深度学习、监控体系与运营配置平台，美团技术专家QCon开讲啦

2018 年 9 月 27 日 美团技术团队

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会，每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来，已经有超万名高级技术人员参加过QCon大会。

10月18-20日，QCon全球软件开发大会即将在上海拉开帷幕。来自美团酒旅平台、基础架构平台、大众点评的技术专家将分享在业务发展过程中遇到的技术问题，以及相关的解决方案。他们即将呈现哪些精彩内容？让我们先睹为快。

深度学习实践：美团酒店搜索排序中的深度学习技术

翟艺涛 / 美团高级技术专家

翟艺涛，2010年硕士毕业于中科院计算所，曾在网易有道等公司工作，先后从事网页搜索、购物搜索、计算广告等方向的研发工作，原有道词典广告算法负责人。2016年加入美团，现负责美团酒店搜索排序技术，对深度学习技术兴趣浓厚，成功将深度学习应用到美团酒店搜索中。

本次分享将介绍深度学习在美团酒店搜索排序的实际应用，包含酒店搜索的特点、深度语义模型、深度排序模型三部分的内容。

本主题将介绍深度学习在美团酒店搜索排序的实际应用，主要包含以下内容：

酒店搜索的特点：在线酒店预订作为一种O2O服务自带LBS属性，酒店搜索也和传统搜索有很大不同，我们会介绍下美团酒店搜索排序的特点。
深度语义模型：语义理解是搜索至关重要的一环，而在酒店搜索中用户输入的查询词主要是短文本，这更提高了我们理解用户意图的难度；我们将介绍酒店搜索如何理解用户的查询意图，以及深度语义模型在其中的作用。
深度排序模型：美团酒店有海量商家和用户，为深度学习应用提供了必要条件，我们将介绍深度排序模型在酒店排序的应用。

美团点评监控体系建设

尤勇 / 美团点评高级技术专家

随着美团点评高速发展，业务与系统复杂度越来越高，监控的领域也从传统系统监控，应用监控，扩充到延伸到移动端、浏览端端监控等等。监控系统自身面临数据量的快速增长，系统本身的稳定性面临非常之多的挑战。

2011年南京大学硕士毕业加入美团点评基础架构部一直工作至今，尤勇目前负责公司统一监控平台CAT，移动底层长连接Shark，私有云集群调度，2017年期间主导了集群全链路压测平台从0到1的建设。此次分享主要讲述了美团点评监控性能领域一些实践进展，从产品以及技术层面介绍下从移动、浏览器、业务、应用、系统层面的实践，以及走过的一些弯路，主要内容包括：

美团点评监控体系的整体情况
移动端监控相关的实践
浏览端监控相关的实践
应用端监控相关的实践
监控相关的领域配合（如全链路压测等）

打造稳定、灵活、高效的运营配置平台

蒋国宝 / 美团点评高级架构师

移动终端的开发变得越来越复杂，随之而来的是对C端动态化要求越来越高。动态化需要对C端里的基础配置、运营资源进行灵活的管理。

如何在版本快速迭代过程中，满足业务场景的高效灵活变更？传统的解决方案是通过配置文件或者硬编码方式。基于LBS的复杂应用，其需要对城市（区域、商圈）、版本、平台等不同维度下发不同的配置。传统的解决方案无法满足这种复杂场景。

美团点评后端高级架构师，移动运营平台负责人蒋国宝会在QCon上分享美团点评基于自身移动运营的实践，所打造的稳定、灵活、高效的运营配置平台。相关主题我们已经发表了一篇技术博客《APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台》。欢迎大家在现场跟讲师进一步的沟通和交流。本次分享内容主要包括以下几个方面：

稳定、灵活、高效的运营配置平台如何设计
打造运营配置平台有哪些挑战？遇到的问题
大众点评的解决方案

基于大数据的软件研发度量：从理念到实践

钮博彦 / 美团点评高级技术经理

钮博彦，从2007年开始曾就职于微软中国、雅虎北研、唱吧等公司，从事系统开发、DevOps和质量保障等相关工作。现在负责美团点评整体的研发工具栈建设，一直专注于提升研发整体质量与效率，及其流程和平台建设。他将在QCon分享如何度量软件研发项目，如何评价结果、追踪过程？数据平台如何建设，技术如何选型？针对离线数据和实时数据分析，又有怎样的设计，主要内容包括：