架構未來怎麼寫，Facebook、Uber、Airbnb、Yahoo！給你這些答案

2017年即將過去一半，國內外諸多大廠的架構演變也逐漸浮出水面。

由InfoQ舉辦的ArchSummit全球架構師峰會，作為業界知名的技術盛會，目前已經成功邀請了Facebook、Uber、Yahoo、Airbnb、LinkedIn、eBay、阿里、騰訊、百度等百餘位頂尖技術專家，和我們共同探討創新的智能應用、低延遲系統架構設計、大規模企業級性能優化等經典話題。

不僅於此，為了打通學術界與工業界的橋樑，大會還邀請了國際軟體架構會議(WICSA)指導委員會委員，多次擔任WICSA和歐洲軟體架構會議(ECSA)的大會主席Prof. Muhammad Ali Babar前來分享。

而在這裡，我們先簡單盤點即將在大會分享的前沿話題：

《自然語言理解技術與智能問答實踐》

劉琳，Yahoo! Inc. Sr. Engineering Manager

在各種智能客服、智能助理、聊天機器人出現的今天，智能問答系統的架構、語義理解設計與演算法、知識引擎的構建是這一領域的熱點問題，也是決定商業成功的核心技術。

智能問答系統與專家系統的天然結合，讓人工智慧在生產生活的各個領域滲透到無所不在成為可能。

本次分享側重於講述智能問答中的自然語言的提問理解技術，從傳統的搜索引擎的關鍵詞查詢與文本匹配，如何過渡進化到真正的語義理解，從而實現更具通用價值的智能問答產品，支持可擴展的商業應用。

《人工智慧在 Web 安全中的實踐》

馮景輝，百度安全事業部技術總監

傳統的基於攻擊特徵的安全防護，存在著特徵庫難於管理、較高的誤報率和漏報率等諸多問題，安全防護效果難以進一步提高。而近年出現的基於語法規則的檢測雖然在一定程度上彌補了特徵的不足，但因為不理解業務，對於有著更高智能的攻擊也顯得捉襟見肘。

我將從百度在安全領域的實踐出發，與大家一起探討通過人工智慧、機器學習領域的經典方法形成的分析系統效果，以及如何與傳統防護系統相互補充的經驗。

主要內容包括基於神經網路的入侵檢測識別原理與實現，神經網路識別及與語法引擎的對比分析，以及分享用戶行為分析在 Web 日誌審計中的模型介紹。

《數據驅動電商的零售運營》

沈則潛，eBay 數據和商業智能研發總監

通過市場數據和信息幫助商家優化零售運營是電商平台必須為商家提供的服務之一，本次分享將著重介紹如何通過數據挖掘和機器學習幫助商家和運營團隊來組織和優化促銷活動。

首先運用時間序列 Auto Regression 模型對歷年的交易數據進行挖掘，推薦季節性促銷的最佳時間段，並通過進一步的對用戶搜索關鍵字基於 NLP 的挖掘，推薦最優化的時間段進行促銷的商品類別。

《數據智能，帶來供應鏈領域的新春天》

陳玉君，華為數據科學家

供應鏈管理是大多數製造、零售等多個領域的核心樞紐環節，其中諸如需求預測、庫存控制、物流調度優化等問題，對於新技術的應用都有強烈訴求。

數據分析和人工智慧演算法是升級供應鏈的利器。本分享將結合工業界的實際問題，開闊思路，闡述如何巧妙挖掘抽象問題，歸類實踐已有方法，在產品中實施各種演算法；並探討產品解決方案過程中可能遇到的各種問題和經驗方法，對其他領域的智能應用具有普適性和參考作用。

《Airbnb 數據倉庫架構實踐》

曾洪博，Airbnb資深工程師

Airbnb 目前的大數據平台支撐了整個公司對數據收集和處理的需求，我們需要應對每天100億條新增日誌信息，350TB新增數據，來自公司所有部門的10多萬次大數據分析查詢，而且還在快速增長中。

本次分享從數據處理需求、性能、系統容錯以及服務等級協議(SLA)等各方面入手，重點講解我們遇到的挑戰和隨之而生的平台解決方案，介紹我們研發的ReAir跨機群同步服務，AirStream流處理平台以及實時數據注入和查詢平台等。

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