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首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > ArchSummit全球架構師峰會(北京站)2019 更新時間:2019-09-25T15:28:13

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ArchSummit全球架構師峰會(北京站)2019
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ArchSummit全球架構師峰會(北京站)2019

會議時間:2019-12-06 08:00至 2019-12-07 18:00結束

會議地點: 北京  北京國際會議中心  北京市朝陽區北辰東路8號 周邊酒店預訂

會議規模:1000人

主辦單位: 北京極客邦科技有限公司 InfoQ

發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

會議介紹

會議內容 主辦方介紹


ArchSummit全球架構師峰會(北京站)2019

ArchSummit全球架構師峰會(北京站)2019宣傳圖

  • 1000+
    參會者數量
  • 74%
    高級技術專家比例
  • 200+
    參會企業
  • 100+
    出品人及演講嘉賓
  • 90%
    10年以上開發經驗

ArchSummit全球架構師峰會是InfoQ中國團隊推出的重點面向高端技術管理者、架構師的技術會議,54%參會者擁有8年以上工作經驗。

ArchSummit聚焦業界強大的技術成果,秉承“實踐第一、案例為主”的原則,展示先進技術在行業中的最佳實踐,以及技術在企業轉型、發展中的推動作用。旨在幫助技術管理者、CTO、架構師做好技術選型、技術團隊組建與管理,并確立技術對于產品和業務的關鍵作用。???????

演講專題

運籌優化
隨著消費者需求的升級,供應鏈和物流系統的效率和柔性也面臨著新挑戰。而供應鏈和物流作為零售行業的基礎設施,在可塑化、智能化、協同上都需要運籌優化技術的突破。
未來架構演化和核心技術引發的變革
除了具體的工程架構實踐,對于未來架構的演化和核心技術可能帶來的變革,以及這些技術在應用中可能出現的阻力和解決方法,是我們重點介紹的內容。
實時計算的平臺化實踐
當前是流批處理合一的時代,大部分公司還停留在實時計算的平臺化起步階段,有很多技術難題需要解決。
深耕微服務架構
微服務落地是一個復雜問題,涉及到IT架構、應用架構、組織架構等多個方面,這是一個循序漸進的階段性過程,而在每一個階段都會遇到運維、部署、安全等問題,包括組織協
作上的問題。
大中臺建設
中國企業全面進入數字化轉型的關鍵時期,迅速搭建數據/業務中臺挖掘數據價值反哺業務的重要性逐步為企業重視。
反應式架構
反應式架構(反應式宣言)是在業務規模擴張的前提下,為了解決維護系統穩定性和資源利用率問題的一種理念和方式。
短視頻架構和算法
短視頻作為feed流主要來源之一,在架構設計、功能實現、推薦算法方面有很多是值得其他產品借鑒的地方。
提升效率的AlOps
近年來云計算、云原生、容器等技術的涌現使DevOps在發布、部署上的效率大大提升,但”線上監控、診斷和分析”卻因數據量膨脹、異構環境復雜性、業務7*24小時連續性要求
等變得越來越苛刻。
業務架構
對主流業務架構做個分門別類的講解,各自適應的場景及演進的生命周期包括演進方向等。
團隊創新激勵和管理之道
著名企管專家譚小芳說,團隊激勵管理就是充分認識到團隊成員的潛力和優點,不斷進行激勵創新和鼓動,調動他們的積極性繼而發揮團隊作用,創造更大的經濟效益。
海外業務與架構
對于中國企業來講,國際化始終是一個巨大的挑戰。業務出海過程中涉及到用戶信息收集、支付接口改造、安全合規,基礎成本投入等問題的解決也是很好的前車之鑒。
大前端趨勢
用更低的成本帶來用戶更好的體驗,是大前端的技術的演進主流思路之一:動態化、跨平臺技術為降低研發成本,提高迭代效率帶來了可觀的收益;前端中臺、業務抽象復用為前
端工程化指明了方向;人工智能、模式識別等技術在大前端的運用,不僅開辟了新的用戶場景,也為提升研發、運維效率提升帶來了新的思路。
安全管理和業務風控
隨著云計算、大數據、Al等技術在各個領域的應用,網絡安全技術發生重大變革。安全管理是業務發展的本質之一,而風控是大多數業務的核心。
機器學習與算法應用
伴隨著移動互聯網和物聯網技術的發展,科技的觸角正在深入生產和生活的各種場景,人類能獲得的數據越來越多。如何利用機器學習算法從這些數據中自動發現規律并加以應
用,已經成為了所有科技公司都需要思考的命題。
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北京極客邦科技有限公司 北京極客邦科技有限公司

極客邦科技(Geekbang)創立于2007年,是集資訊、會議、電商、培訓、咨詢、圖書出版、社交、整合營銷、創新孵化等九大產業于一體的IT內容綜合服務集團。旗下運營EGO職業社交、InfoQ技術媒體、StuQ斯達克學院職業教育三大品牌。總部設于北京。集團致力于讓創新技術推動社會進步,十年來已為100萬技術人、3000家企業提供服務,業務遍布中國各城市,及美國、法國、德國、荷蘭、以色列、日本等國家。

InfoQ InfoQ

InfoQ(Information Queue)全球站正式啟動于2006年6月8日,InfoQ中文站正式啟動于2007年3月28日,是一個在線新聞/社區網站,旨在通過促進軟件開發領域知識與創新的傳播,為軟件開發者提供幫助。今天的InfoQ已經是一家國際性的公司,在加拿大、美國、中國和羅馬尼亞均設有辦公室,運作兩大品牌產品:InfoQ網站,以及QCon大會。InfoQ設有英文站、中文站、日文站和巴西葡文站,每月有來自全球的70多萬用戶訪問了我們的網站,閱讀由來自世界各地的上百位社區編輯撰寫的內容。社區編輯均是來自一線的技術實踐者,他們熱衷于分享自己了解到的新鮮技術,并熱衷于邀請更多專業人士分享他們的經驗。

會議日程

(最終日程以會議現場為準)


專題出品人:郝井華

專題:運籌優化驅動智慧決策

隨著消費需求的升級,商流形態多樣,供應鏈和物流系統的效率和柔性也面臨著新挑戰。而供應鏈和物流作為新零售的基礎設施,在效率、體驗、協同上都需要運籌優化技術的突破。智能化技術升級越來越。

本專題將分享在干線物流、即時物流、網絡規劃、智能倉儲等方面運用運籌優化技術驅動智慧決策的前沿探索的挑戰、實用成果以及背后的思考,以啟迪業界同行,推動中國物流智慧化進程。

by?張廣銘 ?華為2012實驗室中央研究院 ?運籌科學家

演講:算法實踐與全局運輸網絡規劃

中國已成為全球最大的物流市場,快遞量甚至是超出美日歐的總和。在支撐很大業務量的同時,又要考慮到派送時效性,在成本與不同運力的約束下,全局網絡規劃是一個核心的要素。

本次演講將介紹一個大規模的網絡規劃實踐,并講解其中的技術解決方案,如多式聯運,線路規劃,機型決策等。以實際的復雜案例為背景,我會分享一些算法實踐的心得,并討論課堂與書本上少有機會接觸到的課題,包括:正確的算法選擇,企業級大規模的模型構建,多模型的集成規劃,高校與實踐的差距和其他常遇到的挑戰與誤區。

演講提綱:

一、全局運輸網絡規劃場景介紹;

二、技術方案介紹:

  1. 數學規劃簡介
  2. 各別網絡規劃模塊講解(網絡處理節點選址,多式聯運運輸規劃,機隊機型分析等)
  3. 多模塊集成的全局分析

三、業務場景下的算法實踐:

  1. 算法全景圖 - 算法選擇指引
  2. 企業級大規模的模型構建
  3. 高校與實踐的差距
  4. 實踐中常碰到的挑戰與誤區,并提供指導建議

聽眾受益點:

  • 了解運輸網絡規劃的技術方案;
  • 了解數學模型在規劃與分析中的一些應用;
  • 了解算法全景圖;
  • 業務場景下的算法實踐心得。

by?吳黎霞 ?菜鳥網絡 ??人工智能部高級算法專家

運籌優化在裹裹數智化中的運用

演講將展示城市及末端在攬收與配送包裹場景上智能化的近期研究工作,涉及快遞員&車輛運力調度、訂單分配、網絡規劃等核心問題,重點介紹如何基于沉淀的大量時空軌跡及位置數據,利用運籌優化/機器學習等技術解決這些問題,并提升物流的攬收與配送效率。

演講提綱:

  1. 傳統運籌優化算法的落地;
  2. 數據驅動決策優化算法的落地;
  3. 裹裹數智化中涉及的數據決策算法;
  4. 帶來的業務效果。

聽眾受益點:

  1. 理解如何將運籌優化運用到實際業務中;
  2. 如何做Imitation Learning;
  3. 如何做數據決策和傳統運籌優化的結合。


王子卓 ?運籌學的實踐(暫定)???????

專題:未來架構演化和核心技術引發的變革

除了具體的工程架構實踐,對于未來架構的演化和核心技術可能帶來的變革,以及這些技術在應用中可能出現的阻力和解決方法,是我們重點介紹的內容。通過大膽猜想,闡明未來技術和業務的發展趨勢,為從業者對未來的規劃帶來啟迪,為創業者對當下的路線給予指導,為投資者帶來技術發展趨勢的把控。

by 呂定順 ? 華為2012實驗室中央研究院 ? 高級研究員
量子計算及其潛在應用

當前,摩爾定律逐漸失效,各種新型計算架構層出不窮。量子計算很可能是一種未來革命性的技術。量子計算是基于量子疊加、量子糾纏等量子力學特性的新計算,其潛在超級算力可把現在經典計算機需要耗時成千上萬年的計算任務,壓縮在幾小時到幾分鐘完成。量子計算將成為未來人工智能的算力基石,并為AI算法帶來全新的視角,啟發出更好的經典AI算法。量子計算是一門交叉學科,需要來自物理學、計算機、數學、電子學、機械工程等領域的量子工程師、科學家。量子計算潛力巨大,但挑戰也大,需要業界持續投入。

本次將分享量子計算的基本原理、量子計算的潛在應用以及量子計算的研究挑戰和華為關于量子計算的思考。

演講提綱:

簡述量子計算基本原理
闡述量子計算的潛在應用(包括量子模擬,組合優化,量子機器學習等)
量子計算的現階段的研究進展和挑戰
華為關于量子計算的vision

by 孫健波
阿里巴巴
技術專家
阿里巴巴應用管理實踐與云原生應用標準定義項目

阿里巴巴云原生應用平臺團隊擔負著阿里互聯網級場景下應用的云原生化工作。面對成千上萬個散落在不同團隊、不同特征(有狀態、無狀態、復雜依賴關系、復雜資源需求)的應用,如何統一應用管理體系、如何使得應用一次定義在不同平臺上均可運行、如何解決有狀態應用交付問題等,成為了團隊新的挑戰。

本次演講首先會介紹阿里團隊如何圍繞應用定義、應用交付、應用運維與自動化幾個層次解決上述問題,以及進行體系化的統一架構建設和規模化實踐的經驗。隨后會詳細介紹阿里與微軟共同開發的“云原生應用標準定義”開源項目,講解這套思想以及它如何幫助阿里真正解決“應用開發與運維角色解耦”、“應用定義與實現解耦”的兩大難題。最后介紹 CNCF 應用交付領域小組在該技術方向的后續計劃。

演講提綱:

在阿里巴巴互聯網規模的應用體量之下,如何擺脫 YAML 管理的泥潭?如何通過統一的方式對不同類型的應用進行描述?如何解決當前 K8s YAML 中把不同角色糅在一起的難題?
開發、運維權責不明,一方總當背鍋俠? 基于角色共同協作的應用定義!
應用定義在不同平臺上形態不一怎么辦? 真正實現“一次定義,不同平臺到處運行”!
不同平臺功能不一樣怎么辦?不同平臺提供的能力插件式組合,再也不需要定制化修改!
云原生應用交付與管理體系與阿里巴巴的落地經驗;
基于云原生應用標準定義的有狀態應用交付流程舉例;
云原生應用標準定義在阿里巴巴的大規模實踐經驗,以及與周邊生態比如 FaaS、持續集成、GitOps 等體系的集成原理。

聽眾受益:

了解當前應用交付體系現狀與存在的問題;
對云原生應用標準定義的方式、方法和背后的思考有更多理解;
阿里巴巴大規模體量下的云原生應用交付與管理實踐經驗;
應用標準定義在阿里巴巴應用管理體系中實踐與集成的方法和經驗教訓。


專題:實時計算的平臺化實踐

當前是流批處理合一的時代,大部分公司還停留在實時計算的平臺化起步階段,有很多技術難題需要解決。面對這樣的局勢,本專題優選平臺化實踐話題,介紹如何管理實時資源,如何處理數據丟失等等經驗。

by 何李夫
網易杭州研究院
數據科學中心軟件工程師
Apache Kudu在網易實時數倉的實踐


Kudu 作為一款新型的 OLAP 存儲引擎,它的實時入庫和支持更新、刪除操作的優點,是對開源大數據生態短板有力的補充,達到“Fast Analytics on Fast Data”的效果。基于此,我們把 Kudu 深度集成進了網易猛犸大數據平臺,用來支持網易考拉和網易云音樂的數據中臺建設,并構建起了各自的實時數據倉庫。同時,我們積極參與 Kudu 社區的工作,開發新功能(包括各種優化)并提交到社區,推動項目的發展。

演講提綱:

系統概述:Kudu 系統介紹;
使用場景:Kudu 在網易實時數倉建設中的使用案例;
經驗分享:分享運維過程中的一些經驗總結。

聽眾受益點:

使聽眾了解到 Kudu 項目的定位和技術背景;
使聽眾了解到 Kudu 在網易實時數倉建設中的實踐經驗。

by 姜冰
FreeWheel
數據平臺首席工程師
FreeWheel實時計算平臺建設


FreeWheel 是一家服務美國面向全球的視頻廣告管理和投放平臺,服務了全美90%的主流電視媒體和運營商。視頻廣告業務數據維度基數大,實時性要求高,如何在這樣復雜的場景中實時響應廣告投放,實時監控流量及重大賽事等,是非常具有挑戰性的工作。針對這些挑戰,我們設計構建了 FreeWheel 的實時計算平臺,服務不同業務的實時計算需求。

演講提綱:

FreeWheel 實時計算應用場景介紹
FreeWheel 實時計算平臺介紹
業務痛點
技術架構實現
存儲引擎的選擇
優化及改進
未來規劃
計算引擎的豐富及流批融合
基于實時計算的實時數倉

聽眾受益點:

了解視頻廣告投放中的實時應用場景;
了解視頻廣告投放中的實時計算平臺方案。

專題出品人:馮湧

專題:深耕微服務架構

微服務落地是一個復雜問題,涉及到IT架構、應用架構、組織架構等多個方面,這是一個循序漸進的階段性過程,而在每一個階段都會遇到運維、部署、安全等問題,包括組織協作上的問題。這個專題目的是分享各個團隊在微服務架構實施過程中的經驗和心得。

by?李鑫

天弘基金(余額寶)

移動平臺技術總監 & 首席架構師

余額寶背后的服務治理架構

余額寶自2013年上線后,經過幾年的飛速發展,目前存量已突破萬億,用戶規模達到5億+以上。作為一支現象級的金融產品,在實現普惠金融的目標同時,也在倒逼天弘基金不斷對IT整體架構進行治理及優化、創新,以為業務的“狂飆突進”保駕護航。

本次演講將揭示天弘基金技術團隊在服務治理、數據治理、團隊協同治理這三大領域的治理探索及經驗和教訓。

演講提綱:

  1. 余額寶的業務及架構變遷編年史;
  2. 余額寶“倒逼”出來的大規模服務化及服務治理;
  3. 金融復雜數據資產體系下的數據治理之道;
  4. 高效研發團隊的協同模式及精益治理手段。

聽眾收獲:

  1. 余額寶技術架構選型及變遷的“平衡之道”;
  2. 余額寶系統大規模服務化所帶來的沖擊及服務治理應對策略;
  3. 金融復雜數據資產體系下的數據治理策略及落地經驗;
  4. 中小規模技術團隊如何hold住大系統的架構落地;
  5. 快速迭代的敏捷團隊協同體系構建及治理。

by?余昭輝

便利蜂

基礎架構/總監

微服務拆分之痛——服務編排實踐

最近幾年微服務非常火熱,所有系統無不以拆分為榮,以構建煙囪型應用為恥。但是,系統拆分之后,好像微服務所承諾的美好并沒有一一兌現,我們面臨著服務拆分之痛。雖然我們總是強調服務是自包含獨立發展的,但是服務畢竟最后要為業務服務,服務之間必然存在協作,當服務拆分之后我們面臨著復雜的服務之間協作問題,我們怎么將這些服務組織起來完成業務流程,實現業務價值?這個時候我們可能就需要服務編排了。

演講大綱:

  1. 微服務拆分后的流程協作問題
  2. 服務編排如何解決這個問題?
  3. 服務編排是什么?
  4. 服務編排實施,和服務編排框架的選型及技術架構;
  5. 總結。

聽眾收益:

  1. 了解服務拆分過程中的方式和問題;
  2. 了解服務編排的技術細節;
  3. 了解一種服務編排框架的構建。

by?曹繼光

美團點評

基礎研發平臺資深技術專家

SET 化技術與美團點評實踐解密

美團點評 SET 化技術始于外賣業務需求,目前已應用到多個核心業務系統。常規的業務應用,通常被部署為無狀態的應用實例組成的集群,當發展到一定體量,會面臨容災能力不足,擴展瓶頸等問題。如單機房部署、單地區部署風險越來越高,一旦出問題,會帶來難以承受的損失。此外也會遇到數據庫擴展瓶頸、機房容量瓶頸等擴展性問題。解決辦法就是將現有業務系統先分解,再組合。這里定義的 SET 化,就是把業務系統分成多個邏輯分區(SET),能獨立提供服務,在SET間實現數據互備、流量調度,同時解決上述問題。

本次分享會系統性的闡述 SET 化概念,介紹業界及美團點評的 SET 化技術實現概要,以及在具體業務層面,如何更好的評估和實施 SET化。

演講提綱:

  1. SET化——互聯網高可用架構的持續演進
  2. 美團點評 SET 化技術方案
  3. 業務 SET 化改造實踐
  4. 演進規劃

聽眾受益點:

  1. 了解 SET 化概念、收益和成本;
  2. 了解業界 SET 化方案的技術實現;
  3. 了解業務進行 SET 化的最佳實踐。

專題出品人:王勇

專題:數據中臺的建設與發展

當前形勢下,許多企業完成了業務信息化的改造工作,急切的尋求挖掘信息化紅利的方法和手段。數據中臺的概念應運而生,那么,什么是數據中臺?數據中臺包含哪些部分?該如何建設數據中臺?有哪些優秀的應用案例和行業實踐?數據治理如何開展?數據資產如何沉淀?這是一系列有趣話題的深度組合,一起來探尋數據中臺的奧秘。


by?魏文慶

網易嚴選

數據技術及產品部總監

網易嚴選數據中臺建設實踐與方法論

1. 問題背景:從數據需求端看,電商本質是零售,需要利用數據優化每個業務過程,降本增效給用戶帶來高性價比的商品,每個業務部門都有大量的數據需求;從數據供應端看,電商業務過程長而復雜,進而數據的鏈路長、維度多,數據復雜。電商數據管理和服務一直是個難度大的問題。

2. 解決方案選型:在數據平臺和數據應用(前臺)間,構建數據中臺。

3. 方案介紹:數據中臺包含數倉體系、數據服務集和 BI 平臺,分別解決數據管理、數據服務集和數據分析工具的問題。

4. 實施后效果:網易嚴選數據中臺,以數倉體系為基礎,通過 BI 平臺支撐7W 多張圖表,通過數據服務支撐60多個業務系統600多個模型。

演講提綱:

  1. 數據中臺的需求場景
  2. 數據中臺架構
  • 數倉體系
  • 數據服務集
  • BI 平臺

? ? 3. 數據中臺解決核心問題

  • 高效賦能
  • 數據質量

? ? 4. 方法論介紹,經驗總結


聽眾受益:

  1. 數據中臺的架構與實現方法;
  2. 數據前臺(應用)與數據中臺相互驅動,快速發展。

專題出品人:許澤彬

專題:反應式架構

反應式架構(反應式宣言)是在業務規模擴張的前提下,為了解決維護系統穩定性和資源利用率問題的一種理念和方式。本專題將探討什么樣的規模適合落地反應式架構,如何實施的細節問題?

by?李智慧

同程藝龍

交通事業群首席架構師

反應式編程框架Flower的設計與實踐

Flower 是一個構建在 Akka 上的反應式微服務框架,開發者只需要針對每一個細粒度的業務功能開發一個 Service 服務,并將這些 Service 按照業務流程進行可視化編排,即可得到一個反應式系統。該框架目前在同程藝龍部分業務上落地實踐,系統性能和可用性有顯著改善。

演講提綱:

  1. 消息驅動的反應式框編程架能為我們帶來什么?
  2. 反應式框架 Flower 的架構設計原理與思想。
  3. Flower 的落地實踐與效果。

聽眾受益點:

  1. 對傳統阻塞式編程帶來的性能損耗與潛在的系統崩潰背后的原理有更清晰直觀的認識和理解。
  2. 對消息驅動的反應式編程框架的核心原理與價值收益有更清晰的認識與理解。
  3. 借鑒和學習如何開發一個反應式框架的設計思路與實現方法。

by?李歷岷

阿里巴巴

淘寶技術部/內容與商家平臺/高級技術專家

電商IM消息系統架構演進

基于反應式架構理念,構建高并發、高可靠、容錯性等特點支撐億級用戶百億消息分發規模的消息產品,奠定了電商消息業務自運營陣地。

演講提綱:

  1. 電商 IM 消息系統架構演變過程是什么?
  2. 電商 IM 消息系統技術挑戰和技術突破。
  3. 電商 IM 消息系統未來展望。

聽眾受益點:

  1. 對傳統 IM 消息系統原理以及電商 IM 消息如何演進有更清晰直觀的認識和理解;
  2. 對電商 IM 消息核心技術和業務價值收益有更清晰的認識與理解;
  3. 對電商 IM 消息系統穩定性和未來展望有更清晰的理解。

by?陳立兵(雷卷)

阿里巴巴

云原生資深技術專家

RSocket:Mesh, Streaming & IoT

RSocket 最基于 Reactive 語義、消息化的全異步二進制通訊協議。技術棧和語言都在飛速的發展,但是并沒有很好地適配新的發展,應用還是在使用舊的協議在進行通訊。RSocket 協議從根本上解決各種通訊問題,從而適配新的技術發展,讓新的架構設計變的更加簡單高效,如 Service Mesh,流式處理和 IoT 等場景,當然之前的通訊模式如 RPC 等也是很好地支持。該演講就是通過對 RSocket 講述,來闡述 RSocket 和新的架構模式的匹配和融合。

演講提綱:

  1. Reactive 簡單介紹
  2. 什么是 RSocket
  3. 通訊模型 + Service Mesh
  4. IoT: Connect Everything
  5. 流式計算: 數據采集和處理
  6. RSocket Broker

聽眾受益點:

  1. 深入了解 RSocket,Reactive 原生的通訊協議;
  2. 基于 Event Driven 的 Service Mesh 架構方案;
  3. 混合云的通訊架構設計。

專題:短視頻架構和算法

短視頻作為 feed 流主要來源之一,在架構設計、功能實現、推薦算法方面有很多是值得其他產品借鑒的地方。

專題出品人:周琦(簡志)

專題:提升效率的 AIOps

近年來云計算、云原生、容器等技術的涌現使 DevOps 在發布、部署上的效率大大提升,但"線上監控、診斷和分析"卻因數據量膨脹、異構環境復雜性、業務7*24小時連續性要求等變得越來越苛刻。

與無人駕駛(或輔助駕駛)技術類似,AIOps 目標就是通過數值驅動手段,借助算法、建模、推理等方法輔助 DevOps 提升效率,把經驗問題轉變為一個算力問題。在更快發布同時兼顧更低的風險,使得 IT 設施具備既快又安全的“自動駕駛”的能力。

專題出品人:江軍平

專題:業務架構

對主流業務架構做個分門別類的講解,各自適應的場景及演進的生命周期包括演進方向等。

by?楊欽民

唯品會

企業應用架構部架構師

唯品會高可用電商業務架構的演進及挑戰

唯品會定位“全球精選 正品特賣”,而如何將精選的好貨賣給有需要的人,就需要更加強大的電商業務架構支持。在電商業務架構演進的過程,如何應對電商業務的復雜性,如何更好的進行業務劃分,如何解決演進過程中的挑戰,都是我們面臨的一些列難題。同時如何更好的實現人貨場的高度匹配,從而更好地服務于“人準、貨好、場旺”這一大規劃,也是我們面臨的一大挑戰。而面對如此多的大促活動,我們又如何構建高可用的電商業務架構進而從容應對各種大促活動,也是對我們的一系列考驗。

本次分享,將全面介紹唯品會電商業務架構演進歷程、挑戰,以及如何更好的實現人貨場的高度匹配,同時介紹如何從容應對電商大促活動帶來的挑戰。

演講提綱

  1. 電商業務架構演進全景圖
  2. 構建電商業務架構過程中的挑戰與思考
  3. 如何更好的實現“人貨場”的高度匹配
  4. 如何從容應對電商大促活動

聽眾收益

  1. 全面了解如何構建通用電商業務架構
  2. 掌握解決電商業務架構演進中的挑戰
  3. 人貨場高度匹配的實踐
  4. 了解如何構建高可用的電商業務架構進而從容應對各種大促活動

by?張宏偉

云杉世界(美菜網)

中臺研發中心交易平臺部技術專家

云杉(美菜網)交易中臺建設

云杉是中國最大的ToB生鮮電商美菜網的公司主體,云杉下包括美菜在內的各業務線的急速擴張和更深入的精細化運營,帶來了更高的業務復雜度,之前的系統架構已經很難支撐目前多業務多平臺的形態,部門的效率也因為系統耦合而大大下降。為了解決這些問題,我們啟動了中臺化戰略,重新梳理并定義業務系統的邊界,抽象建設了用戶中心、商品中心、營銷中心、交易中心等各大業務中心。

目前我們線上已有多條業務線接入了新建的中臺系統,新需求響應大幅度提升,各業務線也已經開始了基于中臺去定制更適用自己的垂直商城,業務潛能得到釋放。

演講提綱:

  1. 云杉業務場景及系統面臨的問題
  2. 中臺化戰略下的宏觀架構
  3. 交易的本質
  4. 交易中心架構設計
  5. 中臺化推進的路徑及困難

聽眾受益點:

  1. 對電商及周邊體系的關系有一個更清晰的認識
  2. 對電商交易核心的理解,抓住問題的本質
  3. 如何以中臺化思維去設計系統架構
  4. 大型項目的推動思路

by?舒超

美團

基礎架構部基礎開發負責人,高級技術專家

萬億規模下美團命名服務的演進

美團命名服務(MNS)作為美團服務治理體系的核心模塊,目前支撐全集團上萬服務,日均萬億級調用。為了更好的支撐公司飛速發展的業務,2019年上半年開始,MNS啟動了從CP到AP的演進歷程。

本演講將和大家一起歷經挑戰分析,業界調研,架構設計,開發落地,上線診斷調優等階段,以實戰的方式充分展現海量場景下分布式服務的研發全流程,尤其是設計和實現中我們的取舍與思考,希望對大家有所幫助。

演講提綱:

  1. 美團命名服務在公司技術棧中的角色
  2. 美團命名服務在服務治理實踐中的挑戰
  3. 美團命名服務的架構演進歷程
  4. 美團命名服務對業務架構優化的引導
  5. 未來展望

聽眾受益點:

  1. 了解美團命名服務的演進歷程
  2. 學習美團在服務治理領域的前沿技術
  3. 借鑒優化大型分布式系統的實踐經驗
  4. 命名服務等基礎設施組件如何反向推動業務架構優化升級


專題:團隊創新激勵和管理之道

著名企管專家譚小芳說,團隊激勵管理就是充分認識到團隊成員的潛力和優點,不斷進行激勵創新和鼓動,調動他們的積極性繼而發揮團隊作用,創造更大的經濟效益。在技術團隊管理工作當中如何激勵團隊,這是一個可以長篇大論的課題。

專題出品人:何磊

專題:海外業務與架構

對于中國企業來講,國際化始終是一個巨大的挑戰。業務出海過程中涉及到用戶信息收集、支付接口改造、安全合規,基礎成本投入等問題的解決也是很好的前車之鑒;同時容器技術、大數據、AI、物聯網等技術的使用也可以幫助有出海計劃的企業提供參考。

by?鐘勇

阿里巴巴

新零售技術事業群/國際化中臺平臺架構/高級技術專家

云時代的全球化架構挑戰

商業的全球化,給技術的全球化體系帶來了很大挑戰,也為我們技術架構的突破提供了很好的場景。業務系統支撐全球化的業務發展,面對全球多區域多機房,各個國家網絡基礎設施不一,多語言多幣種等場景,挑戰非常之巨大,如何設計全球化技術架構的底盤顯得十分關鍵,如何構建一套基于國際化場景的高可用架構體系,如何構建全球范圍內的容災架構,如何構建一套數據不丟失系統不宕機的體系;在云時代,能夠給全球化技術架構帶來什么增益?云原生架構是否能夠提升研發效率,提升資源利用率等,這都是值得我們去探索和實踐的場景。

國際化中臺是阿里巴巴 AliExrepss,Lazada,Daraz,天貓海外體系的核心中臺,是阿里巴巴全球化技術戰隊的核心。

演講提綱:

  1. 云時代的技術架構演進歷程分析
  2. 全球化部署架構體系架構實現
  3. 全球化容災體系架構挑戰
  4. 全球化高可用架構體系
  5. 云時代的全球化技術架構探索

聽眾受益點:

  1. 全球化容災體系的全面了解
  2. 全球化高可用的挑戰以及解決方案
  3. 云原生架構對于全球化的助力

專題出品人:梁士興

專題:大前端趨勢

大前端的特點在于更加貼近用戶,因此廣大廠商都會投入足夠多的資源保證用戶能夠得到良好的體驗。

用更低的成本帶來用戶更好的體驗,是大前端的技術的演進主流思路之一:動態化、跨平臺技術為降低研發成本,提高迭代效率帶來可觀的收益;前端中臺、業務抽象復用為前端工程化指明了方向;人工智能、模式識別等技術在大前端的運用,不僅開辟了新的用戶場景,也為提升研發、運維效率帶來了新的思路。

本專題從業內精選了上述方向中的先進經驗,幫助大前端的從業人員把握技術發展趨勢。

by?陳辰

貝殼找房

基礎架構中心前端架構委員會專家

監控進階前端操作完美回放

隨著頁面展示形態多樣,用戶使用環境的復雜,當代監控越來越變得無力。傳統監控能夠完美的做到,在錯誤發生時上報錯誤堆棧信息。甚至更多的引導數據,但是在相關bug是偶發的時候,是最讓人撓頭的,這些偶發的bug大大增加了排查成本,復現兩個字變成了所有研發心中的痛。

本次分享陳辰將帶來貝殼自研監控平臺燈塔之外,另一大項目——時光機。時光機通過對于用戶操作路徑和動作的收集,關鍵數據的快照存儲。并行組裝能力,從而提供了一套用戶回放操作技術方案。讓偶現bug無所遁形。

演講提綱:

  1. 各大公司監控現狀;
  2. 現存監控不能解決的問題;
  3. 回訪監控系統時光機的架構設計;
  4. 時光機的真實場景下解決的問題;
  5. 未來監控的規劃。

聽眾受益點:

  1. 了解搭建監控時所面對的問題和解決方案;
  2. 學習實際應用中真實案例剖析;
  3. 了解相關服務技術的選型、任務調度系統的搭建方案。

by?龍熠

滴滴出行

國際業務與技術/終端架構負責人

滴滴國際業務客戶端掃描工具的設計與實踐

作為在地生活服務,網約車服務既有工具類特點,又需要直面國際化各個國家和地區的傳統、人文、喜好、政策等現實挑戰。同時滴滴客戶端又因為需要多團隊多人同時開發,從而導致較高的維護成本,本演講將闡述在滴滴國際化在拓展國際市場的過程中,國際業務客戶端性能優化的挑戰,和為了提高客戶端工程效率,對客戶端碎片化治理而構建的攔截掃描工具。

演講提綱:

滴滴國際業務客戶端性能優化和碎片治理的設計與實踐

  1. 國際業務遭遇的問題和挑戰
    1. 多國多地的問題
    2. 客戶端碎片化現狀
  2. 性能優化實踐
  3. 碎片治理設計與實踐
  4. 后續規劃

聽眾受益點:

  1. 國際化場景的挑戰
  2. 客戶端性能優化
  3. 如何系統化處理客戶端碎片化的問題

專題出品人:何為舟

專題:業務安全管理與技術架構

管理公司的業務風險,助力業務發展,成為安全團隊的核心任務。為了推進業務安全發展,需要從體系架構、風控技術等各個方面深入思考,不斷完善。

by?蔡敏

美團點評

外賣風控技術負責人

外賣風控實時數倉實踐

美團外賣風控的實時數倉是為了滿足實時化風控&自動化決策需求,目前系統每天承載幾十億量級的數據,怎么樣保證這么大量級的實時數倉的準確性、一致性和低延遲性。本次分享重點介紹實時數倉的特點、系統架構和優化經驗。

演講提綱:

  1. 業務背景介紹;
  2. 實時數倉特點;
  3. 系統架構;
  4. 相關優化經驗;
  5. 一些建議。

by?崔培豪

新浪微博

安全產品專家

業務安全演變和管理解決之道

從網絡安全、信息安全一直到最近這兩年被大家更多提起的“業務安全”。隨著移動互聯網、IOT、5G等技術快速的發展,網絡連接的邊界在不停擴張,互聯網越來越帶有“基礎設施”的屬性,承載的業務場景更加豐富。為了應對越來越復雜的網絡威脅,業務安全的范疇和手段也變得更加組合和復雜化。本議題分享探討了如何解決復雜業務安全管理,并對未來的趨勢和特點做展望。

主要內容:

1、業務安全的范疇與目標,傳統安全的外延大大擴大;

2、業務安全的術與道,尋找安全的“最優解”的原則;

3、業務安全的未來展望,安全管理的趨勢和人才需求。

聽眾收益:

1、了解互聯網行業目前面臨的主要安全威脅和問題;

2、目前互聯網公司在業務安全如何應對,以及一些優秀的方向和方法;

3、未來業務安全會有哪些變化,從業者需要關注的能力。

專題出品人:謝劍

專題:算法應用

伴隨著移動互聯網和物聯網技術的發展,科技的觸角正在深入生產和生活的各種場景,人類能獲得的數據越來越多。如何利用機器學習算法從這些數據中自動發現規律并加以應用,已經成為了所有科技公司都需要思考的命題。通過了解算法在各個公司的落地應用案例,例如推薦/搜索、NLP領域,來學習如何利用這些技術打造發展的強勁引擎。

專題出品人:何學奇

專題:質量保障體系建設

如何平衡快速交付和質量保障是許多工程團隊面臨的問題,在主流方法理論的基礎上結合產品特點,附加個性化措施才是取勝之匙。本專題分享的話題包括但不局限于:工程效率,環境治理,持續部署,AI 應用,測試服務化(TaaS),質量保障整體體系案例等。

by?鈕博彥

美團點評

高級技術經理

研發質量及效率提升(暫定)

by?肖漢

百度

度小滿金融質量部質量專家

度小滿前端智能測試服務平臺落地實踐

相對于接口自動化,前端自動化測試的投入產出一直無法讓人滿意。傳統的前端測試框架使用門檻高、用例編寫成本大,依賴渲染前的系統視圖樹也導致通用性不好。

本次演講主要分享度小滿測試團隊在前端自動化測試新方向的探索。借鑒了 RPA 的部分思路,開發了一款自動化工具,基于圖像識別等 AI 技術,讓自動化框架能“看懂”界面上的元素,從而進行控件的識別、操作和校驗,完成用例的執行,并以這個工具為核心搭建了 VisionA 前端智能測試服務平臺,可以一站式提供前端自動化測試服務,包括在線設備使用、可視化用例編輯、用例執行記錄查看、提供遠程設備資源進行 case 的 dailyrun 執行等。同時還給出了利用服務平臺的實踐標準,包括用例規范、標準執行流程等。

演講提綱:

  1. 傳統前端自動化框架的問題;
  2. 基于AI 的前端自動化方案;
  3. VisionA 前端智能測試服務平臺;
  4. 一個使用平臺進行測試的實踐案例。

聽眾受益點:

  1. 收獲一種新的前端自動化測試思路;
  2. 測試服務化理念的分享;
  3. 對于如何提升前端自動化可復用性、可維護性的實踐案例。

專題出品人:張瑞

專題:機器學習平臺與業務提升

所有平臺的生命力源自于生產效率的綜合提高,降低整體成本。企業打造機器學習平臺,目的是要降低使用最新機器學習、深度學習、強化學習等技術上,能夠保證整體效率和成本控制,同時兼顧創新的活力,加強產品功能和質量。

by?Chen Haichun

Netflix

Manager, Content Knowledge, Data Science and Engineering

Fairness, bias, and social/economical impact of AI/ML algorithms

“With great power comes great responsibility”, as AI/ML especially deep learning continues to advance in research and expand to commercial applications, AI/ML algorithms are making big social economical impact to people’s lives, from deciding what health insurance policy a person can get, to whether a bank decides to issue a loan to a borrower, or what content a person can see on a web site. With even a slight bias, the algorithms can amplify unfairness or even injustice. So how do we unleash the power of AI/ML to improve people’s lives with fairness and justice, while not tying the hands of the algorithm developers?? In this talk, I will talk about how bias creeps into your ML models, both consciously and unconsciously, both from data and from the code, how to address them with novel debias techniques and blackbox model interpretation components, and how to design fairness principles into the architecture of your ML platform, all by using real world examples, cutting edge research results, and practical techniques in algorithm and architecture design. At the end of the talk, you should have a higher level of awareness of bias in AI/ML algorithms, recognize the value of fairness instead of viewing it as an inconvenience, have a mindset of how to address them in your design of ML platform and solutions.

演講提綱:

  1. The social/economical impact of AI/ML algorithms
  2. The unreasonable effectiveness of data vs too much dependency on data
  3. The unconscious bias in data and algorithms
  4. Well-known trust busters in AI/ML algorithms
  5. How to address the trust gap between business and AI/ML algorithms
  6. Practical design principles and techniques in combating fairness and bias issues in AI/ML algorithms, and how to generalize them into ML platform

by?Jose David Baena

GitHub

Senior Software Engineer

Adopting Machine Learning at Scale

Scaling up machine-learning (ML), data retrieval and reasoning algorithms from Artificial Intelligence (AI) for massive datasets is a major technical challenge in our time. The scaling process can also have different dimensions: performance, development productivity, number of employees…

In this talk I will showcase how we used to develop Machine learning features at GitHub, the?pain points?we had and how we changed our infrastructure and way of development in order to productionize multiple ML features in terms of hours/days.

In addition, I will explore with the audience the main factors I consider when scaling ML at medium to big companies.

By the end of the talk you should have an overview and applicable framework on how to help scaling ML processes in your company.

Talk outline:

Potential outline for the talk:

  • Introduction to ML at GitHub.
  • Challenges of running ML at scale. Different dimensions:
    • Performance: number of requests
    • Development: growing infrastructure, number of ML features
    • Organizational: number of employees
  • ML ecosystem architecture.
  • Improving agility and development on ML features.
  • Adopting ML at scale in your company.

專題出品人:葛浩

專題:金融技術方向

金融領域備受關注的技術方向包括:風險決策、反欺詐、區塊鏈和AI技術的應用;高效的賬務處理能力;高頻交易,低延時;業務架構演進和變化過程,也是金融業務架構方向值得討論的話題;微服務架構在金融領域也起到了關鍵作用。這些都是本專題即將呈現的實踐干貨。

by?李遠鑫

中郵消費金融有限公司

科技發展部總經理助理

數據驅動型消費金融大中臺建設實踐

中郵消費金融公司是一家通過線上和線下場景相結合,為用戶提供便捷的消費金融服務的持牌金融機構,目前服務客戶數超過1500萬,累計放款金額超過1000億。傳統的金融核心系統存在產品創新困難、難以適應多樣化的額度體系和會計核算體系、無法提供7*24小時還款服務等問題,在中郵消費的金融核心賬務系統的中臺服務化過程中,通過構建靈活的額度架構和服務中心、基于產品建模工廠快速裝配和創新金融產品的分布式賬務核心、以及靈活適配多種核算規則的會計核算中心來解決。同時,基于業務中臺沉淀的數據模型和大數據技術構建數據中臺,通過決策中心反哺業務中臺,實現了利用數據來驅動風控模型的快速迭代、實時交易反欺詐,以及前端頁面的個性化、精準營銷。

演講提綱:

  1. 關于“大中臺”的理解及演進歷史:基于構件的軟件開發方法、面向服務的架構SOA、分布式微服務時代的“大中臺”,以及大中臺架構中受忽略的部分:應用層。
  2. 分布式金融賬務核心系統建設實踐:
    1. 構建靈活的額度架構及額度管理中心,適應形式多樣的產品額度需求;
    2. 建立標準的會計核算體系,通過可配置的會計引擎實現差異化核算規則的產品快速適配和接入;
    3. 組件化、靈活可裝配、可快速擴展的產品建模工廠實現新產品的快速創新和迭代;將傳統的日終批量計結息服務化為聯機日終處理,解決日終處理和在線交易的沖突、日終批量高可用、續跑和重跑等問題,并提供7*24小時的系統連續性保障。
  3. 重新審視中臺服務粒度,進行拆分和優化提升服務的復用程度,簡化中臺服務,通過服務編排技術實現快速的應用構建,充分利用應用層積累的過程數據,實現數據驅動中臺服務及前端業務的優化。
  4. 在中臺服務按業務領域沉淀數據的基礎上構建大數據中臺,建立用戶標簽體系,將傳統的決策引擎服務化為決策中心,由數據中臺對數據進行衍生計算,由決策中心根據大數據處理的結果和用戶標簽進行快速決策,實現自動化、智能化的風險控制和個性化精準營銷,提升風控模型的迭代效率,實現全流程的數據驅動業務創新。
  5. 消費金融中臺建設的關鍵技術組件:可靠消息投遞、消息醫院、服務商店及服務編排。

聽眾受益點:

  1. 了解金融行業大中臺建設的思路、方法和架構,以及如何進行服務拆分優化、如何基于中臺快速實現應用構建的方法;
  2. 了解金融核心系統重構未中臺服務化架構的過程和實踐,以及如何實現快速產品創新的方法;
  3. 了解金融行業實現全流程數據驅動和智能決策的方法和實踐。

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會議嘉賓

(最終出席嘉賓以會議現場為準)


百度百度 首席架構師,百度智能生活事業群組SLG(Smart Living Group)CTO朱凱華

朱凱華

百度

百度 首席架構師,百度智能生活事業群組SLG(Smart Living Group)CTO

愛奇藝技術副總裁謝丹銘

謝丹銘

愛奇藝

技術副總裁

滴滴滴滴出行技術副總裁、滴滴網約車平臺公司平臺治理副總裁賴春波

賴春波

滴滴

滴滴出行技術副總裁、滴滴網約車平臺公司平臺治理副總裁

字節跳動基礎架構負責人梁宇明

梁宇明

字節跳動

基礎架構負責人

阿里巴巴高級研發工程師許澤彬

許澤彬

阿里巴巴

高級研發工程師

阿里云資深技術專家周琦

周琦

阿里云

資深技術專家

阿里巴巴計算平臺資深技術專家胡月軍

胡月軍

阿里巴巴

計算平臺資深技術專家

京東工程技術服務部負責人何學奇

何學奇

京東

工程技術服務部負責人

美團點評研究員梁士興

梁士興

美團點評

研究員

美團研發總監馮湧

馮湧

美團

研發總監

美團點評研究員,配送算法策略架構師郝井華

郝井華

美團點評

研究員,配送算法策略架構師

58集團  高級總監江軍平

江軍平

58集團

高級總監

滴滴出行國際化事業群組首席架構師何磊

何磊

滴滴出行

國際化事業群組首席架構師

新浪微博安全高級算法工程師何為舟

何為舟

新浪微博

安全高級算法工程師

百度度小滿首席架構師葛浩

葛浩

百度

度小滿首席架構師

知乎機器學習團隊負責人張瑞

張瑞

知乎

機器學習團隊負責人

滴滴出行 首席工程師王勇

王勇

滴滴出行

首席工程師

百度資深算法工程師、度秘算法團隊技術負責人謝劍

謝劍

百度

資深算法工程師、度秘算法團隊技術負責人

NetflixManager, Content Knowledge, Data Science and EnginChen Haichun

Chen Haichun

Netflix

Manager, Content Knowledge, Data Science and Engin

滴滴出行 國際業務與技術/終端架構負責人龍熠

龍熠

滴滴出行

國際業務與技術/終端架構負責人

美團點評基礎研發平臺-資深技術專家曹繼光

曹繼光

美團點評

基礎研發平臺-資深技術專家

GitHubSenior Software EngineerJose David Baena

Jose David Baena

GitHub

Senior Software Engineer

唯品會企業應用架構部架構師楊欽民

楊欽民

唯品會

企業應用架構部架構師

網易嚴選 數據技術及產品部總監魏文慶

魏文慶

網易嚴選

數據技術及產品部總監

華為2012實驗室中央研究院運籌科學家張廣銘

張廣銘

華為2012實驗室中央研究院

運籌科學家

美團點評基礎架構專家舒超

舒超

美團點評

基礎架構專家

同程藝龍 交通事業群首席架構師李智慧

李智慧

同程藝龍

交通事業群首席架構師

貝殼找房基礎架構中心前端架構委員會專家陳辰

陳辰

貝殼找房

基礎架構中心前端架構委員會專家

華為2012實驗室中央研究院 高級研究員呂定順

呂定順

華為2012實驗室中央研究院

高級研究員

百度度小滿金融質量部質量專家肖漢

肖漢

百度

度小滿金融質量部質量專家

新浪微博安全產品專家崔培豪

崔培豪

新浪微博

安全產品專家

云杉世界(美菜網)中臺研發中心交易平臺部技術專家張宏偉

張宏偉

云杉世界(美菜網)

中臺研發中心交易平臺部技術專家

阿里巴巴新零售技術事業群/國際化中臺平臺架構/高級技術專家鐘勇

鐘勇

阿里巴巴

新零售技術事業群/國際化中臺平臺架構/高級技術專家

阿里巴巴 淘寶技術部/內容與商家平臺/高級技術專家李歷岷

李歷岷

阿里巴巴

淘寶技術部/內容與商家平臺/高級技術專家

便利蜂基礎架構/總監余昭輝

余昭輝

便利蜂

基礎架構/總監

杉樹科技聯合創始人&CTO 王子卓

王子卓

杉樹科技

聯合創始人&CTO

美團高級技術經理鈕博彥

鈕博彥

美團

高級技術經理

美團點評外賣風控技術負責人蔡敏

蔡敏

美團點評

外賣風控技術負責人

網易杭州研究院數據科學中心軟件工程師何李夫

何李夫

網易杭州研究院

數據科學中心軟件工程師

阿里巴巴云原生資深技術專家陳立兵

陳立兵

阿里巴巴

云原生資深技術專家

菜鳥網絡人工智能部高級算法專家吳黎霞

吳黎霞

菜鳥網絡

人工智能部高級算法專家

中郵消費金融有限公司科技發展部總經理助理李遠鑫

李遠鑫

中郵消費金融有限公司

科技發展部總經理助理

阿里巴巴技術專家孫健波

孫健波

阿里巴巴

技術專家

FreeWheel  數據平臺首席工程師姜冰

姜冰

FreeWheel

數據平臺首席工程師

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參會指南

會議門票 場館介紹


折扣 時間段 票價(元) 5人以上團購價 10人以上團購價
7折 2019年07月29日-2019年09月08日 6160 5960 5960
8折 2019年09月09日-2019年10月27日 7040 6840 6160
9折 2019年10月28日-2019年11月17日 7920 7720 7040
全價 2019年11月18日-2019年12月06日 8800 8600 7920

大會通票費用中包含:
12月06日-12月07日大會通票;
包含所有主題演講、專題演講以及廠商共建專場(不包含閉門會議) ;
大會期間展區參觀或參與互動,各種小禮品的搜集 晚場活動的參與,與講師面對面交流的機會 ;
12月06日-12月07日2天午餐,簽到時發送,丟失不補哦(不含晚餐);
12月06日-12月07日茶歇等

請仔細閱讀以下說明:

  1. 門票一旦購買成功,概不退款,敬請諒解;
  2. 如您在購票后因故不能參加大會,請至少提前十個工作日將門票轉讓他人(轉讓門票請聯系本次活動的主辦方進行票務信息更改) ,會議開始前十個工作日內不接受轉讓門票;
  3. 電子門票是大會現場換取入場證的唯一憑證,請自行打印并妥善保管;
  4. 如果門票遺失,請您及時與主辦方聯系;
  5. 遇到極端情況會議取消,主辦方責任僅限于退回已支付的票款。

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北京國際會議中心 北京國際會議中心

交通指南:北京國際會議中心坐落于北京北四環繁華的亞運村地區,北四環路與京城中軸線交匯處,緊鄰國家體育館鳥巢和水立方。東距首都機場20公里,南離天安門廣場9公里,西臨頤和園10公里,北往八達嶺長城80公里,與奧運村咫尺相臨,為您商務之旅占盡地利優勢。

北京國際會議中心即北京北辰實業股份有限公司北京國際會議中心以承辦接待國際、國內會議展覽、大型活動和出租寫字間為主要經營項目。自1990年投入運營以來,每年都要承接近千個不同規模檔次的國內外會展活動。 2002年,北京國際會議中心與北辰五洲大酒店進行戰略整合,憑借集團綜合優勢,整合后企業運營能力得到有效提升,市場份額不斷擴大,在國內外會展行業打造優質會展品牌。北京國際會議中心、北辰五洲大酒店隸屬北辰集團,地處亞奧商圈,提供一流會議、展覽、辦公、居住、娛樂、購物等一站式服務。坐擁亞奧商圈,北眺奧運場館,南臨四環主路,環境優美、交通便利。 北京國際會議中心獲得北京市旅游局授予的"五星級最佳服務場所"的稱號,1996年4月15日北京國際會議中心加入國際會議與集會協會(ICCA),成為其會員。是一家五星級會議服務接待場所,擁有各種類型的會議室48間,展覽面積5000平方米。北辰五洲大酒店是四星級的酒店,擁有風格迥異的客房538間,酒店內各式風格的餐廳,將為您提供不同菜系的美味佳肴。 北京國際會議中心、北辰五洲大酒店是國內外舉辦的會議、展覽、文化交流、商貿活動的專業理想場所。

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酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
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