个推TechDay活动回顾嘉宾演讲浓缩版合集-个推推送
在刚刚过去的周末，个推TechDay活动分别于北京和广州圆满举行，为开发者们带来了技术盛宴。本文根据现场嘉宾的分享内容整理而成，略有删减，如需了解更多详情，可通过扫描文末二维码查看精彩回放。
【北京站】基于容器的微服务架构实践
web服务容器化及微服务转型实践
俞锋锋 个推平台研发部总监、首席架构师

一般说来，微服务具有开发成本低，技术选型灵活，按需扩展，可用性高的优点。俞峰峰认为，所谓微服务架构就是把因相同原因而变化的东西聚合在一起，而把因不用原因变化的东西分离开来江南恨。
在微服务架构方面有2个重要的点值得注意：
（1）客户端如何和每一个服务进行通信？有如下两种常见方法：一种是客户端和每一个服务进行各自的通信，协议则单独去协商，但它面临服务端升级的困难。另一种则是服务的消费方通过API网关进行调用，协议的细节主要是在API网关和服务提供方之间去做耦合。这种形式能够封装服务接口的细节，减少通信次数，统一通信协议后可以减少客户端代码耦合。
（2）服务怎么样注册？（即服务发现的机制）
一种客户端是需要维护对应每一个服务的情况和细节信息；这样操作简单但开发成本很高忘情水简谱 。另一种是客户端只去调用API网关，API知道对应服务是在哪些机器上提供陨石之恋。这样做简单，客户端透明，能够统一鉴权流控。
俞锋锋表示，在技术选型时，主要选择了docker+consul+calico+etcd。Consul内建了service注册发现机制，支持多IDC，还自带UI降低了上手成本。我们使用consul实现服务注册和发现，结合consul-template实现了注册中心大潮如歌。在遇到不同物理机上的容器IP冲突无法相互通信时，我们选择calico+etcd为每一个容器的分配独立的IP，从而使得跨物理机的容器间通信成为可能。
AI GPU 加速与Caicloud TaaS云平台
赵慧智 才云科技技术总监
在云越来越成熟的阶段，AI伴随数据的累积也取得了飞快进展。AI的运用已渗透到具体业务中进行精确的分析和预测。
赵慧智以图像识别技术举例说明AI在职业分工、交通和医疗等方面的运用天心恋吧，并用“手写体”智能识别技术来说明卷积神经网络下机器学习的流程。
这类流程往往通过并行运算来实现二战大兵。一般说来，CPU一般有32core，而GPU有几千个Core，在注重数量，而非质量的前提下，并行运算的优势十分明显。他以nvidia为例，说明GPU的运算步骤将分为复制存储器至GPU，CPU指令驱动GPU望族庶女，GPU每一核心并行处理，最终将结果传回主存。
赵慧智还介绍了深度学习的开源分布式数据流图开发框架——TensorFlow。作为为Google 大脑第二代深度学习系统，胡姬花园它主要支持模型的训练和服务。同时支持多平台，多语言；包括可以在 Windows/Linux/Mac 上运行，并且支持 C/C++/Python/Golang/java。同时推荐了TensorFlow as a Service (TaaS) 平台，周梦晗专注于将Google级 AI 模型生成及服务工具打造成一个成熟的商业级人工智能平台，为个人和企业解决计算资源短缺、环境配置复杂、资源管理缺失等问题。
Kubernetes 的微服务支持特性详解
王渊命 青云QingCloud容器平台负责人
微服务化给运维和研发都带来了挑战，而Kubernetes的一些特性正好可以帮助开发者应对这些挑战。王渊命首先先从部署单元，依赖方式和架构模式三个方面来解读微服务带来的变化，并引入了“为微服务而生”的Kubernetes架构。
Kubernetes架构，可以从“一个状态的存储”和“多个控制器”的角度去理解，其架构Pod-Sidecar模式能够提供一种非侵入的方式来扩展服务，能够方便更细粒度的拆解服务基轮，降低运维管理的成本。
服务发现和微服务紧密相关。在过去没有运维服务时，可能会出现配置不一，不好维护的问题，也面临安全风险。如今服务发现主要可以通过SeverIce，ClusterIP和DNS去做帕丽扎提。istio是微服务的集大成者，其原因主要是其智能路由以及均衡负载，支持流量的加密和服务间认证。在全范围（Fleet-Wide）策略执行，能够提供深度监控和报告。
在最后的总结中，王渊命认为针对架构问题法网群英，一层解决不了的时候关键点在于去再次抽象一层，而Kubernetes提供了一种便于在服务之间增加控制层的能力。
【广州站】架构师实践日
一、高并发推送实践之路
陈建斌个推技术架构师
对于服务端，高速是要求推送的消息可以快速响应；对于APP来说，高速是及时到达。个推技术架构师陈建斌从四个阶段讲述了如何架构高并发的系统。
一、接收推送：客户对推送的要求是“高吞吐，低延迟”。对此一方面可以进行业务的优化，即关键路径的快速执行和不同接口之间互不影响。另一方面可以进行技术上的优化，包括选用HTTP长连接可以减少网络的连接损耗；针对耗时的非关键操作采用异步线程池；高速存储则可以减少耗时。
二、筛选用户：个推选择elasticsearch分布式搜索引擎，高性能磁盘刺激2005，大内存支持，分批返回并处理，以及只存储搜索条件相关的数据。
三、查询状态：使用高速分布式内存缓存Redis,在业务上读写分离、支持批量查询的同时凤逆九天，还要为确保操作最小化而做极致优化 ，以及保证高可用性。
四、组装分发：高效负载均衡机制；采用及时可靠触达的TCP自定义协议，用“智能心跳”动态调节心跳的频率。
陈建斌最后强调，在特殊情况下断网时，应对系统进行过载保护咚巴拉舞蹈。
二、荔枝FM分布式服务框架
黄全，荔枝FM基础架构组资深工程师
荔枝FM资深工程师黄全以其公司产品分框架为切入，详解了分布式框架的相关知识。
RPC框架是一种进程间通讯方式（机制），是分布式服务框架重要组成部分，并拥有屏蔽底层传输方式、序列化方式、通信细节，让远程服务调用像调用本地方法一样简单、透明等作用。
分布式服务框架可视为RPC框架与服务治理模块的结合，可提供服务自动发现、智能路由、高容错、多种通讯协议、多种序列化方式,以及动态配置等多种功能。在模块设计上，黄全从通信模块、路由模块、注册中心、监控中心、以及RPC日志的设计方面作出了细致的讲解。
三、MySQL高可用&分布分片方案
张宗耀游族MOB开发者平台资深架构师
在现实操作中存在多个如系统软硬件故障的“灾难性”场景，因而采用高可用架构是十分必要的。
高可用的原理可以概括为数据多处存储及使用。在半异步复制方面，相比于MySQL5.6，5.7版本拥有更安全的after_sync，更快的性能，以及Binlog互斥锁的改进。游族MOB资深架构师张宗耀列举了架构中常见的MySQL高可用方案和常见开源产品，并针对数据的强一致性介绍了Galera、PhxSQL、MySQL group replication的原理。
视频回放
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