2018 年初,淘宝开始尝试进行整个架构升级,重点在于将同步的架构改为异步,架构升级在部分应用中取得了 40% 以上的性能提升,同时也为后续的回压推进打下了基础。自此,反应式架构已经在淘宝双十一生产环境落地,取得超出预期的效果。
5 月初,Twitter 宣布将基础设施从 Mesos 全面转向 Kubernetes,在持续投入 Mesos 项目近 10 年之后,Twitter 公司突然宣布全面转向 Kubernetes 体系,基本上说明 Kubernetes 大势所趋。
关于架构方向的趋势,就是 ArchSummit 为大家准备的内容方向,同时介绍各个公司在某项技术上的关键性成果,帮助大家解决工作中遇到的问题......
在即将召开的 7 月 12 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上,邀请淘宝的专家 许泽彬 老师来分享《淘宝反应式应用架构的探索与实践》,以及 孙健波 老师会分享《参数化陷阱与 DSL 缺陷:K8s 声明式应用管理的实践与教训》,分享阿里围绕 K8s API 构建的云原生应用管理技术体系细节。
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目前淘宝在反应式架构方面的探索已走在落地实践的路上,在初步落地之后,一些应用的性能甚至提升了 50%+,RT 下降了 40%+。在有初步落地结果之后,淘宝继续对部分关键应用进行线程模型的极致优化,在 2018 年的双 11 经历了大规模流量的验证,在 2019 年初,回压也初步在淘宝的关键应用试点落地...
对于前端开发人员,采用 Serverless 理念对 BFF 层进行改造,使这一切成为了可能,零配置即可完成项目的发布上线,同时极大的降低运维成本。除此之外,还将分享作为前端开发人员,在基于 Serverless 理念的基础上,针对开发者的开发以及用户的使用体验上做的一系列探索和创新实践经验。
同程艺龙在业务高速增长的背景下,稳定性成为基础架构部首先面临的考验。在考虑稳定性的同时,也希望能支持业务的快速变化,以实现业务的高效创新。本次演讲,将分享通过自研服务网格平台,提升业务稳定性与快速变化能力的经验。
在 2017 年 9 月,阿里开始对 Lazada 的全系统改造,重构升级。经历 6 个月时间,对客户端,搜索,导购,电商中台,履约,端到端链路重新设计规划,涉及到十几个技术 BU 的协同和技术选型工作。对新的支付渠道,多语言定制,数据迁移方案,UAT 测试,本地员工培训等过程进行重新开发。除此之外,还涉及到团队调整,资源配置等问题,这些宝贵的经验很值得分享给大家。
领域驱动设计(DDD)逐渐成为一个开发人员用于炫耀的口号。很多没有受过基本软件工程训练的开发人员,打着领域驱动设计的大旗胡作非为,大有重演敏捷一幕的味道。本演讲结合软件工程历史文献,剖析领域驱动设计所使用的热门用语中,哪些是带来进步的,哪些是“重新包装”的,哪些是“因为无知而重新发明”的,哪些是无用的。
TiDB 作为一个分布式数据库面临的一个非常严重的挑战在于如何让用户相信,他们存储在 TiDB 里面的数据是安全的,所以从一开始开发 TiDB 的时候就引入混沌工程,来保证 TiDB 在各种极端情况下面的稳定性。演讲中会分享一些在 TiDB 应用混沌工程的方法,介绍基于 K8s 自己研发的自动化测试平台 Schrodinger,以及如何在 Schrodinger 里应用混沌来测试系统。
石墨文档 2016 年底开始商业化进程,发布 SaaS 版本,做用户增长开始做 SDK 和私有部署,服务从几十人到上万规模的企业。通过洞察,发现了 ToB 企业的增长核心:产品的质量、对企业用户的深度洞察、企业的服务能力和产品的口碑。
阿里巴巴为了能够解决规模化场景中 Kubernetes 应用管理与维护的复杂性问题,围绕着 Kubernetes API 构建了一套对应用进行标准化描述、定制、自动化管理的完整的云原生应用管理技术体系。利用 Helm Charts 进行标准化的应用描述, 将海量 YAML 文件托管于云原生应用中心(App Hub);使用 Overlay 的方式进行 YAML 文件 PATCH 化定制,实现 YAML 文件复用、Rebase 与变更追踪;使用 Kubernetes 自动化工具 Kruise 代替社区 Deployment 进行阿里内部的应用管理,插件化的实现“原地升级”等互联网场景中的重要需求。
配送效率和用户体验是美团配送业务的核心竞争力,智能调度系统对于提升效率和优化体验起到关键作用。随着单量上涨、骑手增多、配送场景复杂化,调度算法也面临日益增大的挑战。什么是好的调度算法?美团智能调度算法的架构如何演进?如何让技术进步驱动业务迭代?这些都会在演讲中详细解读。
欧盟资料保护法规 GDPR 发布之后,各公司在数据获取和处理上更加谨慎。Google 内部业务线都有自己的数据,这么多的数据群不仅给公司增加维护成本,也不利于数据分享,在此基础上建立了一个开放的数据发现和分析平台。陆老师所在团队开发的产品旨在让大家能够有一个平台去发现数据,让各自的数据处理更加容易,这也是此次分享的核心。
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