4月16日~18日，QCon北京2017將在北京國家會議中心舉行。現已確認來自海外的Google、Facebook、Airbnb、LinkedIn、Confluent、AppDynamics等公司，國內的百度、阿里巴巴、騰訊、京東、滴滴出行、奇虎360、愛奇藝、微博、bilibili等公司的100余位技術專家擔任演講嘉賓，屆時他們將帶來精彩分享。

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具體會有哪些專家，帶來什么樣的議題呢？一起先睹為快。

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易成，Google高級工程師，專注于計算機網絡及分布式系統。2014 年加入谷歌網絡基建部門，主要負責網絡負載平衡，全球前端負載平衡，高性能網絡流量處理，以及網絡功能虛擬化等。2016 年作為主要作者之一在 NSDI 會議上發表了論文《Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer》，引起業界廣泛關注。

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他將分享《Maglev網絡負載平衡系統》。

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Maglev是谷歌研發的網絡負載平衡系統。該系統被部署在谷歌位于全球各地的數據中心內，負責轉發絕大多數谷歌原生服務及云服務的前端流量。Maglev本質上是一個運行在普通商用Linux服務器上的分布式軟件系統。相比于傳統的硬件實現，Maglev擁有高吞吐量，高容錯性，易擴展，易部署，易修改等優勢。同時Maglev中使用的consistent hashing和kernal bypass等技術很好地彌補了軟件實現上的不足。實踐證明Maglev系統能夠提供卓越的性能、穩定性及可靠性，并且可以滿足不同服務的需要。

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通過該分享，聽眾可以了解用軟件來實現網絡負載平衡的動機，軟件實現所遇到的困難和挑戰，以及Maglev系統的設計和實現。

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另一位來自Google的工程師是朱祖韜。從2010年起，朱祖韜任職于Google在線顯示廣告部門，專注于賣方平臺（DoubleClick for Publisher）和在線交易平臺（Ad Exchange）的產品，及機器學習在其中的應用。對于廣告的買方、賣方及中間的交易平臺有深入的了解。他擁有多項美國和國際的專利。他將分享《視頻廣告系統架構及機器學習應用》。

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我們還邀請到Facebook旗下Instagram基礎架構部門工程師陳昊。他碩士畢業于中科院軟件所，之后加入Facebook，就職于Instagram Infrastructure組，主要負責Instagram的Web Service的性能和可靠性優化工作。他將分享《Instagram服務器性能優化實戰與經驗》。

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Instagram目前擁有超過6億月活用戶，是用戶規模增長最快的社交平臺之一。Instagram的Web服務器使用Python編寫，擁有目前世界上最大的基于Django的Web Service集群。隨著用戶數量和和業務規模的極速增長，提高Web服務器的性能和可靠性對于Instagram是一個巨大的挑戰。本次演講將介紹Instagram如何通過工具定位系統性能瓶頸、自動化檢測性能regression，并通過幾個具體實例向大家介紹Instagram在性能優化方面的一些經驗。

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InfoQ之前曾發布過《禁用Python的GC機制后，Instagram性能提升10%》一文，介紹的就是他們組的工作。

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龍璽，Airbnb工程經理。任中國基礎架構（China Infrastructure）組工程經理。負責與Airbnb中國產品相關的基礎架構和后端服務，并兼管中國區反欺詐（Anti-fraud）業務。此前歷任美國亞馬遜網站應用平臺部門軟件工程師，Kindle部門軟件開發經理和 Airbnb 數據基礎架構組軟件工程師。主要負責大數據基礎架構和機器學習基礎架構，擁有多項國際專利。他將分享《AirTrain：Airbnb 的通用數據產品平臺》。

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隨著業務的快速增長，Airbnb正經歷著一場對數據使用模式的根本性轉變。早期Airbnb對數據的使用主要集中在離線數據分析和使用上。

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近幾年來，越來越多的具有強烈數據依賴特征的在線應用開始逐步上線。這些應用所依賴的數據也逐步從離線批處理向實時的流數據轉移。在這樣的大背景下，Airbnb數據基礎架構團隊自主開發了基于Kafka，Spark和HBase的通用數據提取（derivation），聚集（aggregation）和存儲（storage）平臺——AirTrain。本演講將從機器學習應用和非機器學習應用兩個不同的角度對Airtrain的架構進行系統介紹，并且著重討論一些在開發過程中的需求和設計思路。

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Apache Kafka大家應該非常熟悉了，而Confluent正是最初設計Kafka的團隊成立的公司。這次我們邀請到來自Confluent的王國璋，他是Kafka Streams的系統架構師和技術負責人。博士畢業于康奈爾大學。主要研究方向為數據庫管理和分布式數據系統。他將帶來的話題是《Apache Kafka：大數據的實時處理時代》。

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在過去幾年，對于Apache Kafka的使用范疇已經遠不僅是分布式的消息系統：我們可以將每一次用戶點擊，每一個數據庫更改，每一條日志的生成，都轉化成實時的結構化數據流，更早的存儲和分析它們，并從中獲得價值。同時，越來越多的企業應用也開始從批處理數據平臺向實時的流數據數據平臺轉移。本演講將介紹最近Apache Kafka添加的一些系統架構，包括Kafka Connect和Kafka Streams，并且描述一些如何使用它們的實際應用體驗。

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我們也邀請到多位LinkedIn的技術專家。

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胡克秋，LinkedIn移動基礎設施組主管軟件工程師，負責LinkedIn移動基礎架構，持續集成與持續交付系統。致力于提升移動開發人員的工作效率，提高持續交付的質量，穩定性與速度。擁有豐富的實踐經驗，帶領團隊成功將LinkedIn iOS的交付周期從一個月提速到一周。最近開源了一個多模擬器并行跑iOS UI測試的工具：Bluepill。他將分享《3 x 3：提速移動App交付》。

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介紹LinkedIn如何從之前的一個月交付一次移動App到目前的一周發布一次。

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• 為什么LinkedIn敢于在沒有任何手工測試的情況下發布App；\\t
• LinkedIn如何大規模使用UI測試并解決UI測試中的不穩定因素；\\t
• LinkedIn如何在15分鐘內跑完上千個UI測試；\\t
• 用Swift寫App的一些坑。\

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這次也邀請了一位橫跨學術界和工業界的專家——NimbleDroid CEO、哥倫比亞大學教授楊峻峰。他于清華大學獲得計算機學士學位，于斯坦福大學獲得計算機博士學位，在微軟短暫工作一年后加盟哥倫比亞大學擔任教授，他的創新成果獲得多項美國最杰出的科研獎，也被工業界廣為采用。他所創建的NimbleDroid公司，旨在打造最先進的工具和平臺，幫助全世界的團隊更快的開發更好的App。他將分享《用人工智能來高效測試App》。

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在App迭代越來越快，時間就是一切的年代，怎樣才能提高App的開發和測試效率，同時保證優質的App？

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手工測試方法完全依賴測試人員。現有的測試自動化的產品僅僅能夠完成有限的自動化，還是需要開發者花大量時間寫腳本，更新腳本，以及分析結果。這些傳統測試方法已不能跟上快捷開發的步伐。

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在這個演講里，楊教授會講述怎樣用人工智能的方法實現App測試的高度自動化，幫助開發和測試人員節省時間，打造高質量的App，讓用戶體驗更美好。我們用這個方法測試了幾十萬個應用。在本次演講中會介紹一些重要的發現，包括提高App質量和性能的最佳實踐。

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Apache Beam是新興的大數據處理框架，由Google貢獻給開源社區。這次我們邀請了Apache Beam貢獻者、PMC成員Amit Sela。他也是PayPal的架構師，致力于PayPal下一代流處理大數據平臺的研發。他將分享《深入理解 Apache Beam》。

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Apache Beam凝聚著Google研發大數據基礎設施的多年經驗。Beam來源于Batch（批處理）和strEAM（流處理）這兩個詞，意在提供一個統一的編程模型，同時支持批處理和流處理。本次演講中，Amit將介紹Beam處理大規模亂序流數據的基礎，以及Beam提供的強大工具。

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隨著云計算的普及，很多開發工作也越來越依賴云基礎設施。Lambda Lab聯合創始人趙扶搖會來QCon聊聊開發工具的云端化。在創業之前，他在Google的工具與效率部參與開發了云端構建平臺Blaze/Forge，代碼理解系統Grok，Android Studio IDE等前沿工具產品并發表相關專利。他要分享的主要內容是：

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開發工具云端化已經成為提高企業開發團隊開發效率的重要手段。Google作為互聯網公司領頭羊，在過去十年間建立了完整的云端開發工具鏈，這個工具鏈完美地整合了各個工作流程，極大提高了工程師的工作效率以及員工的培訓成本。其他的互聯網公司如Twitter，Facebook也跟隨Google的步伐開發類似的工具。我們以Google為主要范例，討論單根代碼樹，云端構建與測試，代碼智能等技術與實踐，分析技術挑戰并討論對其他公司的工具建設有什么啟發。

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更多精彩內容，可以查看QCon大會官網：http://2017.qconbeijing.com。3月12日前報名，可享8折優惠。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Facebook、LinkedIn、Airbnb、Google专家聚首QCon，他们会带来什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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