▍课程信息

▍课程讲师及大纲

张开翔

微众银行区块链首席架构师

• 微众银行区块链首席架构师，FISCO BCOS平台架构师。曾在腾讯工作多年，在分布式系统，网络安全，海量服务等技术领域有丰富的经验。目前致力于区块链平台系统建设、以及推动基于区块链的业务落地。

• 金融级区块链技术和业务实践

• 在有高安全、高性能、合法合规要求的金融场景里，基于区块链技术的业务创新，会面临多方面的问题，如何选择一个安全可控的底层技术方案，如何稳妥的开展业务和进行平滑的升级维护，以及如何解决性能和安全方面的用户体验问题，支持监管等，这些都是创新路上的挑战。

• 金融区块链合作联盟（深圳）通过大量的研究和实践，与2017年发布了金融级FISCO BCOS开源区块链平台，微众银行基于此区块链平台推出的多项金融业务，稳定运行超过一年多，链上承载超过千万笔真实业务交易数据。本课程会分享平台建设和业务开发等方面的经验。

课程大纲

1. 平台技术概要

    平台技术介绍：区块链技术的发展和主流平台介绍

    关键模块解析：网络，数据结构，加密算法，UTXO，帐户模型，共识算法等

    选择技术平台的历程：开源软件的优势和问题

2. 联盟链的架构

    联盟链和公有链：相同的底层技术，不同的需求场景

    联盟链的常用场景：分布式商业场景介绍

    联盟链的挑战：五大挑战

3. 平台架构重构

    链上资产的逻辑重构

    插件化共识机制核心

    身份认证和准入机制

    角色模型和权限控制

    安全和隐私保护

    异构网络多种部署方式

    立体监控

4. 架构和性能优化

    深挖区块链的性能瓶颈，找出根因

    对关键核心模块的深度优化，包括共识，存储，交易处理流程

    通过架构的方式解决性能问题：并行计算和热点帐户处理

5. 创新业务开发

    基于区块链的业务开发流程和相关技术工具

    线上金融案例介绍：介绍两个案例

    业务开发的经验分享，如何敏捷又稳妥的引入区块链技术

    如何进行业务灰度发布和升级

    同时保证业务创新和监管合规

目标人群

    架构师、研发工程师、技术负责人

课程收益

    深入了解区块链底层技术和在金融业的应用前景

    了解金融级区块链架构关键技术特性

    ·解决区块链性能问题时的方法论

    基于区块链进行业务创新时的最佳实践

培训讲师：Bin Xu

Facebook Software Engineer Manager

• Bin Xu is an Software Engineer Manager at Facebook. He leads the Machine Learning team and Infra team in Business Integrity. His teams ensure the trustworthiness of connections between people and businesses; such as Ads, Marketplace, Groups, Pages, etc. Prior to his current position, he was a Principle Machine Learning Engineer Manager at Microsoft, led a team to develop cloud security solutions, and implemented anomaly detection to protect customer identity, data and applications. Before joining Microsoft, he was with Amazon for 10 years, leading the Applied Scientist teams on transaction risk management.

• Bin received his Ph.D. in Statistics, M.S. in Computer Science and Statistics from State University of New York at Stony Brook.

参考翻译：

• 徐斌目前在Facebook带领Business Integrity的机器学习团队和机器平台架构团队，主要任务是确保Facebook的用户和Facebook上所有商业业务之间的诚信沟通。这些商业业务存在于广告、市场、社团/群组、粉丝专页等等。在进入Facebook前，徐斌在Microsoft担任首席机器学习工程经理，带领技术团队开发云安全解决方案，实现对异常现象的检测，并保护客户在云中的身份、数据和应用的安全。再此前，徐斌在Amazon工作10年，率领多个应用科学家团队处理交易风险管理工作。

• 徐斌在美国纽约州立大学石溪分校获得计算机科学硕士学位和统计学博士学位。

机器学习及其实践应用

1. What's Machine Learning
   2. ML applications in life
   3. Course Outlies
   4. Building a ML 
       a. problem and steps 
       b. Feature Engineering
   5. Supervised Learning
       a. classification [*]
           i. Logistic Regression
           ii. Decision Tree
           iii. Random Forest
           iv. GBT
       b. Regression [*]
           i. Linear Regression
           ii. RF regression
       c. Deep Learning [*]
           i. Neural Network
           ii. CNN
           iii. RNN
       d. Model Performance
           i. ROC
           ii. Precision & Recall
   6. Unsupervised/Semi-supervised Learning [*]
   7. Other ML Technologies (backup, e.g. Personalization, Forecasting)
   8. ML platform design in industry
       a. platform design
       b. ML org structure
       c. ML Infra requirement
       d. ML performance stability
   9. ML Applications in high-profile companies, e.g. Facebook, Microsoft and Amazon, etc.
   10. Q&A
   
   [*] practice in R or python

   
   

培训讲师：李鑫

天弘基金（余额宝）移动平台技术总监 & 首席架构师

• 目前负责移动平台技术团队管理及总体技术架构设计。曾任华为技术专家 ，主导了华为软件多款云计算产品和服务的设计规划和构建工作；当当网架构师，负责电商后端运作产品平台整体技术架构和研发团队管理。技术涉及大规模分布式应用及治理、中间件云化及服务化（PaaS）、APM监控、基础开发平台等领域，有多年大规模复杂系统架构实践经验，乐于技术分析&分享。

• 微服务治理的探索与实践

• 本次课程首先会概要介绍一下微服务的发展历史及微服务框架的路线选型，及微服务框架的基础技术架构。然后重点讲解微服务的治理模型，通过“监控”及“管控”这两大能力的构建来综合解决微服务的现实治理需求，并通过案例让大家深入了解相关技术。

课程大纲

1. 微服务治理的整体综述

2. 微服务的发展历程

3. 微服务框架的路线选型

4. 微服务治理的基础模型

5. 微服务治理“监控篇”：通达宏观、洞察入微

6. 服务治理指标获取及分析策略

7. 多维度的治理监控体系构建

8. APM在微服务治理中的应用

9. 微服务治理“管控篇”：熔工筑器、把控全局

10. 微服务的生命周期管理

11. 微服务的流控及容错策略

12. 微服务的安全管控

13. 典型应用案例

14. 展望、总结和讨论

[*] 现场会有动手练习、演示部分

培训讲师：王耀

• 百度云 架构师，IaaS方向技术负责人

• 王耀，百度云架构师，专注于分布式存储和网络虚拟化方向，目前担任百度云IaaS方向技术负责人。2010年加入百度，一直从事基础架构相关工作，先后领导了百度分布式消息队列bigpipe、分布式文件系统NFS和AFS、分布式块存储CDS的设计开发工作，历经百度分布式存储系统发展的各个阶段。最近聚焦在网络虚拟化方向，专注SDN控制器和DPDK高性能转发网关。

• 内容：分布式系统架构待上线