合计算是发挥其应用潜力的最重要途径之一！ 华为量子计算云服务2.0，功能和性能全面大幅提升 量子应用 量子算法库 量子编程框架 量子控制 量子芯片 模拟器 化学模拟 组合优化 人工智能 模拟算法 优化算法 学习算法 编程语言 编译器 资源管理 资源调度 量子纠错 控制脉冲 量子-经典接口 超导 离子阱 金刚石色心 HiQ 1.0 展开 HiQ 2.0 展开 HiQ 2.0 量子化学 全新设计IDE界面 上线Block UI编 程模式 推出 mapper功 能 开放 HiQ 源码到 公开平台 提供噪声模拟选项 增加哈密顿量期望 值的分布式模拟计 算模块 推出基于张量网络的 全概率模拟器 HiQ Fermion: 一站式量子化学模拟计算 量子化学模拟：量子计算机的杀手级应用 量子化学是应用量子力学原理 来研究化学问题的一门学科， 包括分子结构、分子与分子之 间的相互作用、碰撞和化学反 势，协同求解能量本征值。用量子计算机处理量子态的制备、演化 和测量，用经典计算机处理能量及参数优化更新。 量子部分 经典部分 华为 HiQ Fermion： 部分关键功能测试数据 提供不同优化器作对比 支持量子化学主流的费米子编码方法 Bravyi-Kitaev Transform 华为 HiQ Fermion： 部分关键功能测试数据 具备刻画分子势能面的能力 支持多种Hardware

国际化项目的一些不同点 • 目标客户不同: 文化习俗, 客户需求, 用户体验… • 要求不同: 各国法律法规(版权,协议,第三方,accessibility), 安全性和隐私… • 地域不同: 服务器的部署, 用户的访问, 组织架构, 团队沟通… 项目实例 -- XA项目背景及需求 • 多设备协作 PC, Mobile, Pad, Cloud… • 跨设备及云智能搜索 • 语音等多种输入方式 来自安全部门的问题 数据中心最终方案 用户访问量对应的web架构 用户访问量 服务器架构 百万以下 单台或多台的简单架构,可以简单通过升级服务器 配置支持更多用户 百万到千万 增加Nginx(反向代理)或DNS负载均衡,redis内存 cache,数据库(Mysql)多台(数据在一个数据中心) 千万到亿 增加Web服务器内存缓存,集群,IP负载均衡,基于内 容请求分发,Mysql优化(如减少写,2/8原则) 2849 2014-02-19 … 3 … 1 Show.ppt 138238 2014-08-09 … 碰到的问题 • 各类文档,程序的属性差别很大 • 采用的敏捷Scrum,任务随Sprint迭代 • 开发测试人员属于不同地域的不同部门,向不同的人汇报 后来使用的方案 ID ... Type … Content 1 … 1 {“File Name”:”1.doc”,”time”:”2014-02-

任务队列 基于消息的分布式架构 MESSAGE - BASED DISTRIBUTED ARCHITECTURE 管理区 LVS-master C1 RabbitMq-1 数 据 库 服 务 器 区 LVS-slave Nginx-1 Nginx-2 C2 C3 C4 实时 oltp2 SSS-1 C5 C6 非实时 oltp4 SSS-2 00_Group C7 oltp5 02 03 06 34 初始 交易检查失败 路由失败 路由成功 已撤销 定时器触发批扣打包 UI触发批扣打包 正在发送 第三方 失败 成功 三方已受理 部分成功 （批量交易） 订单失败 （网关交易） 接入网关 交易检查 服务路由 批量任务 通道适配 响应处理 交易检查成功 定时器触发批付打包 UI触发批付打包 有限状态机 FINITE STATE MACHINE USER 03 最佳实践-如何早于用户发现问题 如何 早于用户 发现问题 如何让开发人员 对自己的代码 更加有安全感 ？ 这些困惑的体现是什么呢？ 开发人员如何提高代码质量，减少频繁迭代产生的bug？ 线上环境突发事故，第一时间如何决策减少事故影响范围？ 开发人员排查问题速度过慢？ 随着业务的增长，问题越来越多，第一优先级需要解决什么？ 系统突然CPU、内存利用率暴增，如何定位代码？

serviceC- degrade 弱依赖 强依赖 强依赖 备选服务 熔断、限流 降级 业界解决⽅方案 - HYSTRIX Netflix开源的一款容错框架，支持多种降级熔断技术 资源隔离 断路路器器 降级操作 请求合并 请求缓存 实践过程中遇到的问题 • 业务改造成本⾼高，代码耦合，维护成本增⾼高 • 固化策略略，需线下修改代码，测试，发布，线上应急策略略响应不不 友好 • • 红⾊色预警 - 所有⾮非核⼼心服务降级 • 预案编排 • 根据链路路关系、同等级优先级进⾏行行预案编排， 形成降级执⾏行行链路路 • 线上实时预案测试、演练，演练数据回溯 业务不不断迭代，持续引⼊入新依赖，系统是否稳定可靠？ 预案是否依然持续有效？ 如何才能持续保障系统的⾼高可⽤用性？ 故障演练 • 对预案进⾏行行有效性、合理理性验证 • 通过破坏性测试，发现系统的潜在故障，及时修正，并做好降级预防措施

初期造工具，解决能不能 长期造壁垒，实现降维打击能力 从支撑业务到驱动业务 美团配送业务介绍 01 Agenda 02 MVP阶段 03 规模化阶段 04 精细化阶段 MVP阶段 业务从零到一 快速迭代、业务试错 核心链路MVP、主流程跑通 • 按照粗领域拆分系统边界 • 按照三大信息流（人、财、物）划分系统 • 如何支撑快速试错： • 项目制； PM、RD = QA； 区分履约服务与运营服务 整体系统架构应该如何演化 • 履约系统与运营系统的边界在哪里 • 履约系统面临的问题 • 如何保证可用性 • 如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 规模化阶段：并行计算能力 计算能力是智能调度的关键！ • 外卖场景下的配送计算能力要求 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 规模化阶段：提升各类运营系统迭代效率 元数据 管理 表单 管理 样式 管理 规则 引擎 动态表单 流程平台 �������� ������ ������ lu�K����/��� g��K����� ���K��//����

基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • 数据和业务分离 • 快速迭代 • 模块间通过MQ/RPC交互 极光推送后台系统架构 01 Segment Conn StatCenter OnlineMsg 异步化 • 充分利用资源，减少请求等待时间，提升系统吞吐量 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构 结束语 • 高性能/低成本、高可用、高运维 • 只用验证过的开源组件 • 自研替代开源 • 能并行就不要串行 • 能异步就不要同步 • 保持简单，快速迭代 • 不要过早优化，架构是演进出来的 极光推送后台系统架构

•模型复杂度：max_depth，min_child_weight •通用离线训练工具 •流程抽象化、组件化 •提供公共组件，支持定制组件 效果评估&线上迭代 •离线评估 •AUC •logloss •在线评估 •ABTest：按UUID分流 •线上迭代 •模型更新 •特征漂移：更新延迟 训练集表现 测试集表现 问题 <期望目标值 <期望目标值 Underfiting >期望目标值 接近或略逊于训练集

发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 跳出技术思维 理解清楚当前需求 具有业务前瞻性 不要过度设计 怎么运用？CASE I 流量承接 主播互动 商场促销活动 玩法承接 不断的优化和迭代 试错远远大于成功 新需求频繁 组件化 规则配置化 流程编排 玩法天生就是一个不断试错的业务 组件化+数据监控+业务复盘 数据跟踪和定量跟踪 跳出技术思维 需要的快速试错并拿到结果的能力

提升业务逻辑的可复用性，新业务快速扩展 • 人工智能技术低成本快速应用； 架构分层，隔离UI/业务/技术 感悟 领域模型是表达业务功能背后业务本 质的模型，在建立领域模型的过程中 领域专家与统一语言不可或缺 领域建模是一个持续迭代精化的过程 控制业务复杂度，技术才能低成本应 用并深化，而DDD是一种控制复杂度 的有效方法 下一代计量架构 云+端 企业服务(SaaS服务) 智能化 1 2 3 THANK YOU

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