8 位阿里大 V 解密雙 11 背後的技術力量

導讀	2016 年雙 11 是新零售的一個起點。交易額 1207 億，開場 30 分鐘，創造每秒交易峯值 17.5 萬筆，每秒支付峯值 12 萬筆的新紀錄；菜鳥單日物流訂單量超過 6.57 億，創歷史新高……

這些商業上的成功，離不開背後阿里巴巴技術團隊不斷的創新實踐和積累。12 月 6 日 - 7日，20:00 - 22:00，阿里巴巴技術論壇（簡稱 ATF）——雙 11 技術創新在線專場將會爲您解密這些雙 11 背後的技術力量。

咱們特別邀請了親歷 2016 年雙 11 的 8 位阿里技術大 V，

• 從承載億級用戶大流量的網絡自動化技術，到資源充分利用的超大規模 Docker 化；
• 從支撐最大規模在線交易的實時和離線計算能力，到人工智能在搜索和推薦場景下的創新應用；
• 從顛覆購物體驗的 VR 互動，到背後千人千面的商鋪個性化；
• 從應對前端極限挑戰的「秒開項目」，到絢爛媒體大屏背後全面的數據架構；

經過這些創新實踐分享，但願可以與更多技術夥伴深刻討論和互動。掃描或長按下方二維碼直接報名：

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12 月 6 日，聚焦網絡自動化，大規模計算，在線 AI 應用和 VR

議題 & 嘉賓簡介：

一、阿里雙十一背後的網絡自動化技術

張銘：阿里巴巴研究員

我的簡介：

負責阿里巴巴網絡自動化系統和工具的研發。他擁有 16 項美國專利，並在國際知名的會議和刊物上表過多篇極具影響力的論文。他還受邀在國際頂級的網絡學術會議上（例如 ACM SIGCOMM） 擔任評委。

演講簡介：

每一年的雙十一對阿里的網絡都是一次嚴峻的考驗。在雙十一當天，阿里的網絡必須承載來自於世界各地數以億計的用戶所帶來的巨大流量。而在這期間，任何一個看起來微小的故障或者失誤都有可能給阿里的客戶帶來難以估量的損失。爲了保證網絡可以穩定可靠的度過雙十一，咱們必須在雙十一以前就計劃而且作好大量的準備工做，這包括：

1. 對整個網絡進行多維度多批次的檢查，將絕大部分的隱患和風險提早進行修復，減少故障可能發生的機率；
2. 對雙十一活動期間任何可能出現的故障，提早設計而且演練好預案，以保證即使故障發生也可以作到快速的處理和恢復，減少故障對客戶的影響。

在此次演講中，咱們將會介紹阿里網絡團隊所打造的一系列網絡自動化工具，正是這些工具讓咱們可以完成這些細緻而又繁重的準備工做，讓阿里的網絡能夠輕鬆應對雙十一的挑戰。

二、阿里大規模數據計算與處理平臺

林偉：阿里巴巴資深技術專家

我的簡介：

阿里雲大數據計算平臺資深架構師，負責大數據平臺總體架構的規劃、設計和優化。林偉有十多年大型分佈式系統的架構設計經驗。

演講簡介：

雙 11 對阿里雲大數據平臺的技術挑戰主要體如今兩方面。實時數據處理技術方面，包括日誌數據和交易數據的實時採集、分發、計算，最終在媒體直播大屏上實時渲染和展現，整個鏈路的穩定性保障壓力是巨大的。今年雙 11，阿里雲實時大數據系統完成了三項世界級的挑戰：

1. 低延時，從零點第一筆交易發生，到媒體大屏上顯示出統計結果，整個處理過程僅延時僅幾秒鐘；
2. 高性能、高吞吐，最高處理速度達到千萬條/秒，流計算的總體性能比去年提高了 N 倍；
3. 高可用，全天服務不降級、無端障，扛下了高峯期全部的流量。

而在超大規模的離線數據處理方面，雙 11 期間，阿里雲 MaxCompute 抗下了單天數據處理峯值上百 PB，以及百萬級的調度做業，這對於做業調度、計算性能、系統穩定性等都是極大的考驗。

三、在線 AI 技術在搜索與推薦場景的應用

徐盈輝：阿里巴巴研究員

我的簡介：

日本豐橋技術科學大學計算機科學博士，阿里搜索事業部搜索排序和基礎算法的負責人。他規劃和設計了搜索新一代的排序框架體系，創建了集 offline-nearline-online 三位一體的電商平臺個性化搜索體系，推進和完成了搜索實時在線計算體系的規模化和平臺化，在技術的先進性和業務的推進上都取得了突破性成果。

演講簡介：

搜索與推薦做爲阿里電商平臺輔助消費者與商品（賣家）的互動更加趣味化和效率化的智能中樞，不只僅能夠從海量用戶行爲數據中尋找行爲規律，結構化行爲序列，並從規律中預測結果，更重要的是給出有效的流量中心化和去中心化的投放決策，從而實現消費者，賣家，平臺三者社會福利的最大化。淘寶的搜索和推薦發展到今天，正在從智能的依靠機器學習能力解決業務問題，向更高效的從不肯定性中探索目標的學習 + 決策的能力進化。

四、揭祕阿里虛擬互動實驗室

袁嶽峯：阿里巴巴高級技術專家

我的簡介：

阿里移動平臺虛擬&互動實驗室負責人，GM Lab 技術負責人。致力於提高營銷互動的能力和效率，探索 VR/AR 等新技術，並使之應用於現有業務體系中。

演講簡介：

不管是創新的 Buy＋VR 購物體驗，仍是雙 11 豐富多彩的互動玩法，都讓廣大消費者在知足購物需求的同時提早體驗到將來的新零售時代，而這些腦洞大開的技術革命都離不開來虛擬&互動實驗室的同窗們。本次分享將以 VR 電商購物爲例，探討手機端的創新體驗研發的經驗；同時，分享對移動營銷活動的快速交付體系的思考。

12 月 7 日，探究 Docker、數字大屏、數據賦能、前端「極限挑戰」

議題 & 嘉賓簡介：

一、阿里超大規模 Docker 化之路

林昊：阿里巴巴研究員

我的簡介：

2007 年加入當時的淘寶網，在阿里巴巴的九年時間中經歷了多個不一樣技術領域。打造了阿里目前使用最爲普遍的核心中間件之一的服務框架；建設了阿里的 HBase 團隊，發展到今天 HBase 已是阿里最重要的 NoSQL 產品；打造阿里基於 LXC 的虛擬化系統，以及集羣資源管理系統，不斷下降阿里巴巴在機器資源上投入的成本；設計並帶領團隊實現了阿里巴巴技術發展史上具備里程碑意義的異地多活，使阿里巴巴電商系統具有了在中國範圍內任意城市部署，並在線熱切換的能力。

演講簡介：

阿里在 Docker 化的這條路上，碰到了規模、多元化場景所帶來的各類挑戰，此次分享中將給你們介紹阿里爲何要引入 Docker，以及如何完成此次超大規模的 Docker 化。

二、雙 11 媒體大屏背後的數據技術和產品

羅金鵬：阿里巴巴高級技術專家

我的簡介：

畢業於浙江大學，現負責數據技術與產品部公共數據平臺團隊，承擔了集團數據公共層、阿里數據平臺、觀星臺、生意參謀、集團財報、雙11媒體大屏等產品數據研發工做，對數據管理、數據應用、實時和離線計算等技術有豐富的經驗。

演講簡介：

阿里巴巴數據技術與產品部連續多年承擔雙 11 媒體大屏的實時計算開發任務，看似激動人心的數字背後，蘊含着這支技術團隊多年來不斷進行技術優化、追求卓越的努力，從最開始手忙腳亂、驚心動魄，到如今的輕鬆應對、指揮若定，他們到底進行了哪些技術改進？阿里巴巴公共數據平臺團隊負責人羅金鵬，將從技術架構、模型重構、資源調度、鏈路保障等多方面爲你們帶來精彩的解讀。

三、數據賦能商家背後的 AI 技術

魏虎：阿里巴巴資深技術專家

我的簡介：

早期負責淘寶網站架構，主導了淘寶多個大型架構變遷項目。後期從事大數據方向的技術研發，主導研發了阿里集團的個性化推薦平臺，推進並支撐阿里全部重要個性化推薦場景的落地。目前的主要工做是經過大數據和人工智能相關技術提高阿里商家的效能，從而爲商家賦能。

演講簡介：

大數據時代下，阿里巴巴在平臺積累了豐富的經驗，並正在從賦能平臺向賦能商家演進。咱們利用機器學習與人工智能技術，爲商家提供一系列更加智能的產品，幫助他們更好的經營。本次分享將爲你們介紹阿里是若是利用大數據技術來爲商家賦能，包括千人千面的商鋪個性化、智能海報、頭條等。

四、面對雙11的前端「極限挑戰」

舒文亮：阿里巴巴高級技術專家

我的簡介：

2016 雙 11 前端總 PM；天貓前端 Team leader，現主要負責天貓營銷體系建設，推動跨終端體系、NodeJS 在天貓的落地。

演講簡介：

2016 年是雙 11 歷史上對前端挑戰最大的一年，來自各個維度的技術挑戰當匯聚到一個不容有失的項目，咱們的前端們在哪些領域上作了深刻？

1. 100% 的服務能力：由前端主導的服務端渲染構（Wormhole）成爲了電商系的基礎渲染構架，當它面臨瞬間十數倍的負載來如何要實現從前到後 100% 可用、全鏈路的穩定性？
2. 秒級的終端體驗： 雙 11 團隊推動了「秒開項目」，目標是 90% 的頁面能實現秒級體驗，前端們進行了 HTTP 協議、WebP、埋點、Zcache 等方案的改進，並將 Weex 升級爲終端渲染的基礎方案，在這個過程當中有什麼哪些經驗和雷區？
3. VR & 3D 互動體驗： VR 和 3D 的興起、聲勢浩大的雙 11 晚會，讓雙 11 中的互動技術在難度及穩定上有了更嚴苛的目標，做爲電商領域的吃螃蟹者，咱們作了什麼？
4. 可視化的前端監控：如何量化和評估性能、穩定性、體驗，將抽象變爲具象並落地到作到系統可視？對以往專一在開發領域的咱們來講是新的難題。
5. 無障礙的端體驗（Accessibility）：600 萬擁有智能設備的視力障礙人士如何作到在雙 11 中擁有購物的平權？這個挑戰也讓激烈熱血的雙 11 蘊含了人文氣息。

阿里巴巴技術論壇--雙11技術創新在線專場，全面解讀2016雙11背後技術創新的饕餮盛宴，您不能錯過！我期待經過每場2小時的分享，讓你們可以更加深刻地瞭解咱們的技術歷程，期待咱們的大V可以和你們進行更深刻的互動和交流！

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