100 años de práctica de casos de I+D cuidadosamente seleccionados por Xiaomi Tom y otros grandes nombres.
165438+ Del 9 al 12 de octubre, Centro Nacional de Convenciones de Beijing, el sexto estudio de caso de software global TOP100 Cumbre. En 4 días, obtuve información sobre las prácticas de casos de 100 líderes técnicos.
La cumbre TOP100 2017 todavía tiene cinco sesiones especiales en paralelo, con 15 temas que muestran de manera integral prácticas y soluciones en todas las dimensiones del ciclo de vida del desarrollo de software.
Sesión 1: Diseño de experiencias/Innovación de productos/Impulso operativo
Casos seleccionados
●"Equilibrar creatividad y tecnología para crear productos innovadores"
Ruthia He——Diseñadora de productos de Facebook
Valor del caso: el proceso de diseño es como un viaje para encontrar un equilibrio entre los objetivos del producto, la implementación técnica, la creatividad y la experiencia del usuario. Es un arte navegar por recursos escasos. Por ejemplo, siempre debe recordar cuáles son los objetivos de su producto, pero es probable que los recursos técnicos para lograrlos sean insuficientes. También puede ser que la inspiración del diseñador haya dado lugar a una idea única, pero es posible que esta idea no sea aceptada por todos. Este caso le dirá cómo encontrar el "punto de equilibrio perfecto" del diseño de productos basándose en la experiencia en diseño de productos del profesor en Silicon Valley.
El pensamiento de diseño detrás de “One Yuan Painting”
Chen Xiaochang, director del Centro de Diseño del Departamento de Diseño de Experiencia e Investigación del Usuario de Tencent
Valor del caso: agosto El 29 de enero, el círculo de amigos se inundó con hermosos cuadros de "niños". En sólo medio día, participaron 5,8 millones de personas y se recaudaron más de 150.000 yuanes. Internet ya está cambiando nuestras iniciativas de bienestar público. La tecnología conecta la confianza, el diseño del bienestar público, cómo hacerlo para lograr mejores resultados. Este caso restaurará todo el evento de comunicación y brindará a todos una idea del diseño detrás de la "Compra de pinturas por un yuan". Combinado con los 10 años de experiencia del equipo de diseño en el apoyo a la organización benéfica de Tencent, explorará cómo crear más valor para. caridad a través del diseño de servicios.
●"Revelando la era de las terminales de inteligencia artificial: pensamientos y definiciones de Tmall Elf"
Yi Ru - Jefe de terminales inteligentes del Laboratorio de Inteligencia Artificial
Valor del caso: el surgimiento de Tmall Genie representa el pensamiento y la exploración de terminales inteligentes de Alibaba en la era de la inteligencia artificial. Los terminales inteligentes no sólo mejoran la experiencia del usuario, sino que también reducen el umbral de uso, lo que significa que la ecología del terminal se cierra y se fortalece. El ecosistema relativamente cerrado en la era de la inteligencia artificial significa que si los fabricantes quieren brindar una experiencia de servicio de alta calidad, es difícil hacerlo sin un terminal. En el futuro, la integración en la nube se convertirá en una nueva tendencia. Este caso considera cómo utilizar sus propias ventajas para definir e implementar productos terminales.
●"El cliente primero: destaque en la guerra de los terminales domésticos inteligentes"
Chen Ya-Amazon Senior Engineer
Valor del caso: como la entrada a lo inteligente Los hogares, los terminales domésticos inteligentes son la principal posición para que los gigantes se apoderen del mercado. Entonces, ¿qué hace que Amazon, una empresa de comercio electrónico que comenzó en la industria minorista, se destaque en esta guerra y ocupe el 70% del mercado final con una ventaja abrumadora? Este caso tomará el producto Echo como ejemplo y lo analizará desde dos aspectos: el diseño del producto y el modelo de gestión de desarrollo, cómo Amazon penetra la obediencia del cliente en todas las etapas del producto y cómo suprimir a Google, que es bueno en tecnología. Al mismo tiempo, este caso también realiza un análisis exploratorio de los terminales domésticos inteligentes actuales.
●"El crecimiento detrás del nuevo negocio de Didi"
Li Sen - Jefe de Crecimiento de Didi
Valor del caso: este caso describirá la experiencia del que comparte Pensamiento y la práctica de negocios de crecimiento 0-1, como la innovación de viajes gratuitos para propietarios de automóviles, el crecimiento de usuarios de productos de autobús, el arranque en frío de productos de minibús, el negocio de autobuses expresos en los distritos y condados de Chongqing, etc. , partiendo de la lógica del crecimiento, introduciendo algunas herramientas de crecimiento probadas hasta la reanudación del negocio e introduciendo Didi Express y negocios de minibús de 0 a 650.
Sesión especial 2: Cultura de ingeniería/Crecimiento del equipo/Evaluación del desempeño
Casos seleccionados
●"La ciencia detrás del arte: El viaje de cinco años del Equipo de datos de Riot Games" 》
Li Renjie-director de datos de Riot Games
Valor del caso: este caso toma el viaje de cinco años del equipo de datos de Riot Games como línea principal y presenta cómo construir un equipo de big data de clase mundial desde cero, cómo el trabajo y la visión del equipo crecen y evolucionan cada año, así como los avances y desvíos. Tomando como margen un caso seleccionado cada año, presenta cómo el juego más popular del mundo, "League of Legends", utiliza datos para mejorar la experiencia del jugador, respalda y ayuda a las decisiones comerciales y los planes operativos de varios departamentos de la empresa, y cómo utilizar la máquina. Aprendizaje e inteligencia artificial La inteligencia subvierte los productos tradicionales.
●"Cómo●"Google utiliza OKR para ayudar a los equipos a afrontar tareas imposibles"
Él, director de productos de Google "Solo se necesitan dos días para transformarse de un proyecto tradicional a un proyecto ágil ”.
Valor del caso: como una de las empresas de tecnología más importantes del mundo, Google ha desafiado muchas tareas sofisticadas que antes parecían imposibles, como AlphaGo Go, Google Translate, automóviles autónomos, Tensorflow y TPU Wait. ¿Cómo organiza y motiva Google al equipo? ¿Cómo garantizar que el equipo trabaje en conjunto y corra en la misma dirección? Este caso surge de la experiencia de primera mano del actual director de producto de Google en la sede de Estados Unidos. en muchos aspectos, como los métodos de toma de decisiones, las políticas de productos y la organización de la empresa.
●"La evolución y transformación del panel de control del equipo de 100 personas de Huawei"
Chen Jun. —— Huawei Agile and Lean Expert
Valor del caso: ante el aumento y los rápidos cambios en la demanda del mercado, el equipo de I + D debe responder con flexibilidad y mejorar la eficiencia de la I + D con mano de obra limitada. Se cree que la introducción de Kanban Lean. Puede ayudar de manera efectiva a mejorar la eficiencia de la I + D. Este caso describe la evolución de Lean Kanban en el equipo de 100 personas de Huawei Desde el establecimiento de Kanban (cuatro prácticas) hasta la operación de Kanban (cuatro prácticas), se logró una pequeña victoria y luego el equipo encontró dificultades. , estancado o incluso retrocedido. Ante las dificultades, reexaminamos las mejoras con el equipo y nos embarcamos en el camino correcto
●“Solo necesitas dos días para transformarte de proyectos tradicionales a ágiles”
Gu Yue - Ping An. Maestro sénior de scrum tecnológico
Valor del caso: la transformación ágil no se trata solo de aplicar un nuevo proceso, sino también de cambiar la forma de pensar y trabajar de las personas, e incluso cambiar la forma de trabajar. Estructura organizativa de la empresa. ¿Existe un atajo para la transformación de Ping An? ¿Cómo se convirtió el taller de tecnología de inicio rápido de dos días en una herramienta poderosa para cambiar de la vía tradicional a la vía ágil? por uno
●Agilidad atípica: 10 días.
Zuo Yangmei: ZTE Scrum Master
Valor del caso: "Rápido" es relativo. El campo todavía se adhiere a estrictas reglas de adición y requisitos de seguridad, siguiendo el proceso básico de "implementación bajo demanda". retroalimentación rápida Reexaminar las prácticas centrales de los procesos ágiles típicos. Con el objetivo de "verificar rápidamente las suposiciones de productos de los clientes", se eliminan prácticas como las pruebas automatizadas y la integración continua, se introduce la entrega real mínima dibujada a mano y la simulación de datos. y se introducen funciones de corte. Hasta cierto punto, este caso es la implementación de Design Sprint en el campo de las telecomunicaciones.
Sesión 3: Evolución de la arquitectura/Práctica de ingeniería/Big Front End
<. p>Casos seleccionados●618 Gateway promocional que transporta mil millones de llamadas El estudio de arquitectura detrás de esto
Wang Dong, arquitecto jefe de la plataforma abierta del centro comercial JD.COM JD.COM
Valor del caso: 618 promociones de la plataforma abierta del centro comercial JD.COM cada año, lo que garantiza casi 1000 llamadas masivas a diferentes tipos de interfaces de servicio, al tiempo que garantiza que las interfaces de servicio no interfieran entre sí y puedan responder rápidamente a cualquier situación compleja. La estabilidad y la velocidad son los objetivos que siempre hemos perseguido. Este caso compartirá algunos métodos comúnmente utilizados en la práctica, como tecnología de aislamiento, tecnología de almacenamiento en caché, optimización de SQL, degradación, limitación actual, etc. ¿Qué tal conocer a JD? El equipo de COM aplica estas tecnologías a cada preparación para garantizar el paso sin problemas de 618 cada año.
●El camino hacia la transformación estructural del sistema comercial de nueva generación de la Bolsa de Valores de Shenzhen
Yu Huali——Ingeniero jefe de la Bolsa de Valores de Shenzhen
Valor del caso: Negocios en el centro de la industria El sistema tiene requisitos estrictos para un funcionamiento continuo y sin problemas. Cómo actualizar estos sistemas empresariales centrales para satisfacer las necesidades de desarrollo empresarial y avance tecnológico es un problema difícil al que se enfrentan muchos directores de información y sus equipos de I+D. Este caso comparte la experiencia exitosa del sistema central de la Bolsa de Valores de Shenzhen, especialmente el sistema de procesamiento en tiempo real de alta disponibilidad y alto rendimiento, en la implementación de la transformación estructural y la actualización fluida de IOE, plataforma abierta y tecnología de código abierto, procesamiento distribuido y Diseño de alta disponibilidad y baja latencia. También comparte cómo en esta reestructuración integral y transformación estructural, garantizaremos actualizaciones seguras y fluidas mientras lideramos la actualización fluida de todo el mercado.
●"¿Tiene hambre?" El servicio general es la transformación fuera del sitio.
¿Li Shuangtao tiene hambre? Arquitecto jefe del equipo de middleware y arquitecto jefe de proyectos multiactividad remotos.
Valor del caso: este caso describe cómo coordinar el trabajo del equipo comercial y el equipo de middleware en el proceso desde el diseño hasta el lanzamiento oficial, cómo transformar todo el negocio de manera segura y sin problemas, y cómo transformar el negocio desde un servicio de habitación individual Atiende múltiples salones y eventos. Cuando ocurre una falla a nivel de sala de computadoras, el proveedor de servicios puede dirigir a los usuarios a una sala de computadoras en buen estado para garantizar que los servicios se puedan ejecutar normalmente cuando ocurre una falla y reducir las enormes pérdidas causadas por fallas a nivel de sala de computadoras.
● "Uber para empresas, la innovación de microservicios practica la transformación digital médica de 0 a 1".
Shi Xiaoyu, director de la Universidad Tecnológica de Uber
Valor del caso: este caso compartirá cómo implementar un sistema de alta disponibilidad de 0 a 1 y resolver el problema real de Uber de las empresas. problemas de negocios. A través de los requisitos específicos del proyecto y la arquitectura del sistema, incluidos los sistemas de pago, los sistemas de facturación y los sistemas de políticas, analice cómo completar estos sistemas de un extremo a otro. Cómo completar el proceso de 0 a 1 en solo dos años se ha convertido en un punto de crecimiento de rendimiento muy importante para Uber. Al mismo tiempo, el equipo de ingeniería ha crecido de 6 a casi 40 personas.
●"Plataforma de servicio directo de Xiaomi y exploración de la forma futura de servicios móviles"
Dong - Jefe del equipo de marco del sistema MIUI de Xiaomi
Valor del caso: actual Móvil La forma de prestación de servicios, ya sea una aplicación o una página web, tiene algunas deficiencias, lo que genera inconvenientes a los usuarios y tiene un cierto impacto en los propios desarrolladores. Cómo distribuir y utilizar los servicios de manera más eficiente es un tema de gran preocupación para la industria. Xiaomi también ha realizado algunas exploraciones en esta área y lanzó servicios directos y otras plataformas tecnológicas, con el objetivo de resolver algunos problemas existentes en las aplicaciones tradicionales y los servicios de alojamiento web y mejorar la eficiencia de los usuarios y desarrolladores. Este caso se centra principalmente en la plataforma de servicio directo de Xiaomi y habla sobre las ideas de Xiaomi y algunos resultados prácticos actuales.
Sesión especial 4: Ciencia de datos/Inteligencia artificial/Impulsado por datos
Casos seleccionados
●"Cómo el US NFCU Bank utiliza la IA de big data para iniciar el camino a la transformación 》
Jiang Xiaodong - Arquitecto de datos financieros de NFCU
Valor del caso: valor Bank of America es una empresa de Fortune 200. A finales de 2016, tenía 280 sucursales en todo el mundo, activos que superaban los 740.000 millones de dólares, más de 60.000 miembros (clientes) en Estados Unidos y 14.000 empleados en todo el mundo. Cómo gestionar el flujo de efectivo diario de sucursales y cajeros automáticos a una escala global tan enorme, e integrar el almacenamiento, transferencia y retiro de efectivo entre la sede y las sucursales, los mostradores de las sucursales y los clientes, los clientes y los cajeros automáticos, determina cómo los bancos y los vehículos de transporte de efectivo , bancos centrales, etc. Los resultados y eficiencia de la liquidación y supervisión y gestión del flujo de caja con los bancos. Este caso abre un caso muy significativo para que las grandes empresas financieras tradicionales implementen proyectos de big data e inteligencia artificial. Compartirá las formas en que NFCU Bank utiliza algoritmos de big data e inteligencia artificial para resolver la gestión del flujo de efectivo corporativo.
●"En la era de la inteligencia artificial, ¿cómo evolucionará el sistema de recomendación inteligente de las plataformas de comercio de segunda mano?"
Sun Xuan, jefe del departamento de algoritmos de arquitectura
Valor del caso: recomendación El sistema se establece desde cero y se desarrolla gradualmente según las diferentes etapas del negocio. En el proceso de desarrollo, ha pasado por etapas como recomendación global no personalizada, recomendación personalizada fuera de línea, recomendación personalizada en tiempo real y recomendación de clasificación de aprendizaje automático. Este estudio de caso explicará en detalle las razones de las diferentes etapas de desarrollo y la evolución de la arquitectura, lo que permitirá a la audiencia tener una comprensión profunda del sistema de recomendación inteligente de la plataforma de comercio de segunda mano.
●"Profeta: La inteligencia artificial ayuda a las Fintech a combatir el fraude, dejando a los productos ilegales sin ningún lugar donde esconderse - cómo los big data y la inteligencia artificial ayudan al sistema de defensa y control de riesgos"
Wang Ting - Científico de datos de Yiren Dai
Valor del caso: Prophet es una plataforma en la nube antifraude basada en Yirendai y una solución antifraude para toda la industria Fintech. Con sus poderosas capacidades de datos financieros, inteligencia antifraude y capacidades de servicio de adquisición de clientes en línea, ayuda a las empresas Fintech a resolver una serie de problemas como el fraude en solicitudes de crédito, identificación de intermediarios financieros, monitoreo/alerta temprana de pandillas, etc., y proporciona a las empresas Fintech con una evaluación crediticia más sólida, control de riesgos y adquisición precisa de clientes. Este caso compartirá cómo utilizar la inteligencia artificial para lograr las funciones anteriores durante la construcción de la plataforma en la nube antifraude.
●Algunas aplicaciones de aprendizaje automático y modelado estadístico en escenarios en línea y fuera de línea
Zhang Jian, director de tecnología de datos de 3M
Valor del caso: línea en línea a fuera de línea es una tendencia importante en el futuro. La minería de datos y el aprendizaje automático se han utilizado amplia y maduramente en el desarrollo de software en línea, la coincidencia de recomendaciones, el análisis de usuarios y otros campos. Sin embargo, la integración y optimización de datos en línea y fuera de línea apenas ha comenzado. Este intercambio comenzará a partir de casos específicos de venta minorista en línea y fuera de línea, creará un sistema de optimización y retroalimentación de datos en línea y fuera de línea, y aplicará métodos estadísticos y de aprendizaje automático, como pruebas A/B, recomendaciones personalizadas en profundidad y aprendizaje reforzado para mejorar los datos. eficiencia del análisis y una serie de objetivos específicos, como comprender el comportamiento del usuario y aumentar los ingresos fuera de línea.
●"Lenovo Big Data ayuda a la transformación y actualización empresarial de Lenovo"
Yu Chentao, director sénior e investigador jefe del Departamento de Negocios de Big Data del Grupo Lenovo
Valor del caso : Ha comenzado la cuarta revolución industrial impulsada por la transformación digital, abriendo un nuevo camino paralelo de big data, servicios en la nube y tecnología inteligente. Si bien las empresas están ganando oportunidades, también enfrentan muchos problemas: los datos de varios sistemas dentro de la empresa no se pueden compartir y la oclusión de datos es grave, lo que conduce directamente a una baja eficiencia en las adquisiciones, la producción, la logística y las ventas. Este caso muestra cómo Lenovo resolvió los problemas anteriores con la ayuda de big data, Industrial Internet 4.0 y Made in China 2025 bajo la premisa de costos controlables, y logró un rápido desarrollo aprovechando la tendencia.
Sesión especial 5: Gestión de calidad/Operación y mantenimiento inteligentes/Sesión especial de DevOps
Casos seleccionados
●“Cómo las pruebas no tripuladas ayudan a JD.COM a mejorar las pruebas de productos Eficiencia y calidad"
Jin Yang, jefe del equipo de calidad de producto B2B de JD.COM
Valor del caso: con el desarrollo del negocio, el sistema generalmente se vuelve monolítico, orientado a servicios y de plataforma. -proceso de ización basado en. En la evolución continua a largo plazo del sistema, ya sea un pequeño requisito o un gran cambio, cada vez que se conecta, va acompañado de una gran cantidad de trabajo de regresión. Incluso los conductores de pruebas experimentados no están 100% seguros de que no surjan problemas. En la industria de Internet con ciclos de iteración cortos y alta frecuencia de lanzamiento, hemos estado trabajando arduamente para explorar y practicar cómo garantizar la calidad del producto y mejorar la experiencia del usuario durante los lanzamientos frecuentes. Este caso describe un método de prueba de regresión eficiente y su práctica para mejorar la eficiencia y calidad de las pruebas de productos.
●"Práctica de DevOps móvil de Alibaba"
Gerente de productos de plataforma de Alibaba, Lu Yiyuan
Valor del caso: el modelo de desarrollo móvil ha entrado en dos niveles de diferenciación: Super The El modelo de I+D de aplicaciones a gran escala está orientado a proyectos. Hay muchas personas y módulos involucrados en la colaboración de I+D, lo que requiere un sistema DevOps completo, como la construcción, las pruebas, el lanzamiento y la operación y el mantenimiento. Sin embargo, todavía hay algunas aplicaciones innovadoras y experimentales. tienen modelos y formas de negocio limitados. Cuando no hay una certeza total, es más adecuado utilizar una forma más rápida de probar y verificar la idea de negocio, por lo que es imperativo crear rápidamente una aplicación al menor costo. Este caso compartirá cómo Alibaba Mobile Technology ha solucionado estos problemas en los últimos años.
●"Tome Kafka como ejemplo para explorar métodos de optimización para clústeres con estado a gran escala"
Ingeniero de software empleado de Qin LinkedIn
Valor del caso: sistemas distribuidos dinámicos El equilibrio de carga y la autogestión siempre han sido un problema difícil de resolver. La mayoría de las soluciones consisten en migrar todo el proceso de la aplicación para lograr el equilibrio de carga de los recursos de hardware. Este enfoque es adecuado para aplicaciones sin estado, pero no muy eficaz para clústeres con estado (como Kafka). Dado que migrar una aplicación implica migrar una gran cantidad de estado, es un proceso largo y costoso. LinkedIn desarrolló Cruise Control para resolver este problema.
Su principal característica es que puede migrar algunos estados según las características de la aplicación. Este caso compartirá un conjunto de métodos de optimización de clústeres con estado a gran escala mediante la interpretación de la práctica de control de crucero.
Pruebas de interfaz de sistema de bajo costo: automatización, rendimiento, integración continua y monitoreo en línea"
Ingeniero de desarrollo y pruebas de Jiugao·DJI
Valor del caso: en la mayoría empresas y proyectos, se requieren pruebas automatizadas, pruebas de rendimiento, integración continua y monitoreo en línea de las interfaces del sistema. Sin embargo, los métodos existentes tienen bajas proporciones de entrada-salida, muchas herramientas y pilas de tecnología, y costos de mantenimiento y aprendizaje. punto débil común, DJI ha explorado una solución de mejores prácticas de bajo costo y la ha desarrollado en el marco de prueba de interfaz de código abierto ApiTestEngine
●Operación y mantenimiento inteligentes @Pinterest
Meng Xiaoqiao -. Gerente del Departamento de Monitoreo de Pinterest
Valor del caso: la operación y el mantenimiento inteligentes son la tendencia futura de todas las empresas basadas en la computación en la nube PINTEREST, una gran plataforma para compartir imágenes, tiene una plataforma informática de backend y una arquitectura de software grandes y complejas. Garantizar una operación y mantenimiento de alta calidad con los menores costos de mano de obra y recursos es un gran desafío. Por esta razón, nuestro departamento de monitoreo ha creado un sistema de monitoreo integral que tiene tres características principales: alta escalabilidad, integración e inteligencia. exploración práctica para operación y mantenimiento inteligentes a través de una plataforma de monitoreo compartido.
Los anteriores son algunos casos seleccionados. Para obtener más información y el cronograma de los casos TOP100, visite el [sitio web oficial]. se centrará en compartir 100 prácticas de casos de I + D que vale la pena aprender en 2017. Esta plataforma * * * regalará 10 boletos gratis para la ceremonia de apertura, cantidad limitada, por orden de llegada Portal de solicitud de cupón de prueba gratuito