专题：深度培训

在有高安全、高性能、合法合规要求的金融场景里，基于区块链技术的业务创新，会面临多方面的问题，如何选择一个安全可控的底层技术方案，如何稳妥的开展业务和进行平滑的升级维护，以及如何解决性能和安全方面的用户体验问题，支持监管等，这些都是创新路上的挑战。

金融区块链合作联盟（深圳）通过大量的研究和实践，于2017年发布了金融级FISCO BCOS开源区块链平台，微众银行基于此区块链平台推出的多项金融业务，稳定运行超过一年多，链上承载超过千万笔真实业务交易数据。本课程会分享平台建设和业务开发等方面的经验。

课程大纲

1. 平台技术概要

• 平台技术介绍：区块链技术的发展和主流平台介绍

• 关键模块解析：网络，数据结构，加密算法，UTXO，帐户模型，共识算法等

• 选择技术平台的历程：开源软件的优势和问题

2. 联盟链的架构

• 联盟链和公有链：相同的底层技术，不同的需求场景

• 联盟链的常用场景：分布式商业场景介绍

• 联盟链的挑战：五大挑战

3. 平台架构重构

• 链上资产的逻辑重构

• 插件化共识机制核心

• 身份认证和准入机制

• 角色模型和权限控制

• 安全和隐私保护

• 异构网络多种部署方式

• 立体监控

4. 架构和性能优化

• 深挖区块链的性能瓶颈，找出根因

• 对关键核心模块的深度优化，包括共识，存储，交易处理流程

• 通过架构的方式解决性能问题：并行计算和热点帐户处理

5. 创新业务开发

• 基于区块链的业务开发流程和相关技术工具

• 线上金融案例介绍：介绍两个案例

• 业务开发的经验分享，如何敏捷又稳妥的引入区块链技术

• 如何进行业务灰度发布和升级

• 同时保证业务创新和监管合规

目标人群

• 架构师、研发工程师、技术负责人

课程收益

• 深入了解区块链底层技术和在金融业的应用前景

• 了解金融级区块链架构关键技术特性

• ·解决区块链性能问题时的方法论

• 基于区块链进行业务创新时的最佳实践

 

1. What's Machine Learning
2. ML applications in life
3. Course Outlies
4. Building a ML 
    a. problem and steps 
    b. Feature Engineering
5. Supervised Learning
    a. classification [*]
        i. Logistic Regression
        ii. Decision Tree
        iii. Random Forest
        iv. GBT
    b. Regression [*]
        i. Linear Regression
        ii. RF regression
    c. Deep Learning [*]
        i. Neural Network
        ii. CNN
        iii. RNN
    d. Model Performance
        i. ROC
        ii. Precision & Recall
6. Unsupervised/Semi-supervised Learning [*]
7. Other ML Technologies (backup, e.g. Personalization, Forecasting)
8. ML platform design in industry
    a. platform design
    b. ML org structure
    c. ML Infra requirement
    d. ML performance stability
9. ML Applications in high-profile companies, e.g. Facebook, Microsoft and Amazon, etc.
10. Q&A
 
[*] practice in R or python

本次课程首先会概要介绍一下微服务的发展历史及微服务框架的路线选型，及微服务框架的基础技术架构。然后重点讲解微服务的治理模型，通过“监控”及“管控”这两大能力的构建来综合解决微服务的现实治理需求，并通过案例让大家深入了解相关技术。

课程大纲

• 微服务治理的整体综述
  • 微服务的发展历程
  • 微服务框架的路线选型
  • 微服务治理的基础模型
• 微服务治理“监控篇”：通达宏观、洞察入微
  • 服务治理指标获取及分析策略
  • 多维度的治理监控体系构建
  • APM在微服务治理中的应用
• 微服务治理“管控篇”：熔工筑器、把控全局
  • 微服务的生命周期管理
  • 微服务的流控及容错策略
  • 微服务的安全管控
• 典型应用案例
• 展望、总结和讨论

[*] 现场会有动手练习、演示部分

课程简介

RPC 技术对于现代的互联网公司绝大多数企业服务的重要性是不言而喻的，本课程讲师将通过对 RPC 技术的起源过渡到百度 brpc 开源框架的产生，详细讲解了 brpc 框架的发展，使用和进阶技巧，并通过实际案例讲解 brpc 技术如何解决企业研发的痛点问题，进而提升了企业应用的开发效率。课程在最后还探讨了 brpc 子项目 braft 的使用方法和最佳实践。

 

课程大纲

1. RPC简介

• 什么是 RPC
• RPC 解决的问题
• RPC 包括哪些组件

2. 百度 RPC 的历史

• ub 框架
• kylin/esp 框架
• huluRPC 框架
• sofaRPC 框架
• brpc 框架

3. brpc 使用详解

• 同步访问和异步访问
• HTTP 服务 Client 和 Server
• Builtin service: status, vars, flags, profiler, RPCz
• redis 和 memcache 访问

4. brpc 使用进阶

• 新协议支持
• 名字服务
• 负载均衡
• 安全认证
• Streaming RPC
• 高效排查服务卡顿

5. brpc 案例详解
6. 实验1：基于 rocksdb 和 brpc 编写一个 KV 程序
7. brpc 内部实现详解

• iobuf：非连续零拷贝缓冲库
• bvar：计数器类库
• bthread：M:N线程库
• 定时器
• 内存管理
• brpc 框架
• brpc 读写模型

8.brpc 与其他RPC框架

• gRPC 相比 brpc 的优缺点
• brpc 支持 rdma 和 HTTP2，多语言支持

9. braft 使用详解

• Node 初始化
• FSM 状态机实现
  • apply 回调处理
  • leader 变更回调处理
  • 如何进行 Snapshot
• 如何进行节点变更

10. 实验2：基于 braft 编写一个多副本 KV 程序

 

目标人群

研发工程师，架构师，技术负责人
 

听众收益

• 了解 brpc 技术的产生背景和发展历程
• 掌握 brpc 技术的的详细使用方式
• 了解 brpc 技术开发的内部原理等高级话题
• 了解新开源库 braft 的详细使用技巧