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4月21日，2018 Gdevops全球敏捷運維峰會以成都為起點，拉開瞭本年度新一輪精彩技術巡演的序幕！峰會當天雖然下著綿綿細雨，但依然阻礙不瞭參會者們對技術學習的渴望，大傢都如約而至，熱情燃爆會場！
傳統企業AIOps的落地與未來發展
據業界預測，2018年可能是AIOps全面發展、突破的元年。面對AIOps的火熱，宋輝老師則保持冷靜態度。他對運維轉型升級必然是朝智能化方向發展表示肯定的同時，也指出目前AIOps隻是處於起步階段，具體落地仍路漫漫其修遠兮。那麼如何進行上下求索？為此，他客觀分析瞭AIOps落地三要素：數據、算法、場景，並結合新炬網絡十餘年企業級運維服務經驗，以及其在傳統企業落地AIOps的多個成功案例進行詳細論述。他更以新炬網絡AIOps智慧運維體系的構建為例，通過對其智能監控告警、自動化運維、IT資產管理CMDB、智慧運維門戶等核心功能的剖析，得出瞭“場景是驅動AIOps有效落地的最主要方式”這一結論，並強調AIOps落地不可能一步登天，應該從小的場景進行突破，以點帶面，形成規模效應。
京東金融數據研發負責人張亮：
從Sharding-JDBC到Sharding-Sphere——Sharding生態圈初探
由於互聯網領域數據庫面臨著高可用、高存儲穩定性、並發訪問頻繁、數據海量的問題，不可能隻用一種數據庫就可以一統天下，而是需要根據不同場景去選擇。張亮老師介紹到，從當當一個框架裡分離出來的Sharding-JDBC，為數據庫擴展提供瞭一種選擇，因為它具備數據分片、讀寫分離、柔性事務、數據治理四大主要能力。目前，Sharding-JDBC作為京東金融雲分佈式數據庫平臺的核心支撐，面臨著雲化、異構語言、用戶環境多樣化三大新挑戰。由此，張亮老師帶領團隊構建起由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy、Sharding-Sidecar組成的Sharding Sphere生態圈，目標就是要做到雲原生、無中心化，以及零侵入。
JFrog中國首席架構師王青：
傳統行業DevOps落地的實踐
就“傳統企業如何落地DevOps”這一熱門話題，王青老師先是逐一列舉瞭ING荷蘭國際集團、美國數據化銀行CapitalOne，以及國內一傢大型銀行的聯毅家電生活館｜台中南屯家電行｜台中南屯家電行推薦案例，為大傢全面展示瞭作為傳統企業的他們在落地DevOps過程中的痛點、解決策略與成效收益。緊接其後，王青老師基於成功實踐，指導大傢邁出DevOps落地第一步的方法，分享瞭由多種工具組合而成的DevOps工具鏈，並展現瞭DevOps平臺的整體建設方案。
長虹集團數據管理中心經理付成勇：
大型企業集團數據管理的探索與實踐
作為多元化的跨國集團企業，長虹同樣面臨著傳統企業轉型的問題，因此他們制定瞭智能化、網絡化、協同化的智能戰略。付成勇老師介紹到，由於長虹的電視、冰箱等產品都嵌入瞭智能模塊，如此之多的終端帶來瞭海量的數據，因此數據管理成為瞭長虹的支持與挑戰。隨後，付成勇老師對長虹的數據治理思路“一體三數一化四平臺”進行瞭逐一解析：一體即數據治理體系建設，三數乃元數據、主數據、大數據，一化則是集約化管理，四平臺指的是數據倉庫-大數據共享中心、數據資產管理平臺、主數聯毅家電生活館｜台中電器行｜台中電器行推薦據管理平臺、自助分析平臺。通過這一完整思路，實現數據全命周期管理。聯毅家電生活館｜台中家電行｜台中家電行推薦
下午場精華回放：
攜程機票大數據基礎平臺Leader許鵬：
ElasticSearch集群馴服記
隨著數據量的與日俱增，數據庫搜索速度會明顯下降，因此就有瞭搜索引擎ElasticSearch的引入。以“ElasticSearch集群馴服記”為題，許鵬老師就ElasticSearch的維護展開分享，從集群的規劃和設置出發，講述瞭ElasticSearch節點發揮的作用、ElasticSearch的相關參數設置，接著又就集群正常運行之後要關註的健康狀況以及一些常規監控問題，將大傢的目光聚焦在集群監控上，提出瞭相關的監控思考與方案。
AWS資深架構師蒙維：
軟件交付的最後一公裡：基於AWS的藍綠部署實踐
版本升級或退回如何做到平滑無感，是不少傳統企業和互聯網企業都會面臨的難題。蒙維老師以AWS上實現藍綠部署為例，詳細講述瞭其藍綠部署的多個方案，並針對每個方案的特性及可能碰到的問題給出瞭可供參考的建議。每個軟件部署的范圍和風險都不同，軟件交付這最後一公裡，相信聽完蒙維老師的分享後，大傢都會對自己的部署方案有瞭新的啟發。
騰訊雲數據庫架構師團隊負責人魯越：
騰訊雲數據庫海量運維之道
為瞭更好地提高服務質量，騰訊雲除瞭專門組建瞭數據庫架構師團隊之外，還搭建起瞭包括資源管理、運維操作、監控、自愈等功能的自動化運維平臺。對於這個平臺的架構與目前面臨的問題，魯越老師進行瞭詳細的分享。據他介紹，由於定制化服務與數據庫問題自動診斷和調優這兩個問題無法解決，騰訊內部目前研發瞭一款智能海量運維產品。針對其功能與特性，魯越老師也做瞭解讀與分析，為大傢提供瞭新的智能化運維解決思路。
阿裡巴巴運維中臺負責人如柏(毛茂德)：
智能運維平臺如何助力研發應對雙11挑戰
對於技術人來說，“雙11”除瞭代表購物節的狂歡，更代表瞬時海量的數據流量。面對如此眾多的業務線、如此海量的業務量，阿裡的運維平臺是如何應對的？如柏老師將阿裡的運維平臺比作《太空旅客》中那架需要無人駕駛飛120年的飛船的操作系統，從基礎運維平臺與應用運維平臺中的場景、架構、核心能力等技術要點逐一展開介紹。最後，說到今後阿裡在AIOps的規劃和展望，如柏老師也給大傢分享瞭不少關鍵思路，最重要就是要做到度量思考、以點破面和整體思維。
58速運技術中心後端平臺負責人張凱：
58速運用戶端及司機端小程序架構實戰
任何架構都是為業務而設計的，當架構無法滿足業務的量級，就需要對架構進行升級。58速運用戶端及司機端小程序的架構實戰就是一個架構升級的成功案例。張凱老師詳細講述瞭這一實戰過程，從小程序的功能、業務需求、服務場景等方面進行瞭思考與改進。最後，他總結到：準確理解需求很重要，碰到大的需求要進行由簡單到復雜的拆分。我們應當根據業務需求進行合適的技術選型，任何脫離業務的架構設計都是耍流氓，其中監控問題尤其關鍵，必須重視。
螞蟻金服技術專傢楊彪：
可伸縮性的遊戲服務架構
作為一名在遊戲公司做過多款遊戲月流水達千萬以上的互聯網從業者，楊彪老師對可伸縮性架構的構建思維方式獨到而有趣。他將互聯網和遊戲相互對比進行多方位的分析，並對多款代表性遊戲的架構建設詳細道來。最後總結得出他所理解的構架之道，並針對如何維持數據、服務和架構三者間的平衡等問題，以遊戲領域特有的幽默風格為大傢一一解答。
2018 Gdevops全球敏捷運維峰會成都站的成功舉辦，離不開一眾合作單位和支持媒體的傾情相助，在此表示衷心感謝。接下來，Gdevops還將於7月、9月、11月在上海、北京、廣州陸續舉辦，期待與大傢再次相會！
指導單位：上海市經濟和信息化委員會
主辦單位：上海市雲計算產業促進中心、DBAplus社群
聯合主辦：新炬網絡、中生代技術
贊助單位：AWS、騰訊雲、IBM、輕維軟件、JFrog、潤乾、創藍253
峰會官網：www.gdevops.com
編 輯：魏德齡
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