QCon全球软件开发大会随笔(二)

Qcon过去两周了，部门老大要求需要在部门内部分享下，毕竟钱不能白花，趁整理分享ppt的机会再次回顾了下，记录下来，分享给大家。

对于大会的介绍这里就省略了，上一篇随笔基本都提到了，这里主要记录下我听的几场专题的一些收获和自己的一些想法。

微服务与高可用

大会中听的比较多的还是 微服务与高可用 了，毕竟这块内容和自己的本职工作息息相关的。

如今微服务的架构基本已经是主流，不像前几年，可能理论比较多，但实际投入使用的案例不多。会上分享的基本都是已经落地的项目，虽然可能实际项目没有讲师说的那么完美「我猜的，毕竟我们公司也是，宣传的永远比实际使用要高大上很多」。

比较完整的微服务解决方案，其实腾讯的那位技术经理ppt中的流程图还是比较全面的，这里引用下：

具体什么是微服务简单几句话也说不清，简单来说就是把一个很大的项目进行拆分了「一个项目已经承载不了所有的需求了」。

而完整的微服务的解决方案就是解决拆分之后的所有问题：多语言，高可用，数据传递，应用的管理，监控与运维等等。

每家公司针对这些问题有一些差异化的解决方案，但大体完成的解决方案也就是上面的那张截图了。

当然这里面的坑真的很多，是需要时间去打磨的。

API设计

这是我听的唯一一场老外演讲的，英文演讲，听的比较吃力，但还是收获满满。

老外主要将了如何设计API，提出了六点，个人觉得非常实用： understandable ， well documented , consistent , fit for purpose , restrained , evolvable 。

具体怎么理解它，留给自己和你们想象的空间。

另外分享下整个演讲中比较喜欢的两句话：

eating your own dog food

不管我们编写代码，还是定义契约，自己先使用看看，看看好不好用。

API design is an art,and like art,  becomes easier with practice

API设计是一门艺术，和艺术一样，在实践中变得更容易。

深度学习技术与应用

听此专题完全是因为这两年太火了，可听了之后发现，完全听不懂，各种算法和公式，我只能傻傻的望着，但至少让我明白了 人工智能 , 机器学习 ， 深度学习 这三者的关系。

人工智能：让机器展现出人类智力

机器学习：抵达AI目标的一条路径

深度学习：实现机器学习的技术

总的来说机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。

深度学习现在真的很火，但一般人真的玩不起，还是很烧硬件的，曾经用 python 和tensorflow深度学习梵高的画并模仿，运行了两个多小时，电脑风扇呼呼转。

也难怪google的人工智能这么厉害，人家的服务器数量肯定是你想不到的量级。

工程师个人成长

最后听的专题应该对每个 程序员 都有一定的价值，不懂大家对自己的职业规划有什么想法。

外界对于程序员危机也有很多说法，很多观点都说程序员是吃青春饭的，年龄大了竞争力会越来越低，毕竟技术的迭代很快，而自身学习的能力随着年龄是在走下坡路的。

确实，其实每个行业都是一样的，保持一颗向上的心就好。有一位老实的观点个人很喜欢：技术不是全部，复合型人才越来越重要。

其实工作了这么多年发现，最难的不是技术，而是沟通与协调，所以为什么很多情商高的人办起事情来效率那么高，而达到的世俗高度，往往也比耿直的纯技术工作者要高。

个人体会

三天听了这么多专题，其实转瞬即逝的想法有很多，但基本很难再记起，但有三点一直印象很深，分享给大家。

第一个是英文，英文真的挺重要，听那场英文专题记忆犹新，虽然有同声传译，但翻译出来的体验真的不敢恭维「毕竟专业性的词汇太多」。还是要努力学英文呀。

第二个是业务，很多讲师都有提到，只有深入业务，充分理解之后，才有可能开发出更好的系统。

最后一个是读书，同样的，很多讲师最后都会推荐一些书籍，虽然书上的都是理论，但对于你实战中的指导价值和影响是不可估量的。

多读书，多看报，少吃零食多睡觉还是很有道理的。

洋洋洒洒说了一堆，算是自己的一些体会，希望对看到的人有一些帮助。