开发者社区 > 云计算 > 正文

2020阿里巴巴研发效能峰会——云原生应用与架构专场

发布者:琛琛轴子 2020-04-28 22:53:05 6653
视频介绍

专场简介:

原生相关技术提高研发到部署流水线效率的探索与实践。
出品人简介:
李响 阿里云资深技术专家,拥有浙江大学本科和卡耐基梅隆大学硕士学位,是CoreOS 最早期的工程师之一,参与创建了 etcd、operator framework、rkt 等开源项目,入选CNCF TOC。
14:00-14:20 云原生背景下应用架构的演进
许晓斌,阿里云Serverless R&D 高级技术专家,负责阿里集团 Serverless 研发运维平台建设,之前负责 AliExpress 微服务架构、Spring Boot 框架、研发效率提升工作。《Maven实战》作者,曾经是 Maven 中央仓库的维护者。
【演讲简介】今天很多新兴互联网公司自成立起就基于云架构了,而阿里经济体地全面上云战略,重心也逐渐从 IaaS 层转向 PaaS 层,与此同时,云原生技术如 Mesh 和 k8s 在如火如荼的发展。这一切,对于应用架构来说意味着巨大的变化,应用研发的心智也需要刷新,以适应这种演进,并从中发现创新机会。本次演讲将与大家分享云原生应用架构演进的观点。

14:20-15:00 从IDC到全面上云,申通云原生演进之路
周金龙,菜鸟梧桐项目技术专家,申通上云负责人,11年先后从事阿里巴巴CMDB,运维自动化平台研发。2016年加入菜鸟基础架构团队,从事基础技术、企业云原生领域相关工作。
议题简介:全面上云“拐点”已经到来。作为一家传统快递企业,申通如何在云智能时代以技术领先于竞争对手?如何以最短路径充分享受云计算技术红利实现业务弯道超车?本次演讲与大家分享
1、申通是如何从0到1构建研发效能体系?
2、借助云原生技术,申通如何提升研发效率?
3、云原生演进过程中,申通第一手的实践经验、规划及愿景

15:00-15:40 基于 OAM 和 Kubernetes 打造无限能力的下一代DevOps 平台
孙健波,云原生开发应用模型OAM(Open Application Model)社区核心成员,致力于推动云原生应用标准化,是 OAM 规范的主要制定者之一,深度参与了包括基于 Kubernetes 的 OAM 实现在内的多个社区项目。
议题简介:OAM是阿里与微软联合推出的开放应用模型,旨在解耦应用研发、应用运维与基础设施人员在应用生命周期中各自的关注点,明晰责任与界限,聚焦自身业务,同时又依然能紧密协作。
本次演讲与大家分享
1、当前云原生 DevOps 体系现状与存在的问题
2、如何通过 OAM 解决云原生DevOps场景下的诸多问题;
3、如何基于OAM 和 Kubernetes 打造无限能力的下一代 DevOps 平台。

15:40-16:20 Serverless 对研发效能的变革和创新
杨皓然,Serverless 计算负责人,2010 年加入阿里云,深度参与了阿里云飞天分布式系统研发和产品迭代的全过程。对大规模分布式计算,大规模数据存储和处理有非常深入的理解。
议题简介:Serverless 将云的能力以最便捷的方式呈现给用户,是用户上云的第一界面,对研发运维的变革体现在大幅简化底层基础设施的管理,将云端丰富的全托管服务进行深度整合,为用户提供开箱即用的应用全生命周期管理设施。本次演讲与大家分享
1、Serverless 概念及其发展趋势
2、当前 Serverless 的优势、局限,以及典型的应用场景
3、如何使用 Serverless 架构实现研发运维的大幅提效?

16:20-17:00 Service Mesh对提升研发效能的展望
李云,阿里云高级技术专家,阿里集团Service Mesh方向的重要参与者和推动者。曾出版《专业嵌入式软件开发——全面走向高质高效编程》一书,对如何高质高效实施软件开发有着自己独到的见解和方法。
议题简介:以开发者为中心是云原生技术很大的一个视角变迁,使得开发者学习和应用更加简单,这除了改善研发效能,还使得技术自身更容易普及和更快地发展。作为云原生关键技术的Service Mesh,自然承担了如何改善研发效能的使命。本分享与听众一同展望Service Mesh在软件开发、软件发布和运维等多方面将为改善研发效能所做出的贡献。

17:00-17:40 云原生机器学习平台助力提升AI研发效能
李文鹏,阿里云计算平台事业部高级算法专家,12年先后从事阿里存储,分布式机器学习平台研发,算法并行化等方面的工作,目前是PAI在线预测平台的负责人。
议题简介:随着云原生技术的发展,越来越的应用上云变得更加简单,机器学习作为时下最为火热的领域也是最早与云原生概念走到一起的应用场景之一。本次演讲与大家分享:
1、如何利用云原生技术构建 AI 研发平台的技术演进;
2、如何利用云原生AI平台完成从开发训练到线上部署的全流程,提升AI研发效能;
3、云原生AI研发平台典型用户场景和未来展望。