得物App近三年来业务发展迅猛，作为支撑方，对应的业务架构及技术体系也在此过程中不断更新迭代；比如社区、交易、供应链的解耦，交易平台化的演进、乃至底层交互协议的更新、全链路压测落地等等。

本次演讲将分享得物App 的技术团队，如何支撑业务百倍增长的同时，完成技术团队的“稳定”“效率”“成长”“体验”等几个关键指标的建设。

演讲提纲：

1. 得物App 近年来业务发展介绍
2. 得物技术升级和关键选择
3. “稳定”“效率”“成长”“体验”
4. 交易平台演进历程
5. 交易平台化项目——五彩石项目
6. 平台化后的进化及后续规划
7. 聊聊我们经历过的那些大促

听众受益点：

1. 业务发展过程中，技术侧面对的变化及应对
2. 业务架构及技术体系演进过程中遇到的问题及对应思考
3. 演进后的交易体系现状及后续规划

腾讯游戏精准广告投放和分析系统，为腾讯游戏在内外部媒体上进行精准投放和实时分析优化的平台，主要目的为腾讯游戏进行买量投放和精准优化；目前支持合约，oCPX+RTA，RTB实时竞价，SEM搜索引擎等广告类型投放，日均流量超过百亿请求，数据计算超过500T；对系统性能，实时数据分析和优化，算法预测和工程化等方面都存在比较大的挑战。

本次演讲，将介绍如何用最经济适用、最贴合实际的技术来解决问题和挑战。

演讲提纲：

1. 腾讯游戏精准广告投放和分析系统简介及挑战：
2. 在系统侧：高性能低时延，高可用的挑战及架构演进
3. 在数据侧：实时、准确、及时、多维分析的挑战及架构演进
4. 在算法侧：点击和付费转化预估在工程和算法方面的挑战和架构演进
   • OpenResty作为网关+Go微服务架构；
   • 数据侧采用：共享内存的统计+Flink+Presto做流式计算和实时分析；
   • 算法侧采用改良的DeepFM，ESSM，以及多任务MTL模型进行预估；
   • 推荐服务和在线推断融合作为在线推断的性能优化；
5. 总结经验

听众受益：

1. 系统，数据，算法等比较全面的技术和架构经验；
2. 经济适用的系统侧架构设计和方法论经验。

如何做好用户增长，即持续低成本地获取并维系用户，是企业的永恒话题。近十年来，用户增长理论框架逐渐完善，让用户增长工作有了理论支持，但相关的技术体系建设方法相对滞后，导致用户增长工作因缺少技术设施无法快速进行，即技术团队没有提供易用的技术设施帮助运营团队去发现分析问题、制定策略、实施动作和效果分析。

滴滴国际化增长技术团队在理解用户增长理论的基础上，结合运营需求，逐步迭代出了用户增长领域相对完整的技术支撑体系——覆盖用户全生命周期的运营平台、数据分析平台、效率工程平台等。通过该技术体系，增长团队能快速分析数据、发现机会、启动活动触达用户、复盘活动效果。增长技术体系的建设方法具有一定的普适性，对其他公司的增长技术团队有积极借鉴意义。

经过近2年的迭代，我们的技术体系已经能很好地支持基于用户旅程的用户增长活动。

在研发侧，分层实验平台能让PM无冲突地圈选流量，前后端组件化使得实验研发周期从3周缩短到1周内，实验结果P0和P1级指标的自动化评估在T+1天自动完成，自定义分析90%在2分钟内自助完成；

在运营侧，实验人群的圈选实现了自助并线上化，千万级标签30min内生成；触发时刻的生成无开发量，5分钟即可配置完成；触达抓手除传统的短信邮件push通知外，还包括了资源位、价格类权益等。国外运营真正可以对任何用户在任何时刻给予任何刺激而无需向国内研发提需求；

在效率上，逐步在呼叫返券、价格保护等关键节点实现了智能化，最大限度实现人效和钱效的自动化。

演讲提纲：

1. 用户增长基本理论
2. 用户增长技术体系面临的挑战：
   • 各国(各地)需求基本盘相同，但又存在细分特性的不同
   • 国际化团队跨时区，需求流程较长，如何快速满足需求
   • 增长需求是杂乱无章的，如何谨慎地识别和抽象技术架构
   • 成本：制定分步走策略，逐步实现在总部进行本地化运营
   • 增长团队在技术方面的含量
3. 用户增长平台演进
   • 原始阶段
   • 工具阶段
   • 平台阶段
   • 数据决策阶段
   • 智能运营阶段
4. 如何搭建有追求的用户增长技术团队

听众受益点：

1. 基本理论：了解基本增长理论及其在国际化场景下的扩展；
2. 技术体系方法论：了解如何从杂乱的增长需求中，以最小的代价抽象并建设用户增长技术体系；
3. 团队建设方法论：了解如何让增长技术团队变得有技术含量。

百度搜索中台在线承接了数十亿的天级流量，而在线展现的内容和服务都是通过内容计算业务架构提供的，内容计算架构为在线提供了数十亿的异构且有丰富特征和信号的原材料。历史上这些原材料是由数量庞大的各式脚本产生的，这些脚本不但复用度不够，且难以维护和接手。

在2017年，我们通过构建统一的业务框架，统一了各个类目的业务处理逻辑，每个类目可以基于业务框架进行深度定制和二次开发。但是这个业务框架上手成本高、开发成本高，阻碍了新业务的快速接入和老业务的敏捷迭代。

我们在2020年以 Serverless 理念为指引，构建了新一代的业务框架 vs-lambda，业务聚焦在函数的编写上，实现了业务上手和开发的极致简单。通过内容计算业务架构的历史进化，我们将一个极其复杂的业务系统升级为 Serverless 架构，让业务开发效率从之前的周级别上周到现在的小时级上手+开发，并使得使得维护成本大大降低；同时并借助智能调度实现典型场景下90%以上的成本节省，极大的减轻了业务的机器成本和组织的成本负担。希望通过这个历史过程的分享，给大家带来更多的思考。未来已来，让我们一起创造。

演讲提纲：

1. 完全异构的内容计算遇到的技术挑战
2. 从脚本战国时代到业务框架时代
3. 为何选 Serverless & Serverless 带来的技术挑战
4. Serverless 的技术实践和业务应用
5. 总结、收益和展望

听众受益点：

1. 如何对一个老的极其复杂的业务系统做全新的顶层设计与实现
2. 如何在后端架构建设 Serverless
3. 如何设计一个超高吞吐（数十万msg/s)&高可用的内容计算架构
4. 如何设计一个业务和架构可以齐头并进高效迭代的业务架构