微博机器学习平台混合云应用实践

新浪微博基于混合云搭建机器学习平台，用于服务线上信息流、关系流和消息推送流，目前支撑近百亿样本的特征工程。

超大维度的特征工程，需要按需快速提供大规模的计算能力和存储资源，在已有一定规模的互联网企业，这样的需求对有限的机架资源也提出了很大挑战。

微博利用 DCP 混合云调度平台，使用高配置的服务器，高密度的构建大规模的机器学习的支撑架构，满足了机器学习平台的业务要求。

本次分享介绍微博在使用混合云支持机器学习平台的过程中遇到的技术、业务挑战，探讨对应的解决经验。

演讲提纲

• 微博机器学习平台的业务特点、规模；
• 微博机器学习平台建设的挑战；
• 如何柔性提供计算能力；
• 如何应对机架资源不足；
• 如何提供支撑混合云的网络架构；
• DCP 混合云调度平台在机器学习中的应用实践。

观众受益

• 了解超大维度特征工程的基础架构实践；
• 了解混合云调度平台实践和相关业务收益；
• 了解机器学习模型化的相关实践。

京东容器平台与数据中心基础设施协同发展实践

随着容器技术的不断成熟，很多公司都在做容器，但总是不能非常彻底，很大一个障碍在于底层数据中心固有的老架构，京东在容器化过程也遇到这个问题并决心将这个痛点解决掉。

京东商城业务规模庞大，架构复杂，特别是 JDOS（JD Data Center OS）系统的大规模落地使用，帮助商城研发显著提升系统上线效率和3倍提升计算资源使用率，对传统数据中心能力提出新的挑战。

问题挑战

• 传统的数据中心无法应对如此敏捷的容器化场景；
• 传统的 DNS 服务，无法适应容器化业务敏捷服务发现功能；
• 耦合的 L4-L7 负载均衡，无法满足业务快速弹性伸缩生效；
• 网络环境传统二层架构、手工配置等，无法支撑业务快速定位网络延迟和百万级虚拟 IP 等问题。

演讲提纲（本次将主要分析2个创新技术点）

• 适应云架构的分布式智能 DNS 服务，高性能负载均衡服务等；
• 打造全新计算平台整体解决方案，深化数据中心智能敏捷价值。

听众受益

• 分享京东在数据中心建设方面的思考、创新和实践；
• 数据中心如何更好支持云架构系统的运行和发展。

Apache Helix 对于在线/离线生态系统的决定性作用

日益渐增的网络访问以及需求使得越来越多的应用需要考虑到自身的对于大数据，大工作量的延展性，高可用性会成为现如今各类应用在社会中的核心竞争力。

在本次分享中将展现大数据在线/离线生态系统中 Apache Helix 的作用以及优势，最后会展示现有均衡算法在各类著名系统中的应用，比如 LinkedIn 取代 Apache Voldermort 的新一代 key-value store，Venice是在线系统的代表。

演讲提纲

• Helix 对大数据在线系统的应用；
• Helix 对大数据离线系统的应用；
• Helix 均衡算法在现有系统中的帮助

小米生态云的应用引擎实践

小米生态云是面向小米生态链及合作伙伴企业的一站式综合云服务平台，保护小米生态的线上业务和用户数据的安全，汇聚和挖掘数据的价值，并逐步发挥人工智能的力量。

小米应用引擎是小米生态云的重要组成部分和核心功能之一，在小米生态云上提供应用部署，监控报警，日志采集分析，域名管理备案及SSL证书, 自动化安全扫描，并集成各种常用的存储和计算服务以及深度学习框架。​

小米应用引擎已经经历了两代的发展，此次和大家分享小米应用引擎的设计思路和引擎架构的演进过程，期间遇到的问题和解决办法，以及未来的一些计划。

演讲提纲

• 小米生态云简介
• 小米生态云应用引擎演进

  a. 第一代应用引擎

  b. 基于k8s的新版应用引擎

• 展望

  a. 应用引擎

  b. 人工智能​