“云计算、大数据、人工智能、区块链……”这些词在刚刚过去的2018年持续火热。在应用需求的推动下，新技术的发展得以提速，催生了更多的新产业、新业态。我们看到，这些新技术在中国企业受到热烈欢迎，迅速普及，然后成为一个个风口;但另一方面，盲目跟风，技术落地缓慢，也是当下面临的难题。
那么，面对当前日趋复杂且多样的新技术，走在行业前沿的互联网企业是如何应对的呢?作为互联网公司，万年历CTO罗世龙在接受记者采访时，分享了万年历的上云之路，以及针对人工智能、区块链等新技术的态度。
万年历CTO 罗世龙
应对流量峰值，万年历的上云之路
作为互联网公司，IT架构遇到的最大挑战在于大流量、高并发。在用户使用高峰期，万年历要实现每秒种处理超过5K次请求。如何利用技术手段使得系统可以并行处理更多的请求，降低延迟和响应时间，提升性能和用户体验，成为每个公司必须解决的难题。
万年历起初采取自建机房的方式，面对流量峰值，加大机房的带宽，加资源以及加服务器。但发展到后期，这种简单粗暴的方式并不能满足高速增长的用户规模，万年历便将整个服务器全部迁移到了公有云平台。
一方面，通过分倍扩容，根据现有流量，可进行程序化自动判断。如果超过现有运行设备或者后端服务器所能承载的数量，就会分析计算资源实现自动扩容;
另一方面，通过差分请求，每次请求并不会直接返回所有数据，而是对比数据的新旧程度。如果数据没有变化会直接返回，从而达到缩短请求时间、减少请求次数的目的。
此外，还实现了差异请求。用户每次启动客户端时，虽然都会调用很多接口，但接口调用的顺序或者时间并不固定，如此一来，请求的集中性会得到很大程度的分散，在用户高峰期会带来非常明显的集约效果。
对于自建私有云和上公有云如何选择，罗世龙认为，如果从成本出发，不建议采用自建私有云的形式。最主要的原因在于规模产生利润，对于阿里云、腾讯云、AWS等公有云服务商而言，他们能够集中采购大量服务器和带宽，分摊到每个单元的成本，肯定会比自己采购小部分服务器、小部分带宽的价格要低很多。即便加上平台的利润，也比企业自建机房成本要低。
目前，万年历也在考虑多云的灾备方案，以一个公有云平台作为主战场，另外几家作为灾备，避免完全依赖于某一个云服务商的情况产生。对于数据安全问题，罗世龙认为，如果云服务商可以随意调取或读取客户数据，对于整个公有云行业来说将是一场毁灭性的打击。因此，作为客户而言，更倾向于相信云平台的职业操守和契约精神。
还原新技术本质，避免盲目跟风
从去年开始，有两个词越来越被人们所熟知，成为了现在科技最高水平的代名词：“人工智能”与“区块链”。如何看待新技术，罗世龙指出，应该更多的看到这些技术的本质，避免盲目跟风。例如，区块链究竟能够给现有业务带来哪些价值，并不是随便买几台服务器，做几个节点，放些内容上去就是一个区块链项目。
实际上，区块链的本质是分布式存储，具体到应用，需要把它回归到分布式存储的本质上，例如具有不依赖于单一节点、防篡改、容错性和容灾性比数据中心更强等优势。而后，企业在将新技术与自身业务相结合时，就需要考虑到是否有真正的结合点。万年历现有数据都存储在主数据库中，经过思考和验证，认为没有必要使用区块链技术做成分布式数据库，对于整个业务也不会有本质性的帮助。
在AI方面，AI和大数据相辅相成的，其本质是统计，首先根据以往的行为数据建立统计模型，利用大量的样本数据进行模型的训练，在录入新的参数之后，通过模型输出预测结果。通过AI技术，在万年历业务系统中最直接的应用是信息和广告的推荐，还可以进行图片识别、语音识别，这些应用都是基于特征统计实现的信息分发流转。
AI对于万年历整个商业BI系统的构建和内容的分发，也占有举足轻重的作用。万年历会将所有用户的行为操作全部记录到中央数据库中，包含每个用户在整个App体系中所有的点击行为、点击的内容标签都会上传到统计服务器。对这些行为数据进行清洗和运算之后，万年历会构建出每个用户的画像，同时得出该用户在整个生命周期中对于产品的贡献度，例如是否付费、在哪些位置点击了哪些广告等数据。从而计算得出，该推广渠道对于产品推广而言是否值得。
同时，万年历针对自建的广告平台，也可以根据用户的画像、标签进行信息推送，帮助提升广告和流量的利用效率。以往，万年历只能进行全面投放，一个广告位在一个单位时间内只能接一个广告主的单。现在就可以根据不同的用户喜好，进行更加精细化的投放。因此，相同的位置在同样时间内，万年历可以服务到更多的广告主，也可以为用户提供他们所需的信息。基于这两方面，万年历通过AI技术提升内容的分发效率。(来源：51CTO 作者：Barry)
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