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钱汉涛
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被忽视的区块链瑞士军刀:Graphene工具组

吕文哲
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使用JavaScript快速构建星云链DApp

王峰
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区块链架构设计中的风险与安全防护

李庆华
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AR物联网如何落地工业4.0

苏波
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基于树莓派OS的IoT区块链操作系统介绍

刘端阳
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海量终端IoT平台的架构演进

王华建
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Greenplum数据库的智能监控进化论

程元
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支撑百亿级请求的微博广告智能运维技术实践

彭冬
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异常日志的智能检测和分析

饶琛琳
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腾讯AIops的技术路径与实践

梁定安
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Apache HAWQ on Kubernetes: Bring SQL on Hadoop to Cloud

翁岩青
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基于Kata containers提供原生容器云服务

王旭
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阿里基于Kubernetes的serverless云服务应用实践

黄玉奇(徙远)
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大规模MongoDB应用与优化实践

李丹
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MySQL 8.0 Redo Designed Vs Oracle Redo

李真旭
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ofo分布式数据库odds演进

张洪
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MySQL Group Replication 下一代金融数据库架构

赖明星
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WebAssembly在全民直播的应用

赵洋
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Node.js微服务架构之路

蒲松洋
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ReactNative替代方案plato在腾讯课堂App中的实践

王华杰
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小米广告BI平台实践

贾菁辉
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基于flink的实时指标聚合系统实践

鞠大升
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个数实时统计与AI数据智能平台整合架构设计

董霖
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百度云数据分析架构产品解析

马如悦
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互金行业数据安全之数据脱敏建设

杜亚威
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小赢科技的互联网金融数据与应用

林实立
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金融平台的设计与实践(付钱拉FaaS诞生之路)

王天琦
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罗辑思维微服务改造实践

方圆
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从微服务架构看Spring Cloud Function与FaaS

王钧平
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微博服务化的新姿势--service mesh实践

张雷
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JDK 10 深度解析

杨晓峰
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金融级消息队列的演进之路

蒋涛
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深入解析OceanBase的SQL优化器和分布式并行执行原理

潘毅
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从传统服务化走向Service Mesh

黄挺
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数字金融时代的云原生架构转型路径

杨冰
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ofo服务化架构演进

刘连营
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爱奇艺分布式高并发网关实践及优化之路

吴杰珂
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美拍短视频成本减半及毫秒起播优化实践

黄及峰
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LinkedIn大型移动应用的架构与实践

廖锦幸
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头条客户端监控体系实践

俞鑫
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五大优化!让美拍直播首屏耗时减少70%以上

包红来
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如何构建专项质量体系

李昶博
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生产环境下的QA

林冰玉
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规模化持续集成方法:流程定制与服务组件化

熊志男
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大数据测试之十八般兵器

沈立彬 (Tim Shen)
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建设能打胜仗的异地研发团队

史海峰
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跨国公司到初创公司的研发管理

颜世兴
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技术团队管理,管技术还是管人?

郭理靖
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DevOps实践案例及落地方法论详解

刘劲辉
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曹水生
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非互联网企业落地 DevOps 的案例分享

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唯品会的Devops实践

王喜春
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平凡之路,从学生到 CTO

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技术人成长的那些事

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锻造属于你的张力

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数美实时反欺诈架构实践

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讯飞云AI平台架构之路

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对话机器人的最佳实践

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先知3.0机器学习平台架构设计

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自动驾驶领域AI应用场景剖析

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服务搜索的机器学习实践

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公有链与联盟链的混合架构实践

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去中心化区块链数据库ThunderDB

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使用安全分片的可扩展公有链Zilliqa

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基于侧链存储的主链扩容技术方案分享

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Bytom公链构架实践

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演讲概要 第一代AI平台主要构建了适合AI能力服务的系统架构,包括流式数据传输协议,流式服务框架,流式计算引擎框架。随着系统流量的爆增,很快出现了一系列的系统问题:响应慢、成功率低、故障率高,排障难。接下来就是系统优化之路,包括接入调度、接入协议优化(HTTP/WebSocket/HTTP2/QUIC),服务去状态化,计算引擎调度优化,trace系统的建设(APM),质量量化分析(大数据分析)等。 在度过稳定性难关后,随着AI应用场景的愈发复杂,AI能力的组合需求越来越多,导致了大量的定制研发工作,迫切需要一个更加通用的架构来支撑。架构之路,殊途同归。基于SOA思想的AI服务架构应运而生,AI能力单元化,引入编排调度(难点流式编排调度),配合扩展FaaS来做输入输出适配。由此演化出了由一系列AI能力组合出来的语音交互平台(AIUI)。当然AIUI作为一个语音交互系统,本身也遇到了一系列挑战。AIUI本身具备了Link具体场景的能力,我们会介绍AI Link 到 IoT智能家居场景上的一些实践。   听众收益 1.了解AI平台独特的流式计算架构 2.了解通用高可用系统的一些坑与优化经验,包括接入调度、接入协议优化(HTTP/WebSocket/HTTP2/QUIC),服务去状态化,计算引擎调度优化,trace系统的建设(APM),质量量化分析(大数据分析)等 3.了解一个能适配任意AI能力组合的通用架构以及产生的化学反应,如AIUI(语音交互系统,对标Amazon Alexa) 4.了解AI Link的一些应用场景案例,如IoT
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