地点: 北京·国际会议中心
专题： 服务质量
Day of week:
- 星期六
伴着 O2O 大潮的兴起，“连接人与服务”成为关注的焦点。O2O 服务具有地域性、时效性、闭环性、碎片化等特点，为质量保证、用户体验提升提出了新的挑战与机遇。我们这次邀请一些优秀的服务平台或者服务提供商，分享他们是如何做服务质量保证的。
胡星，百度公司质量部技术委员会主席、高级架构师。主要参与百度公司搜索业务测试工作，同时负责公司范围质量保证模式创新和技术改进的多个专项工作。在软件测试领域有十多年的工作实践经验。在加入百度公司之前，曾就职于华为、联想、微软亚洲研究院。
by 施佳樑
百度众测技术经理
伴随越来越多O2O产品的推出，如何保证O2O服务的质量变得越来越重要。O2O服务往往有以下特点：
1.地域特性强：同一个O2O产品在不同城市或地区向不同的用户推送的服务和产品往往是不同的，这对局限在一个固定办公室里的传统测试人员的测试工作带来了巨大的困难；
2.时效性强：众多O2O产品往往会在各种节日集中推出定制化的活动，方案“粗暴”，“复用”少，准备时间短，问题多，对测试人员在时间上的压力非常大；
3.强调真实消费体验：只有经历了整个从挑选、决策、下单、支付、使用、到点评的完整流程，才能真实了解用户在整个闭环中遇到的问题。这些问题往往不属于传统QA所关注的“功能”范畴，而更多在相对模糊的“用户体验”上。
本次分享，主要介绍百度众测如何利用其强大的众包能力，通过在短时间内招募到大量分散在全国各地的真实用户，鼓励用户体验完整的消费闭环，并反馈评价和问题，帮助百度的各种O2O服务快速、有效地进行服务质量保证。
by 黄闻欣
腾讯社交质量部专项测试组组长
自从移动化开始以来，移动终端的舞台就注定专项测试成为了终端应用质量保障体系中最最重要的一环。专项涵盖安全，兼容，性能，稳定性各个纬度，每块的都有十足的技术难度。本次分享的内容会主要从手Q这个核心产品入手，从交互类性能和传统的资源类性能纬度，集中介绍我们在性能专项测试纬度的优秀实践。这些实践包括：
1. 交互类性能：定位解决偶现卡顿的性能监控实践
2. 资源类性能：自动分析定位资源性能问题的实践
by 王海龙
赶集高级质量总监
O2O时代，移动用户的需求进一步碎片化，如何解决大数据场景下的长尾用户需求，是质量工作面临的巨大难题-。赶集的服务质量方向实践以手机客户端多级发布体系为核心。针对不同场景，不同研发阶段产品，提供多级自动化的测试发布体系。同时通过云分析的方案，贯穿整个产品生命周期，从线下到线上的全方位跟踪产品的质量。重点支持核心功能：crash率，性能地域分析，真机兼容性，以及线上核心问题主动挖掘及智能报警。同时依托大数据分析用户的需求及反馈，解决产品需求质量到用户问题反馈的快速闭环处理问题。
by 黄小微
蚂蚁金服高级技术专家
支付宝的后端体系是典型的SOA架构体系，所有的可以被独立使用的完整功能组件，我们都可以称之为“服务”； 本次分享，会先概要的介绍一下支付宝的整体SOA架构体系； 然后围绕这样的一个架构体系，从实践经验出发，和大家分享一下我们整体的质量保障策略与案例。 其中包括：分层的质量保障体系，线上自动化，全联路压测 等，结合支付宝的几次大的活动做一个介绍。
by 武海峰
美团网EP团队负责人
移动互联网正在改变传统服务行业向用户提供服务的方式，也对商家的运营方式带来了巨大改变。在这个过程中，如何保证复杂多变的业务逻辑高质量地交付到用户手中、如何保证用户端的用户体验呢？在我们参与美团业务产品交付的过程中，积累了一些心得。在这个session中我会跟大家分享美团网EP团队过去一年半时间中的一些探索和收获。其中包括：
1. 如何以“初创”心态去组建质量团队
2. 如何以小团队来满足众多业务线的需求
3. 如何利用技术来改变我们的工作
by 胡余峰
华为IT产品线存储解决方案开发部副总监
华为存储提供了多样化的存储解决方案以满足各行业客户需求。而不同行业客户的存储使用场景种类繁多，如何将看起来差别巨大的行业需求体现为存储可以直观度量的质量要求？
例如在安防系统和平安城市中使用的视频监控，各大电视台节目编辑和播出系统、电影制作公司对高清素材的编辑，以及随处可见的互联网视频点播等行业场景中，虽然对存储来说都体现为流媒体文件的读写，但由于所使用的软件和系统千差万别，传统存储测试体系中要求对每种场景实现方式进行单独验证以评估其质量表现。
在改进后的华为泛媒体类存储测试体系中，通过对各类业务软件进行WorkLoad特性跟踪、IO抽样建模，将业务特性转换成存储需求，在各行业应用需求和存储传统测试方法之间搭建起转换桥梁，大大简化了测试方案的设计难度，测试执行人员可以使用通用测试工具来分析评估存储对业务的满足度，从而极大降低了测试人员业务层技能门槛，为华为存储解决方案测试带来数十倍的效率提升。
演讲专题
Covering innovative topics
4月23日，星期四
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敏捷之后，是什么
敏捷实践在大型组织中现在已经有哪些应用了呢？从小型团队中兴起的敏捷，到了大型组织中如何才能够取得成功呢？
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知名移动案例分析
移动互联网高速发展，我们每天花在移动设备上的时间越来越多。怎么做出一款大众喜爱的应用，从众多 App 中脱颖而出？听听那些耳熟能详的 App 背后的成长故事，也许能找到答案。
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新时代的安全
高危漏洞频发，隐私泄露，普通开发者该如何避免和防范；开发者如何从逻辑上避免风险？
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互联网金融背后的技术架构
何为互联网金融？是互联网公司做金融业务，还是金融公司使用“云计算“，”大数据”等“时髦”技术？这些说法都不足以描述互联网金融的本质。
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微服务架构
过去的一年，微服务架构在社区中讨论广泛。微服务在企业中的实践现状如何？本专题将关注它对企业计算架构的影响，以及一线互联网公司的团队是如何应对实践中的问题与挑战的。
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永不止步的前端
过去一两年，在前端迅猛发展的同时，深深感觉到前端才刚刚开始。前端工程师正在演化成产品工程师，虽有迷雾，但路就在脚下，永不停息。
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云计算高可用架构设计与实践
以分布式系统为基础的云平台需要对CAP原则做很好的平衡，当上层业务需要高可用支撑时，就需要对中间服务层及底层基础架构、操作系统层实现高可用，如何低成本的实现高可用就成为云平台设计的难点。本专题将以透过余额宝等金融服务的高可用服务，揭示底层的数据平台、虚拟化平台、跨数据中心的高可用架构。
4月24日，星期五
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可扩展、高可用架构设计
本专题主要讨论大型复杂的互联网的架构设计、代码与运维体系。
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新兴大数据处理技术与工具
Hadoop之后，又有哪些值得关注的大数据处理工具？
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自动化运维
运维领域经过十多年发展，有什么海量和自动化理论实践供我们借鉴？云和开源运维管理系统的快速发展给我们的运维模式带来什么样的改变？如何在费时的质量问题分析时找到高效和巧妙的方法？
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云计算平台构建与应用
云计算方兴未艾，各种技术与服务层出不穷，各种技术如何取舍？是搭建自己的云平台还是使用公有云服务？如何多快好省建设云平台，又如何在多个公有云服务中快速灵活迁移呢？了解云计算最新技术动态，行业最新内幕，应用最佳实践，就来云计算平台构建与应用专场。
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移动开发最佳实践
移动互联网带来了新的一波创业潮，业务的飞速发展需要技术团队的良好支撑。面临不同时期不同量级的业务时，技术选型和策略可能会完全不同。让我们来看看业内的一些团队是怎么做的。
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编程语言实战
各种不同的编程语言优劣一直是大家热议的话题，这个专题不是为了引起大家的争论，而是展示不同的编程语言在特定的场景解决了哪些问题，以实际的效果来说话，将优劣的问题留给大家来思考。
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云计算与大数据应用选型
无论是云还是大数据，找到合适的解决方案、做好数据选型都是十分关键的。本专题将邀请来自主流云及大数据服务商的技术工程师，旨在帮助企业和个人充分了解主流解决方案的优势与特点，从而更好的进行技术选型。
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亚马逊AWS技术应用实践
作为全球最成功的云计算服务商，亚马逊AWS在技术、功能和生态系统建设方面都有非常丰富的积累与经验。本专题将邀请亚马逊AWS的架构师及客户，分享在亚马逊AWS构建服务的实践，涉及混合云、大数据、移动应用和运维。
4月25日，星期六
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团队建设
关注中小型团队如何走向成功。
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服务质量
O2O潮起，“连接人与服务”成为焦点。我们邀请到一些优秀的服务平台或服务提供商，分享他们是如何针对O2O服务具有的地域性、时效性、闭环性、碎片化等特点，做好服务质量保证的。
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挑战全栈开发
全栈是最近一两年里才流行起来的开发概念，代表一种新的工作模式。全栈工程师是否需要精通整个技术栈的所有技术，是精通单一领域，还是全面发展？全栈工程师在工作中要扮演什么不同的角色，工作过程究竟有何不同？
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思考开源
开源的力量有目共睹，但如何应用开源、如何参与开源软件开发、如何融入和回馈开源社区、如何开源自己的软件等问题，都是很多公司的工程师非常关心的问题。这些问题的答案是什么呢？
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基于大数据的机器学习和数据挖掘
该专题关注于当今最为前沿的机器学习技术， 包括深度学习， 大数据，以及个性化数据挖掘等领域。 我们将邀请该领域的资深专家， 详细介绍这些前沿技术给互联网产业带来的革命性的变化。
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技术创业
在中国，技术创业是个艺术活儿——Google技术牛创业实战干货分享。
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移动开发平台与工具应用实践
一款移动应用要经历从开发、测试、语音IM集成到运营监控的全生命周期，因此如何以低成本、快速的完成以上阶段就成为应用成败的关键。利用第三方开发平台或工具，开发者将以更低的成本获得全生命周期的技术支持，让开发者更专注应用的研发工作。本专场将主要分享移动应用开发过程中可使用的各种平台与工具的特点与应用实践，了解移动IM、IP电话、推送、广告系统背后的技术难点，以及详细解析第三方组件是如何解决用户数据管理、复杂网络、大并发等问题的。
