在企业业务蒸蒸日上突飞猛进的进程中，相关的业务需求的也会更加细分和广泛，随之而来的是各种业务系统的建设和迭代，但业务新产品的建设在时间交付上存在冲突，让研发疲于奔命，相同的场景在不同客户侧业务开发交付类的公司也存在同样的痛点。如何提升交付效率，从架构演进到研发分工模式、架构模式的改变提出相应的解决方案。
本主题从面向客户侧不同的业务需求交付的场景出发，介绍目前在各类业务差异化较大且存在较大交付压力情况下，面临的痛点。同时，从传统开发方式、通用架构设计、微服务方式拆分、业务中台的组件化的开发交付，后到低代码开发交付在不同发展阶段的解决方案，落地到低代码产品设计给到相应的研发设计侧思路，后从交付内容时效和研发模式的变更聊一下收益。
本次分享主题的需求背景：
业务侧交付的需求多样且交付时间效率低、周期长
项目侧业务开发需求千差万别
研发交付疲于奔命成长不足主题分享的技术关键点：业务架构演进、业务中台、低代码平台、研发模式
主题分享提纲：
1）业务需求变更的快，研发效率低等背景介绍
2）业务驱动的架构模式演进：
a)传统开发方式
b)通用架构设计
c)微服务方式拆分
d)业务中台的组件化的开发交付
e)低代码开发交付
3）低代码平台产品设计和架构设计
4）研发模式改变
美通科技CTO，擅长大数据、云计算、微服务、区块链架构技术，曾担任全球三大数字货币交易所OKCoin技术副总裁、阿里·饿了么集团首席数据架构师&P10科学家、百度外卖首席大数据架构师，同时也是百度地图大数据DO平台发起人，拥有40多项国家发明专利。
近年来，云近年来，云原生架构已成为业界应用发展演进的主流形态，同时大型传统行业也纷纷投身了转型的浪潮，相较于常规的互联网系统，传统行业在客户体验、敏感数据、资金安全等层面都会有更复杂的历史业务特性及更高的要求。如何找到分布式系统故障难预测、难避免、难验证的破局之道？如何防止“黑天鹅事件”的发生以及建立系统抵御生产环境中失控条件的能力和信心？本次分享介绍了浙江移动借助混沌工程实践，通过在线上生产环境中实施爆-破，探索系统的临界点，提升系统的反脆弱能力和运维团队的架构治理能力。
分享提纲：
a. 云原生及分布式架构以来，面对系统稳定性的重重挑战，混沌工程在生产实践中的重要战略位置并解析混沌工程在IAAS、SAAS、PAAS层进行白屏化实现的关键技术；
b. 介绍在生产环境中直接实施爆-破突袭，系统架构与组织架构以需要具备的条件，以及落地的关键步骤；
c. 针对浙江移动爆-破过程中的典型案例，包括容器云组件注入及应用程序注入，深入剖析案例原因及优化成果，并介绍后续的技术演进之路。原生架构已成为业界应用发展演进的主流形态，同时大型传统行业也纷纷投身了转型的浪潮，相较于常规的互联网系统，传统行业在客户体验、敏感数据、资金安全等层面都会有更复杂的历史业务特性及更高的要求。如何找到分布式系统故障难预测、难避免、难验证的破局之道？如何防止“黑天鹅事件”的发生以及建立系统抵御生产环境中失控条件的能力和信心？本次分享介绍了浙江移动借助线上环境的混沌工程实践，探索系统的临界点，提升系统的反脆弱能力和运维团队的架构治理能力。
史军艇，7年应用优化及SRE经验，2013年起从事应用运维、稳定性提升、架构优化等工作，现为浙江移动混沌工程牵头人；专注于稳定性体系建设及分布式系统架构治理。乐于研究新解决方案及新技术。目前负责浙江移动线上系统应用架构治理和混沌演练工作；推动中国移动集团内混沌工程的方案实施，涉及了基础资源、容器云平台、开源组件、java应用链路依赖为主的100多种场景的故障注入尝试，以提前挖掘未知故障为目标，大幅增强系统的稳定性以及提升应急团队的救火能力。
交易所的证券交易系统是一个中心化证券市场的核心，承载着极大的技术压力。证券交易系统的架构也像其他软件架构一样，受到了软硬件技术发展、领域需求变化、业务功能扩展、用户群体膨胀等各个方面的影响，不断发生着演变。在此期间，其不变的是对低延迟、高可用、业务灵活等方面的要求，有些要求甚至十分苛刻。在大数据时代，分布式架构为大批量数据处理提供了武器，大量开源产品试图提供高性能处理各类海量数据的方法，而这些又为设计现代化的交易系统架构提供了很好的思路。在此，我们将回顾世界范围内证券交易系统架构发展的历史，从中总结出证券交易的特点以及其在架构上留下的痕迹，同时，讨论大数据时代的技术发展，以及这些技术如何促进了现代证券交易系统的架构设计，以满足日益严苛的业务需求。
分享提纲：
a.从马背到互联网：证券交易系统架构的沿革
b.介绍证券交易系统的业务特点以及给架构带来的影响
c.介绍大数据时代的技术发展和对证券交易系统的启发
d.现代交易系统的设计和借鉴
分享要点：首先，通过分享交易系统的历史沿革说明证券交易本身的特点和对技术系统架构和影响，其次介绍这些特点目前面临的挑战和亟待解决的问题，之后给出目前所关注的大数据分布式架构中针对这些问题在架构设计、开源工具等方面的进展和可借鉴之处，后展望一个现代化的交易系统的设计。
刘凯，目前为上交所技术公司技术专家，交易研发部架构师，长期专注于证券高性能低延迟核心交易系统的基础架构的研究和开发，以及企业级架构的设计和实施。曾经参与上交所NGTS交易系统建设，沪港通项目系统群技术开发，负责研发了上交所针对开源平台的实时处理基础软件库HAP（High Availability Package），参与国家核高基项目轻型化交易系统研究课题以及相关多项研究。目前研究兴趣为高性能大数据处理、并行与分布式架构，领域驱动设计，企业架构框架等。
