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頂尖架構(gòu)師能從Google、Facebook、Netflix等公司學(xué)到哪些技術(shù)?

 xujin3 2018-06-10

架構(gòu)設(shè)計到底是做什么?每個人都有不同的答案,畢竟在不同的時間,不同的系統(tǒng)層級,不同的需求背景上,架構(gòu)設(shè)計的任務(wù)都有所不同。那么換另外一個問題,如何成為頂尖的架構(gòu)師?

先使用程序員的拆分技能:成就優(yōu)秀需要劃分兩個階段,先成為普通的架構(gòu)師,然后再想辦法成就優(yōu)秀。

雖然 2018 年已經(jīng)過了六分之一,但我們的新年也就剛開始,常言道種樹最好的時間是十年前,其次是現(xiàn)在,學(xué)習(xí)架構(gòu)也是一樣,希望以下的學(xué)習(xí)小結(jié)可以給你幫助。

自我成長所學(xué)即所得

架構(gòu)師之路怎么走,我們將學(xué)習(xí)過程劃分為個終身階段:初識架構(gòu)與持續(xù)進階

初識架構(gòu)

作為程序員,如果你經(jīng)歷過幾次項目重構(gòu),應(yīng)該對架構(gòu)規(guī)劃的必要性有一定了解。在幾次重構(gòu)中你可能只是做了一次業(yè)務(wù)邏輯梳理,也有可能只是升級了 API 和迭代了新功能,但在這個過程中如果你深切感受到陷入了 bug 修復(fù)和開發(fā)的死循環(huán),你應(yīng)該會認識到規(guī)劃和設(shè)計的重要性,這或許就是第一代架構(gòu)師的來源。

先了解架構(gòu)師關(guān)注的重點:

  • 內(nèi)聚與耦合、功能性、可變性、性能、容量

  • 生態(tài)系統(tǒng)、模塊化、可構(gòu)建性、產(chǎn)品化、安全性

  • 架構(gòu)原則:分而治之

再了解為什么架構(gòu)需要演進:

  • 項目需求擴張,舊的架構(gòu)不適應(yīng)新的需求

  • 開發(fā)團隊人員增加,協(xié)作要求變高

  • 新技術(shù)引入

  • 更高的軟件質(zhì)量要求

持續(xù)進階
架構(gòu)能力培養(yǎng)

有人說產(chǎn)品經(jīng)理是 CEO 儲備,而架構(gòu)師是 CTO 儲備。

架構(gòu)師的基本要求之一是知識面廣,從數(shù)據(jù)庫到前端,從大數(shù)據(jù)到人工智能,雖不要求面面深入,但需要協(xié)同開發(fā)伙伴將目前復(fù)雜需求一一拆分繼而整理在統(tǒng)一框架內(nèi)。

架構(gòu)師基本要求之二是在所在領(lǐng)域中有卓越的代碼能力,諸如人工智能領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、游戲以及視頻領(lǐng)域等等。不寫代碼的架構(gòu)師如 PPT 架構(gòu)師,脫離實踐遲早會被多變的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境所淘汰。

領(lǐng)導(dǎo)力培養(yǎng)

架構(gòu)師是必須帶領(lǐng)隊伍的,并主導(dǎo)項目的核心部分代碼的撰寫,將項目合理分拆給對應(yīng)執(zhí)行的人。即所謂:架構(gòu)師負責扎根與發(fā)芽,其他程序員負責開花與結(jié)果。

一個產(chǎn)品會有多部門合作,架構(gòu)師在其中的溝通極為重要,直接影響產(chǎn)品進度與質(zhì)量。架構(gòu)師不僅要與開發(fā)人員溝通,也要和項目經(jīng)理、分析人員甚至用戶溝通,來實現(xiàn)產(chǎn)品的各種可能性。

所以,對于架構(gòu)師來講,不僅有技術(shù)方面的要求,還有能夠橫向溝通與領(lǐng)導(dǎo)隊伍的要求。所以,如果你具備某些程序員的固有印象,請學(xué)習(xí)隱藏并逐漸拋棄他們:“悶騷”、“不善言辭”...

他人頂尖經(jīng)驗為我所用

一個沒有經(jīng)歷失敗的架構(gòu)師一定不是好的架構(gòu)師,尤其在新領(lǐng)域與新技術(shù)的探索上,唯有經(jīng)歷各種苦難,越過各種坑和痛苦方成就優(yōu)秀。雖然失敗如此必要,但你可以學(xué)習(xí)與借鑒他人的經(jīng)驗與教訓(xùn),讓你的苦難和坑無比縮短。

2018 年 7 月 6-9 日,InfoQ 中國團隊將在深圳舉行 ArchSummit 全球架構(gòu)師峰會,分為大會演講與深度培訓(xùn)兩個環(huán)節(jié)。

此次大會邀請了來自 Google、Facebook、Netflix、Pinterest、eBay,以及國內(nèi) BAT、網(wǎng)易有道、出門問問等諸多資深架構(gòu)師從云架構(gòu)到邊緣計算,從國際化體系架構(gòu)到移動端開發(fā)、從人工智能到大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)、從微服務(wù)到數(shù)據(jù)庫架構(gòu)等諸多方面為大家一一解惑,同時阿里達摩院、Microsoft、Amazon、IBM 的分享內(nèi)容仍在籌備。

目前大會 7 折報名僅剩最后一周,這里簡單列舉一些國內(nèi)外經(jīng)典架構(gòu)案例,希望能夠?qū)Φ綀龅哪阌兴鶈l(fā)。

Facebook  |  機器學(xué)習(xí)在安全和完整等方面的探索

隨著電子商務(wù)的崛起,云計算的爆發(fā)以及社交網(wǎng)絡(luò)的大面積普及化,使得商業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和開展越來越容易,輕而易舉使用大規(guī)模資源和服務(wù),全球化信息互動和共享已經(jīng)可以同步,總的來說世界正在變得越來越小。

但是,信息安全和商業(yè)誠信問題卻不斷增加,面對每天超過 PB 級的不平衡和模糊大數(shù)據(jù),實時機器學(xué)習(xí)和解決方案面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這樣的要求在各個領(lǐng)域越來越多,促發(fā)了許多突破性的研究成果和應(yīng)用。

Facebook 軟件開發(fā)經(jīng)理 Bin  Xu 將會帶領(lǐng)大家快速瀏覽一些安全問題,然后講述 Facebook 機器學(xué)習(xí)平臺,重點講解能夠處理當下棘手問題的相關(guān)先進技術(shù)和解決方案以及一些真實的應(yīng)用效果。最后會分享幾個最近機器學(xué)習(xí)在安全應(yīng)用上的特別案例。

Google  |  深度學(xué)習(xí)在大規(guī)模推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

Dekun  Zou 是 Google 研究院的資深研發(fā)工程師,負責研發(fā) Android 應(yīng)用商店、Google 廣告排名等基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng),曾就職于 Apple 與 AWS。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像視覺領(lǐng)域的突破,很多研究人員開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建深度推薦系統(tǒng),推薦質(zhì)量顯著超越傳統(tǒng)基于線性回歸系統(tǒng),而深度推薦系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于 Google 多項面向用戶的產(chǎn)品,一次又一次的突破質(zhì)量瓶頸。

此次 Dekun 的分享將會由淺入深探討如何構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng),并討論最新的技術(shù)發(fā)展,涉及 Google 深度學(xué)習(xí)中信號類別、深度挖掘、最終排序、離線訓(xùn)練、在線訓(xùn)練、損失函數(shù)等實踐細節(jié)。

Netflix  |  Going  FaaSter

Netflix 是業(yè)界微服務(wù)和 DevOps 楷模,是歐美地區(qū)最大的網(wǎng)絡(luò)視頻提供商,也是全球最大的云計算實例,此次將和大家探討 100% 業(yè)務(wù)運行在 AWS 上的未來 IT 架構(gòu)模型。此次 ArchSummit 上 Netflix 首席軟件工程師 Yunong  Xiao 將前來談?wù)劗斍盁狳c實踐之一:Function  as  a  Service。

FaaS- 函數(shù)即服務(wù)的最終目的和 PaaS 類似,讓開發(fā)者關(guān)注在開發(fā)本身,服務(wù)由服務(wù)商提供。那為什么 FaaS 是未來開發(fā)的一個趨勢?現(xiàn)在 FaaS 的說法還不太一致,但是可以明確的是 FaaS 是 PaaS 能力的一種縮放,縮放到 Function 級別。

eBay  |  QE 團隊向工程效率團隊轉(zhuǎn)型的實踐之路

目前,包括 Google 等跨國互聯(lián)網(wǎng)公司的研發(fā)團隊都在經(jīng)歷“去除 QE(Quality  Engineer 質(zhì)量工程師)”的組織架構(gòu)轉(zhuǎn)變,為此 Google 也暫停了  2017  Google  Test  Automation  Conference 并尋求向工程效能(Engineering  Productivity)的轉(zhuǎn)型。

相應(yīng)地,QE 團隊也正在逐漸向工程效率團隊轉(zhuǎn)型。在此過程中,如何運用原本 QE 團隊積累的技術(shù)優(yōu)勢來設(shè)計和構(gòu)建高效的測試基礎(chǔ)架構(gòu),CI/CD,DevOps 以及其他的支持工具鏈生態(tài)體系以應(yīng)對工程效率提升就變得尤其重要。

eBay 此次分享將圍繞在這一領(lǐng)域的工程實踐,探討 eBay 的最佳成果,也會詳細講解什么樣技術(shù)特質(zhì)的組織適合“去 QE”;以及 eBay 測試架構(gòu)的微創(chuàng)新項目設(shè)計思想和應(yīng)用場景。

阿里巴巴  |  Flink  SQL:使用標準的 ANSI  SQL 驅(qū)動大數(shù)據(jù)流計算

近些年隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,無論是傳統(tǒng)企業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)不再僅僅滿足于批處理,對流處理的場景和需求也越來越強烈。SQL 是大數(shù)據(jù)處理中使用最廣泛的語言。它允許用戶簡明扼要地聲明他們的業(yè)務(wù)邏輯。數(shù)據(jù)分析師通 常沒有復(fù)雜的軟件編程背景,但他們可以使用 SQL 來分析數(shù)據(jù)并為業(yè)務(wù)決策提供支持。

在流計算領(lǐng)域,除了 Flink 之外,其他一些流處理框架(如 Kafka 和 Spark Structure Streaming)也具有類似于 SQL 的 DSL,但它們與 Flink 的語義不同。Flink 的 SQL 完全遵循 ANSI SQL 標準,而 Spark 和 Kafka 提供的 DSL 都是非 ANSI SQL 標準的。

阿里巴巴的核心業(yè)務(wù)現(xiàn)在完全由數(shù)據(jù)處理引擎 Blink 驅(qū)動,它是一款阿里巴巴實時計算部基于 Apache Flink 改進的項目。阿里內(nèi)部幾乎所有的 Blink 作業(yè)都是由 Flink SQL 編寫的。

本次分享將介紹遵循 ANSI SQL 標準的好處,以及 Flink SQL 是如何實現(xiàn)這一目標,以及 Flink SQL 在阿里內(nèi)部的大規(guī)模應(yīng)用的場景和經(jīng)驗。


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