7月20日晚8點，阿里巴巴AliExpress（速賣通）技術部總監郭東白將在線分享《基于大數據的全球電商系統架構性能優化》。為了幫助更多技術伙伴了解他，也更加深入了解技術分享的背景，云棲社區特別整理了這篇文章。
阿里巴巴在線技術峰會專題：http://click.aliyun.com/m/5229/
阿里巴巴AliExpress（速賣通）技術部總監郭東白，阿里人喜歡稱他為阿白。這是一位有16年大型軟件系統研發和架構經驗，對跨大洲、高可用、高流量服務端軟件架構和研發有深入研究的技術大V。他領導設計了全球跨國家、多市場、多語言、多幣種、實時個性化、每秒近萬筆訂單量的多機房異地多活電商平臺，連續兩年在超過200%流量增速下保持了99.99%的可用性。
16年來修煉的技能：全棧架構、數據供應鏈和標準化
2001年布朗大學博士畢業后，郭東白到了Oracle做圖像檢索和醫療圖像數據庫，同時負責整個Oracle的全球醫療圖像標準的組織和參與；2010年離開Oracle，到了Microsoft的醫療事業部，做醫療數據的語言網絡、數據供給鏈和數據挖掘，以及在SQL Server部門做數據市場，也就是做流數據的在云上的售賣系統。之后是亞馬遜，做亞馬遜即時視頻即數字電商。在微軟和亞馬遜，他還一直在擔任相應領域的全球標準領導人和策略制定者。
一直沉浸在跨大洲、高可用、高流量服務端軟件架構和研發的郭東白是2014年來到阿里的，現在負責阿里巴巴AliExpress（速賣通）的技術。InfoQ的記者曾好奇地問他為何離開生活了19年的美國，選擇來到阿里？他坦言到：“看重的是AliExpress的技術挑戰。2014年AliExpress有數十億美金交易額，全球網站排名前50，日成交下單數千萬量級，成交國家200多個。這里面都具有大數據問題的高容量、高復雜度和高速的特征。這樣的大體量、高增長的業務對一個技術人員來說是個夢寐以求的天地。回國給了我們相當多展示才能的機會，那種感覺就像，孫悟空逃離五指山下后翻的第一個大筋斗。”
而在被問到整個職業生涯修煉的技能時，他總結為三點：
1、全棧架構能力；
2、 整個數據供給鏈的知識，這里包括采集、處理、大數據分析、語義和電商體系；
3、 標準化的軟件研發體系。
AliExpress的發展就是一部技術版的“西游記”
如果以“電商系統架構性能優化”為關鍵詞的搜索中，在相關學術文獻中有超過3萬多篇內容，由此可見持續性熱度。但傳統性能優化多是關注技術指標，而對最終的業務結果很難量化。對于這個問題，阿里巴巴的AliExpress（速賣通）團隊有一個突破性的方案——基于大數據準確度量性能對電商業務的回報的方法。就是說，任何一個微小的局部性能優化（investment）帶來的新增訂單（return）可以被精確估算出來。所以，在性能上的投入產出比（ROI）就可以被準確的度量出來。這種準確的度量，不但幫助團隊更理智的決策在性能的投入，而且帶來了新的跨團隊、可拆分、并且是可以大規模協同、和跨領域復制的全新的性能優化模式。 因為一個小的性能優化可以局部測試后再分批、分階段、分團隊、跨領域大規模復制。
這也是郭東白本次分享的重點。更是AliExpress所儲備的技術能量中的一環。
兩年的時間，AliExpress的發展已經印證了郭東白當年的判斷。現在，AliExpress線上有近萬種移動設備（型號），而App發布不到一年，在全球40多個市場下載量排名第一。談到最讓人激動的技術收獲，郭東白認為有兩個：“一套系統全球部署，這是個非常大的挑戰，我們核心團隊協調多個BU，踩了無數的坑的情況下最終完成了這套系統的全球實施；雙11：全球壓測技術，全球性能監控。”
事實上，前者所指的的是跨州異地雙活。在此領域，僅去年就申請了11項專利，這些專利主要集中在區域化部署方向。而AliExpress計劃2020年全球零售平臺交易額達到6萬億，其中一系列的技術儲備中，整個系統已經做到的Scalable就是最為重要的一項。因為這意味著AliExpres可以把一個系統部署到全球幾個、幾十個，甚至是幾百個機房，而相關運營成本卻不會成十倍或者是百倍地增長。
郭東白如此評價：“不客氣地說，在這個技術上AliExpress已經走在了全球競爭對手的前面。即使在沒有業務團隊的國家，通過AliExpress全球市場的設計，這一點和Amazon、eBay很不同，我們也可以過數據化運營的方法，而不是鋪人鋪團隊的方法做業務擴張。事實證明這個思路是正確的，這是一場技術的勝利。”
“雙11：全球壓測技術，全球性能監控”則有一組數據可以分享：“2015年雙11那一天，在214個國家和地區有2200萬單交易，當時全球有六家大銀行被AliExpress的交易量沖垮，但是我們自己的系統在300%的峰值交易量增長面前沒有任何閃失。作為一個技術人，我很為自己的團隊和系統驕傲！”
郭東白還幽默地將一路上的技術挑戰形象地比喻為“西游記”——系統好比唐僧，我們好比孫悟空。孫悟空一不小心，哪怕只是轉身吃個桃子，唐僧可能就被妖精抓了去。在AliExpress搭建了全球網絡的監控系統中，用紅色表示網絡有重大故障，綠色表示一切正常。從一年前監控開始到現在，還沒有哪一刻全球整個網絡全是綠色的。每睡一覺醒來就發現總會出事兒，但是你就是不知道問題出在哪里罷了。就好比我們每天都在打妖精打怪，最大的問題是，怪從哪里冒出來你還真不知道。
讀source code學到的知識比較實在
相信很多電商技術伙伴會對議題感興趣，云棲社區特別幫大家問了一個問題：如果以全球視角來看，哪些要素需要在電商架構設計之初就要有所考慮？
1. 結構化的性能指標收集
2. 用戶行為的采集，處理和實時分析框架
談到分享的內容， 利用“基于大數據的全球電商系統架構性能優化”的模式，阿里巴巴的AliExpress團隊在6個月內帶來10.5%的訂單增長，并且這個模式被復制到了阿里巴巴全集團十幾個BU，其中包括淘寶、天貓、聚劃算和阿里云。
AliExpress開發的性能體系有理論支撐，有完整的平臺建設，有全球監控能力，有研發組織保障，有在全集團的推廣，有長遠規劃，而且最最重要的是有真金白銀的業務回報。我們以開放的心態迎接各種挑戰，這里面包括對前沿科學的研究，對相關技術（比如說黑客的動態）的監控，以后有機會都可以來分享。
如果要分享成長中的感悟，郭東白說：“我感覺做全球化業務最關鍵的一個字就是‘快’。全球市場現在已經是處于一個競爭環境，只要你反應夠快，對手再強大你還是有機會的。”
而對于架構師的自我修煉，郭東白的建議是：“不斷的實踐和學習。我感覺讀source code學到的知識比較實在。最后推薦給架構師們一本書： Vanghn Vernon (2013), Implementing Domain Driven Design, Addison Westley。”
7月20日晚8點，歡迎分享到朋友圈，不見不散！
議題：《基于大數據的全球電商系統架構性能優化》
議題簡介：傳統的性能優化往往只注重一個技術指標，最終的業務結果很難量化。本次演講向大家介紹一個基于大數據準確度量性能對電商業務的回報的方法。也就是說，任何一個微小的局部性能優化（investment）帶來的新增訂單（return）可以被精確估算出來。因此，我們在性能上的投入產出比（ROI）就可以被準確的度量出來。
這種準確的度量， 不但幫助我們更理智的決策在性能的投入，而且帶來了新的跨團隊、可拆分、并且是可以大規模協同、和跨領域復制的全新的性能優化模式。 因為一個小的性能優化可以局部測試后再分批、分階段、分團隊、跨領域大規模復制。
利用這種模式，阿里巴巴的AliExpress團隊在6個月內通過性能優化帶來10.5%的訂單增長，并且這個模式被復制到了阿里巴巴全集團十幾個BU， 其中包括淘寶、天貓、聚劃算和阿里云。
聽眾受益：
學習大數據性能建模方法和基于大數據的實時度量性能損耗（因為性能不好而損失的訂單占比）方法；
學習各分項性能指標比如說下單頁面白屏，首屏，和全屏加載TP50和TP99數據采集方案和監控方式；
對比不同優化方案的的結果和投入產出比：比如說專線回源、網絡層權威DNS部署、CDN動態加速、AJAX請求合并、網絡協議升級和圖片編碼優化等。
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