完成了三项世界级的挑战:

  1. 低延时,从零点第一笔交易发生,到媒体大屏上显示出统计结果,整个处理过程仅延时仅几秒钟;
  2. 高性能、高吞吐,最高处理速度达到千万条/秒,流计算的整体性能比去年提升了 N 倍;
  3. 高可用,全天服务不降级、无故障,扛下了高峰期所有的流量。

而在超大规模的离线数据处理方面,双 11 期间,阿里云 MaxCompute 抗下了单天数据处理峰值上百 PB,以及百万级的调度作业,这对于作业调度、计算性能、系统稳定性等都是极大的考验。 

3、在线 AI 技术在搜索与推荐场景的应用

徐盈辉:阿里巴巴研究员

个人简介:

日本丰桥技术科学大学计算机科学博士,阿里搜索事业部搜索排序和基础算法的负责人。他规划和设计了搜索新一代的排序框架体系,建立了集 offline-nearline-online 三位一体的电商平台个性化搜索体系,推动和完成了搜索实时在线计算体系的规模化和平台化,在技术的先进性和业务的推动上都取得了突破性成果。

演讲简介:

搜索与推荐作为阿里电商平台辅助消费者与商品(卖家)的互动更加趣味化和效率化的智能中枢,不仅仅可以从海量用户行为数据中寻找行为规律,结构化行为序列,并从规律中预测结果,更重要的是给出有效的流量中心化和去中心化的投放决策,从而实现消费者,卖家,平台三者社会福利的最大化。淘宝的搜索和推荐发展到今天,正在从智能的依靠机器学习能力解决业务问题,向更高效的从不确定性中探索目标的学习 + 决策的能力进化。

4、揭秘阿里虚拟互动实验室

袁岳峰:阿里巴巴高级技术专家

个人简介:

阿里移动平台虚拟&互动实验室负责人,GM Lab 技术负责人。致力于提升营销互动的能力和效率,探索 VR/AR 等新技术,并使之应用于现有业务体系中。

演讲简介:

无论是创新的 Buy+VR 购物体验,还是双 11 丰富多彩的互动玩法,都让广大消费者在满足购物需求的同时提前体验到未来的新零售时代,而这些脑洞大开的技术革命都离不开来虚拟&互动实验室的同学们。本次分享将以 VR 电商购物为例,探讨手机端的创新体验研发的经验;同时,分享对移动营销活动的快速交付体系的思考。

12 月 7 日,探究 Docker、数字大屏、数据赋能、前端“极限挑战”

议题 & 嘉宾简介:

1、阿里超大规模 Docker 化之路

林昊:阿里巴巴研究员

个人简介:

2007 年加入当时的淘宝网,在阿里巴巴的九年时间中经历了多个不同技术领域。打造了阿里目前使用最为广泛的核心中间件之一的服务框架;建设了阿里的 HBase 团队,发展到今天 HBase 已经是阿里最重要的 NoSQL 产品;打造阿里基于 LXC 的虚拟化系统,以及集群资源管理系统,不断降低阿里巴巴在机器资源上投入的成本;设计并带领团队实现了阿里巴巴技术发展史上具有里程碑意义的异地多活,使阿里巴巴电商系统具备了在中国范围内任意城市部署,并在线热切换的能力。

演讲简介:

阿里在 Docker 化的这条路上,碰到了规模、多元化场景所带来的各种挑战,这次分享中将给大家介绍阿里为什么要引入 Docker,以及如何完成这次超大规模的 Docker 化。 

2、双 11 媒体大屏背后的数据技术和产品

罗金鹏:阿里巴巴高级技术专家

个人简介:

毕业于浙江大学,现负责数据技术与产品部公共数据平台团队,承担了集团数据公共层、阿里数据平台、观星台、生意参谋、集团财报、双11媒体大屏等产品数据研发工作,对数据管理、数据应用、实时和离线计算等技术有丰富的经验。

演讲简介:

阿里巴巴数据技术与产品部连续多年承担双 11 媒体大屏的实时计算开发任务,看似激动人心的数字背后,蕴含着这支技术团队多年来不断进行技术优化、追求卓越的努力,从最开始手忙脚乱、惊心动魄,到现在的轻松应对、运筹帷幄,他们到底进行了哪些技术改进?阿里巴巴公共数据平台团队负责人罗金鹏,将从技术架构、模型重构、资源调度、链路保障等多方面为大家带来精彩的解读。 

3、数据赋能商家背后的 AI 技术

魏虎:阿里巴巴资深技术专家

个人简介:

早期负责淘宝网站架构,主导了淘宝多个大型架构变迁项目。后期从事大数据方向的技术研发,主导研发了阿里集团的个性化推荐平台,推动并支撑阿里所有重要个性化推荐场景的落地。目前的主要工作是通过大数据和人工智能相关技术提升阿里商家的效能,从而为商家赋能。

演讲简介:

大数据时代下,阿里巴巴在平台积累了丰富的经验,并正在从赋能平台向赋能商家演进。我们利用机器学习与人工智能技术,为商家提供一系列更加智能的产品,帮助他们更好的经营。本次分享将为大家介绍阿里是如果利用大数据技术来为商家赋能,包括千人千面的商铺个性化、智能海报、头条等。

4、面对双11的前端“极限挑战”

舒文亮:阿里巴巴高级技术专家

个人简介:

2016 双 11 前端总 PM;天猫前端 Team leader,现主要负责天猫营销体系建设,推进跨终端体系、NodeJS 在天猫的落地。

演讲简介:

2016 年是双 11 历史上对前端挑战最大的一年,来自各个维度的技术挑战当汇聚到一个不容有失的项目,我们的前端们在哪些领域上做了深入?

  1. 100% 的服务能力:由前端主导的服务端渲染构(Wormhole)成为了电商系的基础渲染构架,当它面临瞬间十数倍的负载来如何要实现从前到后 100% 可用、全链路的稳定性?
  2. 秒级的终端体验: 双 11 团队推进了“秒开项目”,目标是 90% 的页面能实现秒级体验,前端们进行了 HTTP 协议、WebP、埋点、Zcache 等方案的改进,并将 Weex 升级为终端渲染的基础方案,在这个过程中有什么哪些经验和雷区?
  3. VR & 3D 互动体验: VR 和 3D 的兴起、声势浩大的双 11 晚会,让双 11 中的互动技术在难度及稳定上有了更严苛的目标,作为电商领域的吃螃蟹者,我们做了什么?
  4. 可视化的前端监控:如何量化和评估性能、稳定性、体验,将抽象变为具象并落地到做到系统可视?对以往专注在开发领域的我们来说是新的难题。
  5. 无障碍的端体验(Accessibility):600 万拥有智能设备的视力障碍人士如何做到在双 11 中拥有购物的平权?这个挑战也让激烈热血的双 11 蕴含了人文气息。

阿里巴巴技术论坛--双11技术创新在线专场,全面解读2016双11背后技术创新的饕餮盛宴,您不能错过!我期待通过每场2小时的分享,让大家能够更加深入地了解我们的技术历程,期待我们的大V能够和大家进行更深入的互动和交流!

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