5G时代边缘计算拥有未来巨大的发展空间，而作为成熟的边缘场景，阿里云CDN已在海内外边缘布局了海量资源。当前在借助云原生技术，重点发力CDN融合边缘计算，沉淀基于云原生的标准化边缘基础设施能力，将边缘的计算、存储、网络能力发挥到，并提升研发和运维效能，为未来云计算中心下沉边缘以及IOT等边缘创新形态布局。传统的CDN体系要承载未来边缘计算各种形态的业务，提供高质量的服务，势必面临巨大的挑战。本次分享重点介绍阿里云边缘计算团队以技术为核心、结合业务落地的演进实践。
大纲：
1.边缘场景下云原生面临的挑战；
2.边缘云原生的技术演进路线；
3.边缘云原生基础架构体系建设；
4.创新业务落地案例（智能终端上云、边缘serverless等）。
本科毕业于北京邮电大学，硕士毕业于法国巴黎高科电信工程师学校。十年云计算领域从业经验，曾就职于法国移动通信，vmware，美图等公司，从事云计算、容器化领域研发，从0到1组建团队并推动业务大规模落地。现就职于阿里云边缘计算团队，负责边缘云原生容器平台建设、边缘创新业务场景落地及边缘计算整体稳定性建设。
中国移动10086客服系统属于全网集中化系统，具有话务集中控制、媒体就近接入的架构特性。客服系统在各省分中心部署上百个5G视频客服、智能语音客服的媒体接入机房，所以中移在线全网服务器资源形成以洛阳、淮安为中心、31省分公司为接入点的星状拓扑结构。客服容器云边协同平台在开源k8s技术之上自主创新研发了容器边缘计算管理能力，将中心云的容器计算能力下沉到各个分公司边缘节点，具备边缘节点的统一纳管和调度，通过容器技术实现31省分公司上云，上千服务器资源统一纳管。
分享大纲：
1.背景介绍：介绍10086客服系统特点、边缘计算技术在公司内落地的驱动力、当前云边协同平台承载规模
2.云边协同平台介绍：平台设计演进路线、平台架构介绍、云边协同创新功能介绍、落地实践过程中经验分享
3.介绍云边协同带来的效益提升
4.平台未来演进方向
分享要点：
1.边缘计算在运营商领域应用场景
2.在开源k8s技术基础上，云边协同创新功能介绍，包括边缘代理、边缘自治、故障隔离、云边混部等边缘计算核心功能
3.落地实践过程中经验分享
5年容器架构设计和研发管理经验，先后负责了公司IT基础框架、容器云平台、云边协同等项目的规划和建设工作，现任中移在线云平台部容器云项目经理，主要从事容器云架构研究、设计、实施落地工作，全程参与了中移在线数字化转型之路，主导了公司容器云、云边协同平台等多个系统架构设计工作，获得了信通院颁发的“2020年度云原生应用案例“、”2020年度分布式云与云边协同十佳实践案例“等行业技术奖项，推动了中国移动10086客服系统全面云原生化落地。
中国的人工智能市场增长很快，其中边缘计算占比越来越高。另一方面，上层业务场景的碎片化以及底层硬件的多样性的问题给边缘计算的开发部署带来较大的挑战。本次分享主要介绍阿里云AI异构计算编译框架HALO(Heterogeneity Aware Lowering & Optimization)以及面向深度学习的异构硬件统一接口规范ODLA(Open Deep Learning API),通过具体的实例说明如何利用异构编译和硬件架构抽象实现上层应用在异构计算资源上的平滑迁移。后半部分介绍ODLA.CV(多媒体Pipeline自动生成)技术，以及多媒体+AI的相关探索和应用。
分享提纲：
a. HALO总体框架介绍以及异构硬件统一接口规范ODLA，通过静态全编译的方式可以让业务模型跟框架解耦合，通过ODLA实现和具体硬件解耦合，实现平滑迁移；
b. 具体的例子来说明Halo和ODLA的工作流程；
c．介绍多媒体Pipeline自动生成技术，解决上层业务场景的碎片化定制化的问题。
分享要点：
首先，通过HALO静态全编译的方式可以让业务模型跟框架解耦合，同时提升性能，避免框架开销；通过ODLA统一抽象的方式实现和具体硬件解耦合，实现平滑迁移，产生一次，随处执行；通过HALO/ODLA实现AI的平滑迁移。其次，通过多媒体Pipeline自动生成技术解决上层业务场景的碎片化（需要高度定制）带来的开发效率问题。后，介绍多媒体+AI相关的一些探索和优化工作，以及相关的应用落地，和未来的思考。
2007年毕业于南京工业大学计算机系，硕士学历，曾先后就职于S3 Graphics/Marvell/高通/大疆，主要从事于GPU编译器、异构加速等方面的开发工作，2018年加入阿里云基础设施异构计算和编译团队，负责HALO编译器相关的开发工作。
