隨著云計算、移動、活的大數據、機器學習算法的進展，人工智能正在經歷巨大的突破。人工智能已經成為很多業務的驅動力，并且開始在金融服務中發揮力量。螞蟻金服致力于創新金融技術，并且用新技術為大眾和小微企業提供普惠金融服務。

8月30-31日20：00-21:30，一場別開生面的技術大會—— “螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”( http://click.aliyun.com/m/5575/)將在線舉辦。聚焦數據庫、應用架構、移動開發、機器學習等熱門領域，為金融業技術開發者深入解析互聯網應用的前沿應用與技術實踐。

螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會，歡迎報名!

億級活躍用戶的金融應用打磨

2013年，余額寶誕生，而截止2015年12月31日，余額寶的使用人數已經達到2.6億人，相較于2014年增加了42%。對比傳統業務，互聯網服務往往需要面對用戶激增所帶來的挑戰。在本次峰會上，螞蟻金服與阿里云技術大V將分享數據庫、架構、移動端設計等方面的大規模實踐經驗。

1. 海量用戶下的數據庫性能與可靠性保障

數據庫是軟件系統中非常重要的基礎設施，傳統關系型數據庫在功能上很好的滿足了需求，但是在性能、可擴展性以及可靠性上則受到了較大的制約。因此，傳統的關系型數據庫一般需要搭配類似共享存儲、小型機等昂貴的硬件才能滿足業務在可靠性或性能方面的需求，從而無法滿足互聯網行業的高速發展，于是NoSQL應運而生。然而，NoSQL在功能、事務及一致性支持方面的缺陷注定其無法代替SQL。螞蟻金服對數據庫的需求更為嚴苛，數據要金融級可靠，同時需要極強的可擴展性。

那么，如何能結合分布式系統與傳統關系型數據庫的優點，通過廉價硬件獲得功能、性能、穩定性及擴展性俱佳的關系型數據庫?在本屆“螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”上，阿里巴巴高級技術專家譚宇(茂七)將分享云數據庫OceanBase的架構演進，及在金融核心系統中的實踐。

在此之外，對比傳統服務，在海量用戶情況下，如何保障服務的高可用同樣至關重要。在本次在線峰會中，阿里云數據庫技術組技術專家喜樂將分享，解析在各種架構、部署條件下，如何***程度保證系統的連續性及數據可靠性，主要包括實例健康檢測方法、參數配置、實例故障切換方案及機房容災方案。

2. 去IOE、雙11，鐵打的阿里大規模應用架構

隨著用戶及應用程序功能的激增，提供更易維護、更高可用、更好伸縮等特性的SOA架構也成為眾多基于互聯網業務玩家的選擇。在這個轉型的探索中，阿里是國內互聯網業界最早實踐SOA理念的公司之一，而隨著業務的高速發展，技術上克服的挑戰也是一個接著一個。 從一個初創型業務，到一個高速發展型業務，再到一整個生態體系，阿里的技術體系架構經歷了無數嚴酷的考驗：去IOE，雙11，異地容災。在本屆“螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”上，阿里中間件技術部資深專家王晶昱(沈詢)將分享“阿里技術架構演變，及基于EDAS的敏捷服務開發與架構實踐”，與大家一起溫故知新，共同暢談未來，描繪理想中的下一代分布式應用構架與打造。

3. 萬人低頭時代，移動APP的性能保障之道

8月3日，中國互聯網絡信息中心在京發布第38次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。報告顯示，截至2016年6月，中國網民規模達7.10億，互聯網普及率達到51.7%，超過全球平均水平3.1個百分點。其中，手機網民規模達6.56億，占比由2015年底的90.1%提升至92.5%。

毫無疑問，我們進入了一個“萬人低頭”的時代，因此移動終端設計成為產品及業務發展所繞不開的技術話題。而在本屆“螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”上，螞蟻金融網絡技術部技術專家杜偉(心武)將為大家分享支付寶APP在移動網絡所面臨的挑戰及優化實踐，主要向大家介紹螞蟻近幾年多業務綜合發展背景下在無線網絡技術領域所遇到的挑戰和應對經驗。面對這些難題，螞蟻無線網絡技術從架構、協議、策略等方向進行了優化，并且基于網絡數據運營進行了快速試錯和精細管控，整體的網絡性能達到了行業領先水平。實踐過程中，螞蟻沉淀了mtls、mmtp、柔性策略等多項技術手段來應對復雜的移動網絡場景，這些技術對于其他產品也具有普遍的借鑒意義。

在此之外，螞蟻金服資深技術專家還將就支付寶億級APP實踐經驗，分享海量用戶下的應用性能問題：在穩定性、性能、電量、流量、內存及存儲等方面，螞蟻建立了實際可量化的衡量標準，并通過實時監控、遠程診斷及異常熔斷&自動恢復、熱修復等創新的技術手段，大幅度提高感知發現、定位、解決問題的速度和質量，最終構建適合支付寶這個超級APP的一套運維體系。

基于機器學習的個性化金融構造

隨著移動互聯網的快速普及和數據收集的更加便利，越來越多的數據被存儲到分布式系統，大量的數據等待被挖掘、分析和利用，從而提供給用戶更個性化的服務。在這個場景中，大數據給機器學習帶來了巨大的機遇和挑戰：一方面，因為模型規模太大(百億甚至千億特征)，單機內存無法裝載，需要考慮各種分布式策略;另外，在進行模型迭代時，還需要考慮穩定性、可擴展性、計算/通信效率等多個核心問題，才有可能在浮沙上蓋樓成功。

因此，面向大數據量的機器學習，通常需要設計分布式系統與穩健的算法來處理上千億特征和數十T甚至到P級的數據，這種系統+算法的結合，統稱為大規模機器學習。那么，如何結合現有的分布式系統優點，克服它的“特點”(同步、慢機等)，通過普通CPU獲得高可靠、高可擴展、高效率的大規模機器學習平臺?如何結合具體的螞蟻+阿里業務，沉淀優秀的大規模機器學習算法?在本屆“螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”上，螞蟻金服資深技術專家周俊(西亭)將分享大規模機器學習的技術與過程，介紹大規模機器學習面臨的問題以及在螞蟻+阿里的應用。

技術推動的互聯網金融萬眾創新

如上所述，近幾年，互聯網金融行業發展勢頭迅猛，為創業者營造了良好的環境。然而，并非所有的創業者都能成功，失敗的例子比比皆是。通常情況下，創業總伴隨著成功和失敗，即便是失敗了也并不是不可饒恕的事情，然而對于互聯網金融創新者來說，這卻是個“不許失敗的創業歷程”，就比如前段時間爆出投資人因維權無望欲自殺的事件。基于這個思考，本屆“螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會”還將就螞蟻開放數據和技術平臺進行解析。

DT時代，數據開放式創新如同石油和電力，滋潤經濟發展，普惠大眾創業和萬眾創新，讓用戶獲得尊重與平等服務。然而，對比技術能力開放，數據的開放并不是件容易的事情。 在本次峰會上，螞蟻金服高級技術專家崇思將為大家解析螞蟻的數據開放之道——《螞蟻金服大數據開放式創新實踐》，針對數據合作與開放這一***，講述螞蟻數巢是如何打造一個公允、安全、可信的平臺，讓數據合作安全無憂。

同時，在另一個演講《螞蟻開放平臺技術路線及行業實踐》中，螞蟻金服高級技術專家李福喜(衡陽)還將從3個維度解析螞蟻開放的產品與技術路線，并通過行業解決方案案例，介紹ISV與螞蟻開放的合作模式。

螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會整體議程

匯聚螞蟻金服與阿里云的豪華技術專家陣容，***對外分享的深度技術實戰經驗，不再受限于地域的在線會議模式，每場1.5小時深度分享，全程技術交流互動，資料***時間公開，我們

希望搭建起業內金融技術開發者與螞蟻金服和阿里云技術專家們在線交流分享的平臺，構建更加開放和共享的技術生態!

螞蟻金服&阿里云在線金融技術峰會：http://click.aliyun.com/m/5575/

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