本次峰会包含12大会议主题:云原生设施与平台、微服务架构实践、软件质量与效能、大数据实践与前沿、架构设计与演进、高可用与高性能架构、Web与大前端开发、编程语言与平台、AIGC与大模型、推荐系统实践、AI智能应用与研究、机器学习架构实践。
软件架构最早出现于20世纪90年代,并从那时起一直在发展。最开始它是一种指令性的、前期的活动,由单个架构师创建,然后由其他人来实施;到今天演化为 基于团队的、适应性的架构方法,即由整个团队拥有的共享活动。在本次演讲中,我们主要探讨在数字化时代,随着对敏捷和DevOps的支持,如何将软件架构作为一种 “共享公地”来提供的实践,它是这个时代取得架构成功的关键。
云原生是目前软件行业最大的趋势之一,随着云原生成为各行业数字化转型的必选项,软件开发、部署和运维的方式正在发生前所未有的改变。
优秀的软件架构是演进而来的,现代商业中需求不断变化是必然的,这就需要我们设计出一种可以应对这种变化的系统架构,确保架构始终朝着正确的方向生长。
云原生为代表的技术革新和DevOps为代表的过程革新为整个软件研发的质量和效能带来了全新的挑战和机遇,提质增效已经成为软件研发团队的关键词。
随着业务数字化的高速发展,企业对核心业务系统的稳定性、可靠性、有效性、连续性等有了更高的要求。高可用和高性能架构是保障关键业务的基石。
以大数据为依托的智能应用在营销、医疗、影视、教育、金融等都有大量运用,在未来也将有更广阔的市场。数据创新,任重而道远!
面对日益繁杂的AI应用场景,优秀的机器学习架构有助于节省编写大量底层AI代码的精力,也能省去部署和适配环境的烦恼,更聚焦业务场景和模型设计。
推荐系统能够达成从原来的千人一面到千人千面的升级,信息的利用率和降低信噪比,帮助用户更好地做决策,最大化用户价值和服务品质。
伴随着人工智能、物联网、5G的发展,VR技术的普及,大前端技术的演化也越来越快。如何整合各种前端技术,创新用户体验是应用开发的必答题。
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