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滴滴打车CTO张博:下一阶段重点机器学习

滴滴打车的业务循环与技术支撑之间的关系非常正向。这是采访中最大的感受。
他们的技术架构大的变化有两次:
2012年滴滴打车刚成立时,流量很小,不需要架构,2台服务器就能解决所有问题。随着快速的发展,第一次发现性能瓶颈是在2014年初“补贴大战”时,我们的订单量一周之内涨了50倍。而当时的预估是增加10%。500%对10%,结果可想而知。网络、存储等故障不断,Webserver和MySQL也频出问题。团队所面临的挑战非常大。更为紧张的是,靠传统采购机器来实现扩张,显然完全无法满足业务需要。通过分析比较,我们最终决定整体搬到腾讯云中。这是面对高并发、海量数据挑战时,架构的第一次非常大的调整。但搬迁也并非一帆风顺,代码需要做大量重构,来解决技术上的单点问题。

第二次架构变化是在第二款产品滴滴专车时,因为最初架构设计是为支撑一款产品,而今架构要同时支撑多款产品。产品之间,有相同也有不同。为此,我们特别成立了技术架构部,将通用型服务下沉到架构,避免重复造轮子,将个性化服务放到业务层,实现服务开发。举个例子,比如支付、账号体系、计算、存储等,都是通用型服务,可以放到架构中。这次架构重构是比较成功的,也正是这样的组织和技术变化,所以在第三款产品顺风车的时候,以及我们马上发布的更多新产品时,都可以得到很顺畅的支撑和服务。

除此以外,对团队建设和技术人员的激励,也非常赞同他的观点。
原文链接:http://www.csdn.net/article/2015-06-25/2825058-didi
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