❶ 小米唐沐等大咖精心挑選的100個年度研發案例實踐
2017年，機器學習、大數據、人工智慧等詞彙成為軟體研發行業的主流，大前端、DevOps、區塊鏈等技術方式成為熱點方向；2017年，智能硬體開始成為新的焦點，這一年更被稱為智能音箱井噴的一年；2017年，互聯網更快速地發展，要求一切都變得更快，工程效率、交付速度、創新速度。還有軟體重構、雲平台搭建、多活改造、數據變現、大數據轉型……
11月9-12日，北京國家會議中心， 第六屆TOP100全球軟體案例研究峰會 。4天時間，洞察100位技術帶頭人所思所想的案例實踐。
2017年TOP100summit依舊是5個專場同時並行，15個話題方向全面展示軟體研發全生命周期各個維度的實踐和解決方案。
專場一：體驗設計/產品創新/運營驅動
精選案例
●《Balancing Creativity and technology to make innovation proct》
Ruthia He ——Facbook Proct Designer
案例價值：設計過程就像一場需要在產品目標、技術實現、創意發揮、用戶體驗之間不斷探索尋找平衡的旅程。在緊張的資源中縱橫捭闔是一種藝術，舉例來說，你需要時刻提醒自己你的產品目標是什麼，但實現產品目標的技術實現資源很可能一直不足；又或者設計師的靈感催生了一項獨特的創意，但是這種創意卻不一定能被所有人接受。本案例將以講師在矽谷的產品設計經驗為內容告訴大家如何找到產品設計的「完美平衡點」。
●《「一元購畫」背後的設計思考》
陳曉暢——騰訊用戶研究與體驗設計部設計中心總監
案例價值：8月29日，朋友圈被一幅幅出自「小朋友」之手的美麗畫作所刷屏。短短半天時間，580萬人次參與，籌得善款1500餘萬。互聯網已經在改變我們的公益事業。科技連接信任，為公益做設計，那麼怎樣做才會有更好的效果，本案例會復盤整個傳播事件，帶大家去看「一元購畫」背後的設計思考，同時結合設計團隊在對騰訊公益10年的設計支持中的經驗，探討如何用服務設計為公益創造更多的價值。
●《揭開人工智慧終端的時代——天貓精靈的思考和定義》
茹憶——阿里巴巴人工智慧實驗室（A.I.Labs）智能終端負責人
案例價值：天貓精靈的問世代表著阿里巴巴對人工智慧時代下智能終端的思考和探索，智能終端在完善用戶體驗、降低使用門檻的同時也意味著終端生態的封閉加強。人工智慧時代相對封閉的生態意味著廠商想要提供優質的服務體驗，不通過終端很難完成，而未來雲端一體將成為大勢所趨的新格局，本案例思考在這樣的趨勢下如何利用自身優勢定義和落地終端產品。
●《用戶至上--從智能家居終端的戰爭中脫穎而出》
陳亞——Amazon 資深工程師
案例價值：智能家居的終端作為智能家居的入口，是各大巨頭搶占市場的主要陣地。那什麼讓亞馬遜一個零售業起家的電商從這場戰爭中脫穎而出，以壓倒性的優勢，占據終端市場70%的份額? 本案例將以Echo產品為例，從產品設計及開發管理模式兩大方面來分析，亞馬遜是怎樣將Customer Obession深入到產品的各個階段，壓制了以技術見長的Google。同時本案例也對目前國內的智能家居終端做一個探索性的分析。
●《滴滴新業務背後的增長抓手》
李森——滴滴 增長負責人
案例價值：本案例將講述分享者自2015年加入滴滴後，先後負責的順風車車主拉新、巴士產品用戶增長、小巴產品冷啟動、快車重慶區縣業務等從0-1的增長型業務的思考和實踐，從增長的邏輯展開，通過復盤業務介紹給大家一些屢試不爽的增長抓手，介紹滴滴快車、小巴等業務從0到1冷啟動項目如何解決增長問題，如何解決場景內最後一公里的交通問題。
專場二：工程文化/團隊增長/績效考核
精選案例
●《The Science behind Art - Five Years Journey of Data Team at Riot Games》
李仁傑——Riot Games Head of Data
案例價值：本案例以Riot Games數據團隊五年的心路歷程為主線介紹如何從零到有建立一支國際一流的大數據團隊, 每年團隊的工作和vision如何成長和進化，以及這其中的收獲和走過的彎路。以每年精選一個case study為副線，介紹全球最受歡迎的游戲《英雄聯盟》是如何用數據來提高玩家的體驗，支持和幫助公司每一個部門的商業決策和運營計劃，以及如何用機器學習和人工智慧來顛覆傳統的產品。
●《Google如何利用OKR幫助團隊挑戰不可能的任務》
Zhouzhou He——Google 產品經理《從傳統項目轉型敏捷，你只需要兩天》
案例價值：Google作為世界頂尖的科技公司之一，挑戰了許多在之前看來不可能完成的高精尖任務，比如AlphaGo圍棋，谷歌翻譯，自動駕駛汽車，Tensorflow，TPU等。Google是如何組織和激勵團隊的？又如何確保團隊齊心協力，向同一個方向沖刺？本案例來自於Google現任美國總部產品經理的第一手體驗。他會從機制、人文、流程、決策方法、產品方針以及公司組織等多方面，分享Google的管理成功之道。
●《華為百人團隊精益看板演進變革之路》
陳軍——華為敏捷精益專家
案例價值：面對市場需求的激增及快速變化，研發團隊需要靈活應對快速響應，並在有限的人力下提升研發效率，決定引入精益看板能有效幫助提升研發效率。本案例講述華為百人團隊精益看板演進變革的歷程，從建立看板（四個實踐）到運作看板（四個實踐），取得小勝利，再到團隊遇到困局，停滯不前甚至倒退，面對困局同團隊一起再審視改進，重新走上了正確的道路。
●《從傳統項目轉型敏捷，你只需要兩天》
古月——平安科技高級敏捷教練
案例價值：敏捷轉型不僅是應用一套新的流程，而是要改變人的思維方式和工作方式，甚至改變企業的組織架構。轉型是否有捷徑可走？平安科技兩天的Quick Start工作坊又是如何成為從傳統軌道切換到敏捷軌道的有力扳手的？本案例將一一為您揭曉。
●《非典型敏捷：10天一個版本》
左楊眉——：中興通訊 敏捷教練
案例價值：「快」是相對的。傳統的電信領域仍然堅持嚴格的加法規則和安全要求，遵循基本的「需求-實現-發布-升級」的流程。本案例從重新梳理用戶價值出發，引入過程交付物的概念，實現了客戶的深度參與和快速反饋；重新審視典型敏捷流程的核心實踐，基於「快速驗證客戶的產品假設」這一目標，去掉自動化測試和持續集成等實踐，引入以手繪為中心的低保真交付，引入數據模擬和切面功能。某種程度上，本案例是對《設計沖刺》在電信領域的一次加長版交付項目實戰。
專場三：架構演進/工程實踐/大前端
精選案例
●《618大促網關承載十億級的調用量背後的架構實踐》
王棟 京東 京東商城開放平台總架構師
案例價值：每年618大促京東商場開放平台在保證近千個不同類型服務介面的海量調用的同時，還要確保服務介面之間的互不幹擾，並且能夠快速響應任何復雜情況。穩定、快速是一直追求的目標。本案例將分享實踐過程中常用的隔離技術、緩存技術、SQL優化、降級限流等方法。學習京東團隊如何將這些技術應用到每一次的備戰中，確保了每一年的618平穩度過。
●《深圳證券交易所新一代交易系統架構轉型之路》
喻華麗——深圳證券交易所 總工程師
案例價值：處於行業核心地位的業務系統對持續平穩運行有著嚴苛的要求，如何對這些核心業務系統進行升級換代以滿足業務發展和技術進步的需要，是很多CIO及其研發團隊所面臨的難題。本案例分享了深圳證券交易所在核心系統特別是高可用高性能的實時處理系統，實施去IOE、走向開放平台開源技術、分布式處理、高可用低時延設計的架構轉型、平穩升級的成功經驗，分享如何在這種全面重構的架構轉型中確保安全平穩升級、並同時帶領全市場平穩升級。
●《餓了么整體服務異地多活改造》
李雙濤 餓了么 中間件團隊首席架構師、異地多活項目總架構師
案例價值：本案例描述了餓了么的異地多活改造，從設計到正式上線的過程中，做的各種取捨，以及如何協調業務團隊，和中間件團隊的工作，安全而平穩的改造整個業務，使業務從一個單機房的服務，變成多機房多活的服務。當發生機房級故障的時候，服務方可以把用戶路由到健康的機房，保證在故障發生時，業務可以正常執行，減小機房級故障帶來的巨大損失。
●《Uber for Business, 從0到1健康醫療數字化轉型中的微服務創新實踐》
時曉宇——Uber Tech Lead
案例價值：本案例將分享如何從0到1實現一個高可用的系統，解決實際的Uber for Business業務問題。通過具體的項目需求和系統架構，包括支付系統，賬單系統， Policy系統來分析如何end to end完成這些系統。如何完成從0到1的過程，短短兩年成為Uber一個非常重要的業績增長點。同時，從一個6人的工程師團隊發展到近40人。
●《小米直達服務平台與移動端服務未來形態探索》
董紅光——小米MIUI系統框架負責人團隊主管
案例價值：移動端服務目前的承載形式，無論是應用還是網頁，都有著一些不足之處，導致用戶使用起來不方便，同時對開發者自身也有一定的影響。如何更加高效的分發和使用服務，是行業中非常關心的一個話題。小米在這個領域也做了一些探索，推出了直達服務這樣的技術平台，旨在解決傳統應用和網頁承載服務的情況下存在的一些問題，提高用戶和開發者各方的效率。本案例主要圍繞小米直達服務平台，聊一聊小米在這一塊的思考和目前的一些實踐成果。
專場四——數據科學/人工智慧/數據驅動
精選案例
●《美國NFCU銀行如何利用大數據AI開啟轉型之路》
江曉東——NFCU 金融數據架構師
案例價值：美國NFCU銀行是家財富200強企業，到2016年底，已在全球擁有280個分行，資產超過 7千4百億美元，全美擁有6多萬會員（客戶）, 全球雇員1萬4千人。 如何管理體量如此龐大的全球線下各分行，ATM機每日的現金流，整合總部與分行，分行櫃台與顧客，顧客與ATM機間的現金存儲，轉賬，提取等交易額，決定著銀行與運鈔車，央行以及銀行內部的結算和現金流監管管理成果和效率。此案例為大型傳統金融企業實施大數據和AI項目開辟了一個非常有意義的案例，將分享NFCU銀行運用大數據和人工智慧演算法解決企業現金流管理的方法和途徑。
●《人工智慧時代，二手交易平台的智能推薦系統如何演進》
孫玄 轉轉 架構演算法部負責人
案例價值：轉轉的推薦系統從0開始打造，針對業務的不同階段，一步步發展演進。在發展的過程中經歷了全局無個性化推薦階段、個性化離線推薦階段、個性化實時推薦階段、機器學習排序推薦階段等。本案例會詳細講解不同發展階段的原因、架構的演進，讓聽眾對二手交易平台的智能推薦系統能夠深刻認識。
●《先知：人工智慧助力Fintech反欺詐讓黑產無處遁形——大數據和人工智慧如何助力風控防禦體系》
王婷——宜人貸 數據科學家
案例價值：先知是基於宜人貸的反欺詐雲平台，面向Fintech全行業的一種反欺詐解決方案，以強大的金融數據能力、反欺詐智能和線上客戶獲取服務能力，幫助Fintech企業解決在信貸申請欺詐、金融中介識別、團伙監控/預警上面臨的一系列問題，為金融科技企業提供更強大的信用評估、風險控制和精準獲客。本案例將分享在反欺詐雲平台的構建過程中，如何利用人工智慧實現以上功能。
●《線上到線下場景中機器學習和統計建模的一些應用》
張健——3M 數據科學技術負責人
案例價值：線上到線下是未來發展的重要趨勢， 數據發掘和機器學習已經廣泛成熟運用到線上軟體開發，推薦匹配， 用戶分析等等方面。然而線下和線上的數據融合，優化才剛剛開始。本次分享將從線上到線下零售的具體案例中通過建設線上到線下數據反饋與優化系統，將A/B 測試，深度個性推薦，加強學習等統計與機器學習方法運用其中，達到提高數據分析效率，了解用戶行為，增加線下收入等一系列具體的目標。
●《聯想大數據助力聯想業務轉型升級》
於辰濤——聯想集團 大數據事業部高級總監、首席研究員
案例價值：以數字化轉型為驅動的第四次工業革命已經開始，它開啟了一條大數據、雲服務與智能技術並行的新航路。企業也贏得機遇的同時也面臨很多難題：企業內各個系統數據無法共享，數據區塊化現象嚴重，直接導致企業采購、生產、物流、銷售等環節效率降低。本案例分享聯想如何在成本可控的前提下，藉助大數據、工業互聯網4.0、中國製造2025的契機，解決上述問題，借著風勢得到一個快速的發展。
專場五——質量管理/智能運維/DevOps 專場
精選案例
●《無人測試如何助力京東提升產品測試效率與質量》
楊瑾——京東 B2B產品質量團隊負責人
案例價值：隨著業務的發展，系統通常會經歷單體式，服務化，平台化的過程，在系統持續演進的漫漫長途中，不管是小需求，還是大改動，每一次的上線都伴隨著大量的回歸工作，即使是經驗老道的測試老司機也沒有100%不出問題的信心。在迭代周期短，發版頻率高的互聯網行業，產品質量的如何在頻繁的上線中，保證產品質量，提升用戶體驗是我們一直在努力探索和實踐的。本案例講述了一種高效的回歸測試方法以及此方法在提升產品測試效率與質量方面的實踐。
●《阿里移動DevOps實踐》
陸義元 阿里巴巴 平台產品負責人
案例價值：移動開發模式已經進入兩級分化：超大規模APP的研發模式偏項目式，研發協同的人員、模塊較多，需要完整的構建、測試、發布、運維等DevOps體系；而一些創新、試驗類的APP在商業模式和業務形態未完全確定的情況下，更適合以較快的方式來測試和驗證業務的想法，所以以最低成本快速創建一個 APP 就是當務之急。本案例將分享阿里移動技術在過去幾年如何沉澱和解決這些問題。
●《以Kafka為例的大規模有狀態集群優化方法探索》
秦江傑 LinkedIn Staff Software Engineer
案例價值：分布式系統的動態負載均衡和自我管理始終是一個不太容易解決的問題。大多數解決方法是遷移整個應用進程來實現硬體資源的負載均衡，這種方法對無狀態應用較為適用，但對於有狀態集群（如Kafka）並不十分有效。因為遷移應用意味著大量狀態的遷移，這是一個漫長又昂貴的過程。LinkedIn為解決這一問題開發了Cruise Control，其主要特點是可以根據應用的特點進行部分狀態的遷移。本案例將通過對Cruise Control實踐的解讀，分享一套大規模有狀態集群優化方法。
●《低成本實現系統介面測試--自動化、性能、持續集成&線上監控》
九毫 大疆 測試開發工程師
案例價值：在大多數公司和項目中都存在對系統介面進行自動化測試、性能測試、持續集成、線上監控的需求。但現有方式都存在投入產出比低的問題，工具和技術棧多且雜，維護成本和學習成本居高不下。針對這一普遍存在的痛點，大疆探索出一種低成本的最佳實踐方案，並將其沉澱為一款開源的介面測試框架 ApiTestEngine。本案例將拆解這一框架的技術要點和實現原理。
●《運維智能化@Pinterest》
孟曉橋——Pinterest 監控部門經理
案例價值：運維智能化是所有基於雲計算的公司未來趨勢。PINTEREST作為一個大型圖片分享平台，後台的計算平台和軟體架構非常龐大而復雜，如何用最少的人力和資源成本保證高質量的運維，是一個巨大的挑戰。為此，我們監控部門搭建了一套集成式的監控平台，該監控平台高伸縮性、集成式、智能化三大特點，本案例將通過分享該監控平台，提供運維運維智能化方面的實踐上的探索。
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