2017年，機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、人工智能等詞匯成為軟件研發(fā)行業(yè)的主流，大前端、DevOps、區(qū)塊鏈等技術(shù)方式成為熱點(diǎn)方向；2017年，智能硬件開始成為新的焦點(diǎn)，這一年更被稱為智能音箱井噴的一年；2017年，互聯(lián)網(wǎng)更快速地發(fā)展，要求一切都變得更快，工程效率、交付速度、創(chuàng)新速度。還有軟件重構(gòu)、云平臺(tái)搭建、多活改造、數(shù)據(jù)變現(xiàn)、大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型……11月9-12日，北京國家會(huì)議中心， 第六屆TOP100全球軟件案例研究峰會(huì) 。4天時(shí)間，洞察100位技術(shù)帶頭人所思所想的案例實(shí)踐。 2017年TOP100summit依舊是5個(gè)專場(chǎng)同時(shí)并行，15個(gè)話題方向全面展示軟件研發(fā)全生命周期各個(gè)維度的實(shí)踐和解決方案。 專場(chǎng)一：體驗(yàn)設(shè)計(jì)/產(chǎn)品創(chuàng)新/運(yùn)營驅(qū)動(dòng) 精選案例 ●《Balancing Creativity and technology to make innovation product》 Ruthia He ——Facbook Product Designer 案例價(jià)值：設(shè)計(jì)過程就像一場(chǎng)需要在產(chǎn)品目標(biāo)、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、創(chuàng)意發(fā)揮、用戶體驗(yàn)之間不斷探索尋找平衡的旅程。在緊張的資源中縱橫捭闔是一種藝術(shù)，舉例來說，你需要時(shí)刻提醒自己你的產(chǎn)品目標(biāo)是什么，但實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源很可能一直不足；又或者設(shè)計(jì)師的靈感催生了一項(xiàng)獨(dú)特的創(chuàng)意，但是這種創(chuàng)意卻不一定能被所有人接受。本案例將以講師在硅谷的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)為內(nèi)容告訴大家如何找到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的「完美平衡點(diǎn)」。 ●《“一元購畫”背后的設(shè)計(jì)思考》 陳曉暢——騰訊用戶研究與體驗(yàn)設(shè)計(jì)部設(shè)計(jì)中心總監(jiān) 案例價(jià)值：8月29日，朋友圈被一幅幅出自“小朋友”之手的美麗畫作所刷屏。短短半天時(shí)間，580萬人次參與，籌得善款1500余萬?；ヂ?lián)網(wǎng)已經(jīng)在改變我們的公益事業(yè)?？萍歼B接信任，為公益做設(shè)計(jì)，那么怎樣做才會(huì)有更好的效果，本案例會(huì)復(fù)盤整個(gè)傳播事件，帶大家去看“一元購畫”背后的設(shè)計(jì)思考，同時(shí)結(jié)合設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在對(duì)騰訊公益10年的設(shè)計(jì)支持中的經(jīng)驗(yàn)，探討如何用服務(wù)設(shè)計(jì)為公益創(chuàng)造更多的價(jià)值。 ●《揭開人工智能終端的時(shí)代——天貓精靈的思考和定義》 茹憶——阿里巴巴人工智能實(shí)驗(yàn)室（）智能終端負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：天貓精靈的問世代表著阿里巴巴對(duì)人工智能時(shí)代下智能終端的思考和探索，智能終端在完善用戶體驗(yàn)、降低使用門檻的同時(shí)也意味著終端生態(tài)的封閉加強(qiáng)。人工智能時(shí)代相對(duì)封閉的生態(tài)意味著廠商想要提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)，不通過終端很難完成，而未來云端一體將成為大勢(shì)所趨的新格局，本案例思考在這樣的趨勢(shì)下如何利用自身優(yōu)勢(shì)定義和落地終端產(chǎn)品。 ●《用戶至上--從智能家居終端的戰(zhàn)爭(zhēng)中脫穎而出》 陳亞——Amazon 資深工程師 案例價(jià)值：智能家居的終端作為智能家居的入口，是各大巨頭搶占市場(chǎng)的主要陣地。那什么讓亞馬遜一個(gè)零售業(yè)起家的電商從這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中脫穎而出，以壓倒性的優(yōu)勢(shì)，占據(jù)終端市場(chǎng)70%的份額? 本案例將以Echo產(chǎn)品為例，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)及開發(fā)管理模式兩大方面來分析，亞馬遜是怎樣將Customer Obession深入到產(chǎn)品的各個(gè)階段，壓制了以技術(shù)見長(zhǎng)的Google。同時(shí)本案例也對(duì)目前國內(nèi)的智能家居終端做一個(gè)探索性的分析。 ●《滴滴新業(yè)務(wù)背后的增長(zhǎng)抓手》 李森——滴滴 增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：本案例將講述分享者自2015年加入滴滴后，先后負(fù)責(zé)的順風(fēng)車車主拉新、巴士產(chǎn)品用戶增長(zhǎng)、小巴產(chǎn)品冷啟動(dòng)、快車重慶區(qū)縣業(yè)務(wù)等從0-1的增長(zhǎng)型業(yè)務(wù)的思考和實(shí)踐，從增長(zhǎng)的邏輯展開，通過復(fù)盤業(yè)務(wù)介紹給大家一些屢試不爽的增長(zhǎng)抓手，介紹滴滴快車、小巴等業(yè)務(wù)從0到1冷啟動(dòng)項(xiàng)目如何解決增長(zhǎng)問題，如何解決場(chǎng)景內(nèi)最后一公里的交通問題。 專場(chǎng)二：工程文化/團(tuán)隊(duì)增長(zhǎng)/績(jī)效考核 精選案例 ●《The Science behind Art - Five Years Journey of Data Team at Riot Games》 李仁杰——Riot Games Head of Data 案例價(jià)值：本案例以Riot Games數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)五年的心路歷程為主線介紹如何從零到有建立一支國際一流的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì), 每年團(tuán)隊(duì)的工作和vision如何成長(zhǎng)和進(jìn)化，以及這其中的收獲和走過的彎路。以每年精選一個(gè)case study為副線，介紹全球最受歡迎的游戲《英雄聯(lián)盟》是如何用數(shù)據(jù)來提高玩家的體驗(yàn)，支持和幫助公司每一個(gè)部門的商業(yè)決策和運(yùn)營計(jì)劃，以及如何用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來顛覆傳統(tǒng)的產(chǎn)品。 ●《Google如何利用OKR幫助團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)不可能的任務(wù)》 Zhouzhou He——Google 產(chǎn)品經(jīng)理《從傳統(tǒng)項(xiàng)目轉(zhuǎn)型敏捷，你只需要兩天》 案例價(jià)值：Google作為世界頂尖的科技公司之一，挑戰(zhàn)了許多在之前看來不可能完成的高精尖任務(wù)，比如AlphaGo圍棋，谷歌翻譯，自動(dòng)駕駛汽車，Tensorflow，TPU等。Google是如何組織和激勵(lì)團(tuán)隊(duì)的？又如何確保團(tuán)隊(duì)齊心協(xié)力，向同一個(gè)方向沖刺？本案例來自于Google現(xiàn)任美國總部產(chǎn)品經(jīng)理的第一手體驗(yàn)。他會(huì)從機(jī)制、人文、流程、決策方法、產(chǎn)品方針以及公司組織等多方面，分享Google的管理成功之道。 ●《華為百人團(tuán)隊(duì)精益看板演進(jìn)變革之路》 陳軍——華為敏捷精益專家 案例價(jià)值：面對(duì)市場(chǎng)需求的激增及快速變化，研發(fā)團(tuán)隊(duì)需要靈活應(yīng)對(duì)快速響應(yīng)，并在有限的人力下提升研發(fā)效率，決定引入精益看板能有效幫助提升研發(fā)效率。本案例講述華為百人團(tuán)隊(duì)精益看板演進(jìn)變革的歷程，從建立看板（四個(gè)實(shí)踐）到運(yùn)作看板（四個(gè)實(shí)踐），取得小勝利，再到團(tuán)隊(duì)遇到困局，停滯不前甚至倒退，面對(duì)困局同團(tuán)隊(duì)一起再審視改進(jìn)，重新走上了正確的道路。 ●《從傳統(tǒng)項(xiàng)目轉(zhuǎn)型敏捷，你只需要兩天》 古月——平安科技高級(jí)敏捷教練 案例價(jià)值：敏捷轉(zhuǎn)型不僅是應(yīng)用一套新的流程，而是要改變?nèi)说乃季S方式和工作方式，甚至改變企業(yè)的組織架構(gòu)。轉(zhuǎn)型是否有捷徑可走？平安科技兩天的Quick Start工作坊又是如何成為從傳統(tǒng)軌道切換到敏捷軌道的有力扳手的？本案例將一一為您揭曉。 ●《非典型敏捷：10天一個(gè)版本》 左楊眉——：中興通訊 敏捷教練 案例價(jià)值：“快”是相對(duì)的。傳統(tǒng)的電信領(lǐng)域仍然堅(jiān)持嚴(yán)格的加法規(guī)則和安全要求，遵循基本的“需求-實(shí)現(xiàn)-發(fā)布-升級(jí)”的流程。本案例從重新梳理用戶價(jià)值出發(fā)，引入過程交付物的概念，實(shí)現(xiàn)了客戶的深度參與和快速反饋；重新審視典型敏捷流程的核心實(shí)踐，基于“快速驗(yàn)證客戶的產(chǎn)品假設(shè)”這一目標(biāo)，去掉自動(dòng)化測(cè)試和持續(xù)集成等實(shí)踐，引入以手繪為中心的低保真交付，引入數(shù)據(jù)模擬和切面功能。某種程度上，本案例是對(duì)《設(shè)計(jì)沖刺》在電信領(lǐng)域的一次加長(zhǎng)版交付項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。 專場(chǎng)三：架構(gòu)演進(jìn)/工程實(shí)踐/大前端 精選案例 ●《618大促網(wǎng)關(guān)承載十億級(jí)的調(diào)用量背后的架構(gòu)實(shí)踐》 王棟 京東 京東商城開放平臺(tái)總架構(gòu)師 案例價(jià)值：每年618大促京東商場(chǎng)開放平臺(tái)在保證近千個(gè)不同類型服務(wù)接口的海量調(diào)用的同時(shí)，還要確保服務(wù)接口之間的互不干擾，并且能夠快速響應(yīng)任何復(fù)雜情況。穩(wěn)定、快速是一直追求的目標(biāo)。本案例將分享實(shí)踐過程中常用的隔離技術(shù)、緩存技術(shù)、SQL優(yōu)化、降級(jí)限流等方法。學(xué)習(xí)京東團(tuán)隊(duì)如何將這些技術(shù)應(yīng)用到每一次的備戰(zhàn)中，確保了每一年的618平穩(wěn)度過。 ●《深圳證券交易所新一代交易系統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)型之路》 喻華麗——深圳證券交易所 總工程師 案例價(jià)值：處于行業(yè)核心地位的業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)持續(xù)平穩(wěn)運(yùn)行有著嚴(yán)苛的要求，如何對(duì)這些核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)換代以滿足業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的需要，是很多CIO及其研發(fā)團(tuán)隊(duì)所面臨的難題。本案例分享了深圳證券交易所在核心系統(tǒng)特別是高可用高性能的實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，實(shí)施去IOE、走向開放平臺(tái)開源技術(shù)、分布式處理、高可用低時(shí)延設(shè)計(jì)的架構(gòu)轉(zhuǎn)型、平穩(wěn)升級(jí)的成功經(jīng)驗(yàn)，分享如何在這種全面重構(gòu)的架構(gòu)轉(zhuǎn)型中確保安全平穩(wěn)升級(jí)、并同時(shí)帶領(lǐng)全市場(chǎng)平穩(wěn)升級(jí)。 ●《餓了么整體服務(wù)異地多活改造》 李雙濤 餓了么 中間件團(tuán)隊(duì)首席架構(gòu)師、異地多活項(xiàng)目總架構(gòu)師 案例價(jià)值：本案例描述了餓了么的異地多活改造，從設(shè)計(jì)到正式上線的過程中，做的各種取舍，以及如何協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，和中間件團(tuán)隊(duì)的工作，安全而平穩(wěn)的改造整個(gè)業(yè)務(wù)，使業(yè)務(wù)從一個(gè)單機(jī)房的服務(wù)，變成多機(jī)房多活的服務(wù)。當(dāng)發(fā)生機(jī)房級(jí)故障的時(shí)候，服務(wù)方可以把用戶路由到健康的機(jī)房，保證在故障發(fā)生時(shí)，業(yè)務(wù)可以正常執(zhí)行，減小機(jī)房級(jí)故障帶來的巨大損失。 ●《Uber for Business, 從0到1健康醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的微服務(wù)創(chuàng)新實(shí)踐》 時(shí)曉宇——Uber Tech Lead 案例價(jià)值：本案例將分享如何從0到1實(shí)現(xiàn)一個(gè)高可用的系統(tǒng)，解決實(shí)際的Uber for Business業(yè)務(wù)問題。通過具體的項(xiàng)目需求和系統(tǒng)架構(gòu)，包括支付系統(tǒng)，賬單系統(tǒng)， Policy系統(tǒng)來分析如何end to end完成這些系統(tǒng)。如何完成從0到1的過程，短短兩年成為Uber一個(gè)非常重要的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)點(diǎn)。同時(shí)，從一個(gè)6人的工程師團(tuán)隊(duì)發(fā)展到近40人。 ●《小米直達(dá)服務(wù)平臺(tái)與移動(dòng)端服務(wù)未來形態(tài)探索》 董紅光——小米MIUI系統(tǒng)框架負(fù)責(zé)人團(tuán)隊(duì)主管 案例價(jià)值：移動(dòng)端服務(wù)目前的承載形式，無論是應(yīng)用還是網(wǎng)頁，都有著一些不足之處，導(dǎo)致用戶使用起來不方便，同時(shí)對(duì)開發(fā)者自身也有一定的影響。如何更加高效的分發(fā)和使用服務(wù)，是行業(yè)中非常關(guān)心的一個(gè)話題。小米在這個(gè)領(lǐng)域也做了一些探索，推出了直達(dá)服務(wù)這樣的技術(shù)平臺(tái)，旨在解決傳統(tǒng)應(yīng)用和網(wǎng)頁承載服務(wù)的情況下存在的一些問題，提高用戶和開發(fā)者各方的效率。本案例主要圍繞小米直達(dá)服務(wù)平臺(tái)，聊一聊小米在這一塊的思考和目前的一些實(shí)踐成果。 專場(chǎng)四——數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能/數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 精選案例 ●《美國NFCU銀行如何利用大數(shù)據(jù)AI開啟轉(zhuǎn)型之路》 江曉東——NFCU 金融數(shù)據(jù)架構(gòu)師 案例價(jià)值：美國NFCU銀行是家財(cái)富200強(qiáng)企業(yè)，到2016年底，已在全球擁有280個(gè)分行，資產(chǎn)超過 7千4百億美元，全美擁有6多萬會(huì)員（客戶）, 全球雇員1萬4千人。 如何管理體量如此龐大的全球線下各分行，ATM機(jī)每日的現(xiàn)金流，整合總部與分行，分行柜臺(tái)與顧客，顧客與ATM機(jī)間的現(xiàn)金存儲(chǔ)，轉(zhuǎn)賬，提取等交易額，決定著銀行與運(yùn)鈔車，央行以及銀行內(nèi)部的結(jié)算和現(xiàn)金流監(jiān)管管理成果和效率。此案例為大型傳統(tǒng)金融企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)和AI項(xiàng)目開辟了一個(gè)非常有意義的案例，將分享NFCU銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能算法解決企業(yè)現(xiàn)金流管理的方法和途徑。 ●《人工智能時(shí)代，二手交易平臺(tái)的智能推薦系統(tǒng)如何演進(jìn)》 孫玄 轉(zhuǎn)轉(zhuǎn) 架構(gòu)算法部負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的推薦系統(tǒng)從0開始打造，針對(duì)業(yè)務(wù)的不同階段，一步步發(fā)展演進(jìn)。在發(fā)展的過程中經(jīng)歷了全局無個(gè)性化推薦階段、個(gè)性化離線推薦階段、個(gè)性化實(shí)時(shí)推薦階段、機(jī)器學(xué)習(xí)排序推薦階段等。本案例會(huì)詳細(xì)講解不同發(fā)展階段的原因、架構(gòu)的演進(jìn)，讓聽眾對(duì)二手交易平臺(tái)的智能推薦系統(tǒng)能夠深刻認(rèn)識(shí)。 ●《先知：人工智能助力Fintech反欺詐讓黑產(chǎn)無處遁形——大數(shù)據(jù)和人工智能如何助力風(fēng)控防御體系》 王婷——宜人貸 數(shù)據(jù)科學(xué)家 案例價(jià)值：先知是基于宜人貸的反欺詐云平臺(tái)，面向Fintech全行業(yè)的一種反欺詐解決方案，以強(qiáng)大的金融數(shù)據(jù)能力、反欺詐智能和線上客戶獲取服務(wù)能力，幫助Fintech企業(yè)解決在信貸申請(qǐng)欺詐、金融中介識(shí)別、團(tuán)伙監(jiān)控/預(yù)警上面臨的一系列問題，為金融科技企業(yè)提供更強(qiáng)大的信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)控制和精準(zhǔn)獲客。本案例將分享在反欺詐云平臺(tái)的構(gòu)建過程中，如何利用人工智能實(shí)現(xiàn)以上功能。 ●《線上到線下場(chǎng)景中機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模的一些應(yīng)用》 張健——3M 數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：線上到線下是未來發(fā)展的重要趨勢(shì)， 數(shù)據(jù)發(fā)掘和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛成熟運(yùn)用到線上軟件開發(fā)，推薦匹配， 用戶分析等等方面。然而線下和線上的數(shù)據(jù)融合，優(yōu)化才剛剛開始。本次分享將從線上到線下零售的具體案例中通過建設(shè)線上到線下數(shù)據(jù)反饋與優(yōu)化系統(tǒng)，將A/B 測(cè)試，深度個(gè)性推薦，加強(qiáng)學(xué)習(xí)等統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法運(yùn)用其中，達(dá)到提高數(shù)據(jù)分析效率，了解用戶行為，增加線下收入等一系列具體的目標(biāo)。 ●《聯(lián)想大數(shù)據(jù)助力聯(lián)想業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)》 于辰濤——聯(lián)想集團(tuán) 大數(shù)據(jù)事業(yè)部高級(jí)總監(jiān)、首席研究員 案例價(jià)值：以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為驅(qū)動(dòng)的第四次工業(yè)革命已經(jīng)開始，它開啟了一條大數(shù)據(jù)、云服務(wù)與智能技術(shù)并行的新航路。企業(yè)也贏得機(jī)遇的同時(shí)也面臨很多難題：企業(yè)內(nèi)各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)無法共享，數(shù)據(jù)區(qū)塊化現(xiàn)象嚴(yán)重，直接導(dǎo)致企業(yè)采購、生產(chǎn)、物流、銷售等環(huán)節(jié)效率降低。本案例分享聯(lián)想如何在成本可控的前提下，借助大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、中國制造2025的契機(jī)，解決上述問題，借著風(fēng)勢(shì)得到一個(gè)快速的發(fā)展。 專場(chǎng)五——質(zhì)量管理/智能運(yùn)維/DevOps 專場(chǎng) 精選案例 ●《無人測(cè)試如何助力京東提升產(chǎn)品測(cè)試效率與質(zhì)量》 楊瑾——京東 B2B產(chǎn)品質(zhì)量團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，系統(tǒng)通常會(huì)經(jīng)歷單體式，服務(wù)化，平臺(tái)化的過程，在系統(tǒng)持續(xù)演進(jìn)的漫漫長(zhǎng)途中，不管是小需求，還是大改動(dòng)，每一次的上線都伴隨著大量的回歸工作，即使是經(jīng)驗(yàn)老道的測(cè)試?yán)纤緳C(jī)也沒有100%不出問題的信心。在迭代周期短，發(fā)版頻率高的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，產(chǎn)品質(zhì)量的如何在頻繁的上線中，保證產(chǎn)品質(zhì)量，提升用戶體驗(yàn)是我們一直在努力探索和實(shí)踐的。本案例講述了一種高效的回歸測(cè)試方法以及此方法在提升產(chǎn)品測(cè)試效率與質(zhì)量方面的實(shí)踐。 ●《阿里移動(dòng)DevOps實(shí)踐》 陸義元 阿里巴巴 平臺(tái)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 案例價(jià)值：移動(dòng)開發(fā)模式已經(jīng)進(jìn)入兩級(jí)分化：超大規(guī)模APP的研發(fā)模式偏項(xiàng)目式，研發(fā)協(xié)同的人員、模塊較多，需要完整的構(gòu)建、測(cè)試、發(fā)布、運(yùn)維等DevOps體系；而一些創(chuàng)新、試驗(yàn)類的APP在商業(yè)模式和業(yè)務(wù)形態(tài)未完全確定的情況下，更適合以較快的方式來測(cè)試和驗(yàn)證業(yè)務(wù)的想法，所以以最低成本快速創(chuàng)建一個(gè) APP 就是當(dāng)務(wù)之急。本案例將分享阿里移動(dòng)技術(shù)在過去幾年如何沉淀和解決這些問題。 ●《以Kafka為例的大規(guī)模有狀態(tài)集群優(yōu)化方法探索》 秦江杰 LinkedIn Staff Software Engineer 案例價(jià)值：分布式系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡和自我管理始終是一個(gè)不太容易解決的問題。大多數(shù)解決方法是遷移整個(gè)應(yīng)用進(jìn)程來實(shí)現(xiàn)硬件資源的負(fù)載均衡，這種方法對(duì)無狀態(tài)應(yīng)用較為適用，但對(duì)于有狀態(tài)集群（如Kafka）并不十分有效。因?yàn)檫w移應(yīng)用意味著大量狀態(tài)的遷移，這是一個(gè)漫長(zhǎng)又昂貴的過程。LinkedIn為解決這一問題開發(fā)了Cruise Control，其主要特點(diǎn)是可以根據(jù)應(yīng)用的特點(diǎn)進(jìn)行部分狀態(tài)的遷移。本案例將通過對(duì)Cruise Control實(shí)踐的解讀，分享一套大規(guī)模有狀態(tài)集群優(yōu)化方法。 ●《低成本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)接口測(cè)試--自動(dòng)化、性能、持續(xù)集成&線上監(jiān)控》 九毫 大疆 測(cè)試開發(fā)工程師 案例價(jià)值：在大多數(shù)公司和項(xiàng)目中都存在對(duì)系統(tǒng)接口進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試、性能測(cè)試、持續(xù)集成、線上監(jiān)控的需求。但現(xiàn)有方式都存在投入產(chǎn)出比低的問題，工具和技術(shù)棧多且雜，維護(hù)成本和學(xué)習(xí)成本居高不下。針對(duì)這一普遍存在的痛點(diǎn)，大疆探索出一種低成本的最佳實(shí)踐方案，并將其沉淀為一款開源的接口測(cè)試框架 ApiTestEngine。本案例將拆解這一框架的技術(shù)要點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)原理。 ●《運(yùn)維智能化@Pinterest》 孟曉橋——Pinterest 監(jiān)控部門經(jīng)理 案例價(jià)值：運(yùn)維智能化是所有基于云計(jì)算的公司未來趨勢(shì)。PINTEREST作為一個(gè)大型圖片分享平臺(tái)，后臺(tái)的計(jì)算平臺(tái)和軟件架構(gòu)非常龐大而復(fù)雜，如何用最少的人力和資源成本保證高質(zhì)量的運(yùn)維，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。為此，我們監(jiān)控部門搭建了一套集成式的監(jiān)控平臺(tái)，該監(jiān)控平臺(tái)高伸縮性、集成式、智能化三大特點(diǎn)，本案例將通過分享該監(jiān)控平臺(tái)，提供運(yùn)維運(yùn)維智能化方面的實(shí)踐上的探索。 以上為部分精選案例展示，更多TOP100案例信息及日程請(qǐng)前往 [官網(wǎng)] 查閱。4天時(shí)間集中分享2017年最值得學(xué)習(xí)的100個(gè)研發(fā)案例實(shí)踐。本平臺(tái)共送出10張開幕式單天免費(fèi)體驗(yàn)票，數(shù)量有限，先到先得。 免費(fèi)體驗(yàn)票申請(qǐng)入口。