云原生、Service Mesh等已是公认技术，阿里、网易经验分享 ｜ QCon+

近年来机器学习技术获得的巨大成功，随之而来的是日益凸显的数据瓶颈、算力瓶颈以及人才瓶颈。数据和算力需求在迅速的得以满足，但数据科学人才培养周期长、速度慢，远远滞后于需求的爆发。

另外，云原生在当下的应用开发环境，是大家公认的大趋势，既可以节省成本，也可以提升开发交付效率，但无论是构建新的云原生系统，还是将遗留系统迁移到云原生，对于传统开发团队来说都是一件充满挑战的事。

那么我们如何帮助这些团队解决这些问题呢？「QCon+ 案例研习社」四月将上线 5 个专题，我们邀请到了包括阿里、网易、滴滴、有赞、PingCAP 等公司的技术专家，分享云原生、大数据、工程效率、业务架构等方面的实践案例，这些都是一线大厂的宝贵经验，对于中小型企业来说是值得借鉴的经验，解决当下的工作问题。

云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。像容器、Kubernetes、Service Mesh 都是当前比较有代表性的技术，很多企业也在边缘计算方面开展了很多工作。本专题将以云原生为核心点，分享当前有代表性的云原生技术，以及云原生改造典型案例。

各个互联网公司经历了独立建设数仓体系，大数据计算引擎的阶段，后来逐渐转向所谓流批一体，离在线结合的趋势，可以看到大数据的发展已经从点状的引擎搭建，逐渐走向更加全面的平台建设。本专题关注新一代互联网应用下的一体化的大数据平台，探究不同公司面临的问题及解决办法。

为了提升研发效率和运行效率，很多团队做了一大堆工具和平台，但是你的工具做了，推广利用上了吗？当你苦恼集团内推广受阻，设计工具和平台的时候考虑到别人的使用场景了吗，与其他团队充分沟通了吗？你真的知道业务团队的痛点吗？整体开发效率怎么衡量？效率提升了，它转化成了什么东西？很多效率工具都是短期产品，只能昙花一现。而工程效率团队的资源相对较少，如何将资源最大化，做出人人喜爱的长寿产品？这是我们一直在思考的东西。

百种业务，百种架构。业务架构设计是抽象的艺术，也是权衡的艺术。好的业务架构，它的业务逻辑是清晰的，它的各个系统上的数据在业务整体上是连续的、完整的、一致的。这样的架构提供的不止是业务功能，更在不断驱动业务增长。本专题旨在挖掘各个企业针对不同业务场景在业务架构设计的权衡与提升之道。