最近在看《把自己作为方法——与项飙谈话》一书，其中一章节谈的是个人经验问题化。其实个人经验的问题化起源是对自己的不满意，开始追根溯源找它的的历史、来源和局限，这也是一个了解世界的过程。

  回想这几年策划的 ArchSummit 全球架构师峰会，每次找业界各个公司的技术专家来分享他们所在项目的“经验问题化”过程，庖丁解牛一样的解析项目的开始，项目的技术难点，项目的最终效果，就是希望听众能听到多样的方法，尤其是“解题思路”。每次 ArchSummit 会议上有差不多 100 位架构师来演讲，每个架构师都是一个方法。

  1

  为深圳量身定做一场 ArchSummit 架构师峰会

  从自身特征上来讲，深圳这块宝地具备的特征包括，金融证券林立，传统制造业定海神针，新兴互联网企业半壁江山，创新、有个性是深圳人对深圳的定位。

  所以，预计今年 7 月在深圳举办的 ArchSummit 架构师峰会上，我们的议题更加丰富，内容涵盖 IoT 应用场景、开源项目、互联网行业应用。将邀请腾讯、华为、字节跳动、阿里、大疆、OPPO、顺丰、微众银行、Shopee、金蝶、乐信、中信、招商、深信服等企业的技术牛人来会议上分享话题，共同探讨架构相关的应用场景、技术方案以及技术细节。

  2

  主题：数字化转型下的架构升级

  如果你看过政府工作报告资料，会发现“数字经济”是比较亮眼的一个，频繁出现。大的方向是促进数字经济发展，加强数字中国建设整体布局，推进 5G 规模化应用，发展智慧城市。加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、AI 等数字产业。

  即使是一个普通人，也能感受到这些和自身未来的发展是有关系的。传统企业的数字化必定需要储备技术人才，需要对原有的技术架构、数据治理、研发效率提升有所改变。正如 3 月 26 日我们策划的 ArchSummit 研讨会上，中移动架构师赵永刚老师谈到，他们在落地过程中就特别关注数智化能力，微服务拆分，数据分析，数据治理，数据资产，多系统融合，隐私计算，数据保护，联邦学习，工程化能力落地等方方面面。

  另外，中石油技术总监孙杰也谈到，现在一些企业上云后的云效利用率在 30% 左右，还有很大的提升空间。云原生技术、隐私计算、可信计算、薪酬数据利用，都是数字化转型中传统企业需要解决的问题。

  总之，数字化转型是一个组织创新的过程，组织管理转型的机会。换言之，在大的浪潮下，技术人也存在转型的可能。

  3

  ArchSummit 内容原则

  1、从行业角度出发，不鼓吹某项技术也不抹黑某项技术；

  2、从社区角度出发，希望引导社区向正确的方向前进；

  3、从内容角度出发，专题系统全面，演讲有层次有深度；

  4、从听众角度出发，重经验，谈实践，少概念；

  4

  专题详细介绍

  AICon 全球人工智能与机器学习大会

  AICon 人工智能技术大会是极客邦科技旗下的一个垂直会议，因为疫情原因，我们把 AICon 会议上的专题安排在 ArchSummit 会议里，架构师人群里也有很多技术人关注 AI 技术，尤其是应用场景。所以这个专题更聚焦在落地案例，机器学习、强化学习，应用层面 NLP、语音等等。

  可观测性技术落地探索

  云原生环境下，混沌的微服务架构、多语言的应用、多种网络调用协议并存给可观测性带来埋点成本上升、观测数据割裂、问题定位麻烦等挑战。可观测性的能力也是关注业务为核心，将传统监控范围的外延放大，把研发纳入“可观测性”能力体系之中，改变了传统被动监控的方式，并主动观测与关联应用的各项指标，呈现应用的状态。

  单云架构到多云架构转型

  做异地多活的技术团队都在关注，技术集中在微服务访问的单元化改造、数据库存储层的异地多活改造，南北流量接入层网关改造。

  IoT 系统架构设计

  物联网是个很大的话题，本专题的话题方向聚焦在 IoT 平台架构的设计理念上，以及这个架构如何支持异地多活、就近服务、大规模设备接入，高并发能力等业务需求，以及这里面的技术解决方案。

  微服务架构落地实践

  由架构团队来负责容器，云等底层资源管理，屏蔽底层资源差异性，向业务提供可靠稳定可弹性的运行环境。让业务技术团队能聚焦业务需求的快速迭代。

  云原生前沿技术应用

  云原生技术在成为各大公司云基础设施建设事实标准的同时，例如 CI/CD 持续集成和持续交付、Serverless 无服务器技术、Service Mesh 服务网格等技术在云原生基础上有了更广泛的应用。

  金融领域数字化转型

  对于金融企业来说，加快数字化进程，运用数字技术可以加强金融数据分析能力，进而优化风控系统。此外，还可以通过数字化技术的运用，加强服务效率，使服务更加高效。

  数字化转型时代的数据治理

  数据治理的根本目的是为利用大数据、人工智能技术来“做正确的决策”而做准备，数据治理是数字化转型的一个过程，是让数据持续发挥价值的一个过程。

  架构师能力模型

  架构师除了在技术上的专业需求之外，还要对业务逻辑、运营措施有所掌握。所以本专题会邀请各个领域的架构师来分享关于需求分析、问题定义、方案设计、研发实现、部署落地、持续运营的实践话题。

  5

  写在最后

  点个在看少个 bug