【51CTO.com原創(chuàng)稿件】“云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈……”這些詞在剛剛過去的2018年持續(xù)火熱。在應(yīng)用需求的推動下，新技術(shù)的發(fā)展得以提速，催生了更多的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)。我們看到，這些新技術(shù)在中國企業(yè)受到熱烈歡迎，迅速普及，然后成為一個個風(fēng)口；但另一方面，盲目跟風(fēng)，技術(shù)落地緩慢，也是當(dāng)下面臨的難題。

那么，面對當(dāng)前日趨復(fù)雜且多樣的新技術(shù)，走在行業(yè)前沿的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是如何應(yīng)對的呢？作為互聯(lián)網(wǎng)公司，萬年歷CTO羅世龍?jiān)诮邮苡浾卟稍L時，分享了萬年歷的上云之路，以及針對人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的態(tài)度。

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萬年歷CTO 羅世龍

應(yīng)對流量峰值，萬年歷的上云之路

作為互聯(lián)網(wǎng)公司，IT架構(gòu)遇到的***挑戰(zhàn)在于大流量、高并發(fā)。在用戶使用高峰期，萬年歷要實(shí)現(xiàn)每秒種處理超過5K次請求。如何利用技術(shù)手段使得系統(tǒng)可以并行處理更多的請求，降低延遲和響應(yīng)時間，提升性能和用戶體驗(yàn)，成為每個公司必須解決的難題。

萬年歷起初采取自建機(jī)房的方式，面對流量峰值，加大機(jī)房的帶寬，加資源以及加服務(wù)器。但發(fā)展到后期，這種簡單粗暴的方式并不能滿足高速增長的用戶規(guī)模，萬年歷便將整個服務(wù)器全部遷移到了公有云平臺。

一方面，通過分倍擴(kuò)容，根據(jù)現(xiàn)有流量，可進(jìn)行程序化自動判斷。如果超過現(xiàn)有運(yùn)行設(shè)備或者后端服務(wù)器所能承載的數(shù)量，就會分析計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)自動擴(kuò)容；

另一方面，通過差分請求，每次請求并不會直接返回所有數(shù)據(jù)，而是對比數(shù)據(jù)的新舊程度。如果數(shù)據(jù)沒有變化會直接返回，從而達(dá)到縮短請求時間、減少請求次數(shù)的目的。

此外，還實(shí)現(xiàn)了差異請求。用戶每次啟動客戶端時，雖然都會調(diào)用很多接口，但接口調(diào)用的順序或者時間并不固定，如此一來，請求的集中性會得到很大程度的分散，在用戶高峰期會帶來非常明顯的集約效果。

對于自建私有云和上公有云如何選擇，羅世龍認(rèn)為，如果從成本出發(fā)，不建議采用自建私有云的形式。最主要的原因在于規(guī)模產(chǎn)生利潤，對于阿里云、騰訊云、AWS等公有云服務(wù)商而言，他們能夠集中采購大量服務(wù)器和帶寬，分?jǐn)偟矫總€單元的成本，肯定會比自己采購小部分服務(wù)器、小部分帶寬的價(jià)格要低很多。即便加上平臺的利潤，也比企業(yè)自建機(jī)房成本要低。

目前，萬年歷也在考慮多云的災(zāi)備方案，以一個公有云平臺作為主戰(zhàn)場，另外幾家作為災(zāi)備，避免完全依賴于某一個云服務(wù)商的情況產(chǎn)生。對于數(shù)據(jù)安全問題，羅世龍認(rèn)為，如果云服務(wù)商可以隨意調(diào)取或讀取客戶數(shù)據(jù)，對于整個公有云行業(yè)來說將是一場毀滅性的打擊。因此，作為客戶而言，更傾向于相信云平臺的職業(yè)操守和契約精神。

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還原新技術(shù)本質(zhì)，避免盲目跟風(fēng)

從去年開始，有兩個詞越來越被人們所熟知，成為了現(xiàn)在科技***水平的代名詞：“人工智能”與“區(qū)塊鏈”。如何看待新技術(shù)，羅世龍指出，應(yīng)該更多的看到這些技術(shù)的本質(zhì)，避免盲目跟風(fēng)。例如，區(qū)塊鏈究竟能夠給現(xiàn)有業(yè)務(wù)帶來哪些價(jià)值，并不是隨便買幾臺服務(wù)器，做幾個節(jié)點(diǎn)，放些內(nèi)容上去就是一個區(qū)塊鏈項(xiàng)目。

實(shí)際上，區(qū)塊鏈的本質(zhì)是分布式存儲，具體到應(yīng)用，需要把它回歸到分布式存儲的本質(zhì)上，例如具有不依賴于單一節(jié)點(diǎn)、防篡改、容錯性和容災(zāi)性比數(shù)據(jù)中心更強(qiáng)等優(yōu)勢。而后，企業(yè)在將新技術(shù)與自身業(yè)務(wù)相結(jié)合時，就需要考慮到是否有真正的結(jié)合點(diǎn)。萬年歷現(xiàn)有數(shù)據(jù)都存儲在主數(shù)據(jù)庫中，經(jīng)過思考和驗(yàn)證，認(rèn)為沒有必要使用區(qū)塊鏈技術(shù)做成分布式數(shù)據(jù)庫，對于整個業(yè)務(wù)也不會有本質(zhì)性的幫助。

在AI方面，AI和大數(shù)據(jù)相輔相成的，其本質(zhì)是統(tǒng)計(jì)，首先根據(jù)以往的行為數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型，利用大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，在錄入新的參數(shù)之后，通過模型輸出預(yù)測結(jié)果。通過AI技術(shù)，在萬年歷業(yè)務(wù)系統(tǒng)中最直接的應(yīng)用是信息和廣告的推薦，還可以進(jìn)行圖片識別、語音識別，這些應(yīng)用都是基于特征統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)的信息分發(fā)流轉(zhuǎn)。

AI對于萬年歷整個商業(yè)BI系統(tǒng)的構(gòu)建和內(nèi)容的分發(fā)，也占有舉足輕重的作用。萬年歷會將所有用戶的行為操作全部記錄到中央數(shù)據(jù)庫中，包含每個用戶在整個App體系中所有的點(diǎn)擊行為、點(diǎn)擊的內(nèi)容標(biāo)簽都會上傳到統(tǒng)計(jì)服務(wù)器。對這些行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和運(yùn)算之后，萬年歷會構(gòu)建出每個用戶的畫像，同時得出該用戶在整個生命周期中對于產(chǎn)品的貢獻(xiàn)度，例如是否付費(fèi)、在哪些位置點(diǎn)擊了哪些廣告等數(shù)據(jù)。從而計(jì)算得出，該推廣渠道對于產(chǎn)品推廣而言是否值得。

同時，萬年歷針對自建的廣告平臺，也可以根據(jù)用戶的畫像、標(biāo)簽進(jìn)行信息推送，幫助提升廣告和流量的利用效率。以往，萬年歷只能進(jìn)行全面投放，一個廣告位在一個單位時間內(nèi)只能接一個廣告主的單。現(xiàn)在就可以根據(jù)不同的用戶喜好，進(jìn)行更加精細(xì)化的投放。因此，相同的位置在同樣時間內(nèi)，萬年歷可以服務(wù)到更多的廣告主，也可以為用戶提供他們所需的信息。基于這兩方面，萬年歷通過AI技術(shù)提升內(nèi)容的分發(fā)效率。

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