当今的企业需要以前所未有的速度响应客户的需求。在这种速度需求的推动下，许多公司加入DevOps运动并实施持续交付（CD）。根据我在世界上市值最大的上市在线博彩和游戏公司Paddy Power 四年实施DevOps和CD的经验，发现软件架构往往是一个关键障碍。为解决架构挑战，我们尝试使用了微服务这个新兴架构风格。我观察到增强了的易部署性，可修改性和对架构腐化的抵抗力；与此同时，还观察到随之而来的与服务数量增加，服务间契约变化，技术多样性及测试相关的新挑战。

我将分享可以用来应对这些新挑战的实用策略，讨论微服务可能不是一个好选择的情况，并探讨需要进一步研究的问题。

当今，工业软件的规模在急剧增大。对于超大规模的工业软件的开发来说，能否做到架构腐化的及时监测与重构，是一件事关业务兴衰的头等大事。而依靠专家人工进行架构评估、设计优化与重构的传统方式，无论从人力投入，还是从及时性上，都越来越难以适应超大规模软件开发的需求。

为此，华为公司构建了一套架构自动化度量、看护与演进的解决方案，运用自动化的方式，对软件产品的架构、架构质量及其趋势进行监测，并量化、可视化，供架构师及开发团队参考，以便理解架构，支撑其开展重构，使架构不断趋向合理，平滑演进。经过多年的应用，现在已经基本覆盖了华为公司所有主力产品，并日益深入到产品开发的日常活动中，成为开发团队手中的利器。

演讲提纲：

1. 架构自动化度量、看护与演进解决方案的由来
2. 架构自动化度量、看护与演进解决方案核心理念及部分实践简介
3. 架构自动化度量、看护与演进解决方案应用效果
4. 未来展望

听众受益点：

1. 对超大规模工业软件开发趋势的一些思考
2. 了解架构自动化度量、看护与演进解决方案核心理念、关键实践及其应用效果

容器技术的兴起催生出一系列基于容器的应用，而容器云正是其中的重要应用之一，在容器云中，大数据云是当前发展火热的方向之一。星环在过去的几年中，一直着力于容器技术(Docker，Kubernetes)的探索，并成功的将Hadoop平台包括自身的诸多产品全部云化，在这其中做了非常多的优化和改进使得大数据服务在容器中能够稳定且高效的运行，比如有状态容器本地存储，存储感知调度，数据局部性优化计算等等。由于容器独特的存储，网络的隔离性，多租户实现在容器云平台上体现的尤为简单，但是同时，这也为数据共享交换带来了难度，比如大数据平台本身的安全机制，容器空间的相互隔离，巨量数据流转以及业务层面的合规性要求等等。在原有的数据交换架构并无法满足容器云上数据交换需求的情况下，星环探索了全新的数据交换的架构设计，最终实现了多租户场景下的，租户和云平台间以及租户和传统大数据平台安全数据共享交换。

在本次分享中，将会着重分享分布式文件系统，分布式数据库上的数据共享交换的架构和实现。主要从多租户模型，权限管控，数据管理，任务调度和生命周期管理，工单审批／通知系统以及数据应用等对架构进行阐述，同时描述该架构在高性能、高可用、高并发的方面所做的工作以及下一步迭代改进的方向。

1. 星环大数据云平台简介
2. 云平台上数据共享交换

i. 数据共享交换的业务场景
ii. 数据共享交换所需要解决的难题

3. 数据共享交换实现

i. 架构介绍
ii. 安全与权限
iii. 任务和调度
iv. 性能和优化

4. 改进计划和未来展望

通过介绍Google Cloud 的强大基础设施以及游戏公司的最佳实践，让听众了解如何运用Google Cloud 所提供的集成服务，四两拨千斤地应付全球网络连线，海量数据处理，机器学习，以及运营优化等议题。

1. Google Cloud 基础介绍；
2. 最佳实践架构解析；
3. 人工智能与机器学习；
4. 不只是个云平台 (运营层面的助益)。