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美团点评技术沙龙由美团点评技术团队主办，每期沙龙邀请美团点评及其他互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。

美团点评从2016年7月开始打造餐饮生态业务，为商家提供全套餐饮软件SaaS解决方案，经过1年多的发展，已经为数十万商户、上百万消费者提供了服务，同时还通过开放平台为几百家第三方SaaS厂商进行IT赋能，全平台每日处理订单超过300W单，日处理数据量近10T，目前是行业领先的餐饮SaaS解决方案提供商。

在过去18个月里，我们的业务复杂度急剧上升，业务量月月创新高，做为技术团队，我们在复杂业务建模、大数据处理、系统高可用、软件架构演进等方面都遇到了很多挑战，在解决这些挑战的过程中我们也积累了一些最佳实践。
本次沙龙将围绕我们在高可用、大数据架构、App设计等方面的一些经验进行主题交流， 我们不仅邀请到了美团点评相关方向的技术大牛，同时也有幸邀请到了蚂蚁金服的羽冠来分享算法方面的最佳实践。

日程安排 

时间           
内容           
13:30-14:00           
来宾签到               
14:00-14:10           
主持人开场               
14:10-15:00           
从“0”开始-美团收银客户端   美团点评技术专家  聂龙羽                
15:00-15:50           
算法在海量实时数据场景中的异常检测实践 蚂蚁金服高级算法工程师  羽冠           
15:50-16:40           
美团餐饮生态大数据架构实践     美团点评技术专家   牛江浩              
16:40-17:30           
餐饮开放平台的高可用实践   美团点评技术专家   朱洋波 

议题简介 

主题一：从“0”开始-美团收银客户端
美团收银客户端以高效、高质量为前提解决商家店内点餐收银的经营问题。本次分享围绕如何从“0”构建Android客户端、在业务高速发展前提不断进行架构的演进、如何提高运营效率等介绍我们的实践及发展历程。
分享者：聂龙羽，美团点评技术专家
2014年10月毕业后加入美团，连续多季获得美团顶级业绩评价，美团的杰出员工，专利之星获得者。目前主要负责美团收银产品的设计研发工作。
主题二：算法在海量实时数据场景中的异常检测实践
蚂蚁金服金融核心系统对稳定性和恢复能力有极高的要求，构建完备的自动事中检测和恢复能力具有重要意义，也是是业界一大热门话题。结合蚂蚁金服AIOps的实践经验，以单源时间序列异常检测、多源时间序列融合异常检测和业务故障定位为切入点，分享我们在构建自动异常检测和定位能力时遇到的关键问题及解决方案。
分享者：周扬（花名羽冠） 蚂蚁金服高级算法工程师 

负责部门在异常检测、业务故障定位、支付推荐等方面的工作。在时间序列异常检测中运用创新算法将误报降低几倍，同时在多源时间序列结合的异常检测、业务故障自动定位上也有探索性实践工作，有效提升了故障发现的准确率和自动化水平。
主题三：美团餐饮生态大数据架构实践
在业务快速迭代约束下，围绕如何提升数据开发效率、保证数据质量、运维和管理数据、最大限度的发挥数据价值等议题介绍我们的一些探索和实践。

主题四：餐饮开放平台的高可用实践
美团点评餐饮生态开放平台是基于美大餐饮业务（包括外卖、团购、闪惠、点餐、排队、预订等），为第三方平台及众多餐饮软件公司，提供丰富的餐饮接入方式，从而提升商家经营效率、提高消费者的服务体验。开放平台从去年去年的8月上线到现在：
1. 接入外卖门店14000多家， 推送外卖订单日均200万；
2. 接入团购门店26000多家，日均进行优惠买单9万次；
系统在过去1年多的发展中在如下方面积累了一些高可用的实践经验：
1.在接口的易用性，安全性
2.系统的全方位监控
3.服务的降级限流方面
4.数据的存储与分析
分享者：朱洋波，美团点评技术专家
2007年硕士毕业于北京大学摄影测量与遥感专业，10年的研发经验；2015年加入美团，研发分布式key-value系统，见证了系统从几万到千亿的日均调用量，见证了系统从一个部门发展到整个公司的全过程。现在在餐饮生态部门负责开放平台和会员系统的研发工作。 
加入美团之前，分别在腾讯和360任职多年，一直负责高性能的后台服务开发工作。
往期回顾 
美团点评技术沙龙第1期：O2O技术架构与实践
美团点评技术沙龙第2期：O2O算法与挖掘实践
美团点评技术沙龙第3期：O2O实时数据仓库应用和数据治理实践
美团点评技术沙龙第4期：海量存储之道
美团点评技术沙龙第5期：前端技术综合应用实战
美团点评技术沙龙第6期：O2O质量体系构建
美团点评技术沙龙第7期：高并发下的实时O2O系统架构设计
美团点评技术沙龙第8期：大规模集群的服务治理设计与实践
美团点评技术沙龙第9期：外卖大数据 - 全链路应用揭秘
美团点评技术沙龙第10期：数据库技术架构与实践
美团点评技术沙龙第11期：移动端测试分享（上海）
美团点评技术沙龙第12期：即时物流平台架构分享
美团点评技术沙龙第13期：高效的终端开发架构及实战（厦门）
美团点评技术沙龙第14期：美团背后的故事－你不知道的美团云
美团点评技术沙龙第15期：高可用电商交易系统架构实战
美团点评技术沙龙第16期：移动开发实践（上海）
美团点评技术沙龙第17期：猫眼电影大数据应用揭秘
美团点评技术沙龙第18期：高可用系统背后的基础架构
美团点评技术沙龙第19期：千万日活量级 iOS 应用背后的技术
美团点评技术沙龙第20期：美团点评运维自动化的理念和实践（上海）
美团点评技术沙龙第21期：千万日订单背后的电商运维实战
美团点评技术沙龙第22期：美团点评AI实践
美团点评技术沙龙第23期：系统性能优化
美团点评技术沙龙第24期：聚焦无线业务的专项测试
美团点评技术沙龙第25期：O2O工程质量专场
美团点评技术沙龙第26期：“三美”齐聚，不容错过
美团点评技术沙龙第27期：O2O领域机器学习应用实践
美团点评技术沙龙第28期：终端业务架构设计与优化实践