全新思维促进研发效能、提升运维效率、夯实构建质量，开创效能全面创新新时代。
华为云DevOps体系建设之道
内容简介：
华为30余年的历程，研发效能体系的建设是从引入IPD，到构建持续集成、测试工厂、持续交付能力，再到云原生时代的DevOps，乃至从前年开始提出IPD 2.0，一路走来，从偶然到必然。本主题将聚焦于华为云的研发效能构建过程中的经验与实践分享。
演讲题纲：
1. 华为研发历程；
2. 华为云DevOps体系介绍；
3. 研发流程实践及工具平台；
4. 发展方向思考与展望。
听众收益：
1. 了解华为研发体系发展及原由；
2. 学习华为云DevOps体系；
3. 近距离接触业界最佳DevOps实践；
4. DevOps工具建设背后的理念。
全面摸排确定DevOps改进项的系统性方法
内容简介：
“假定你是一个软件开发团队的负责人，你的老板找你聊天儿，让你想想办法，把开发速度再弄得快一点，或者把上线质量再搞得好一点。你充满信心充满干劲儿地答应下来。那回去咋办？凭直觉，或者凭最近管理上遇到的事情，或者灵光乍现想出几个改进点？还是根据最近看的几篇文章分析下团队是不是也能做类似改进？要么，组织团队成员一起唠唠，集思广益？
都不错。然而你怎么保证，你找到的待改进事项，就是抓住了团队当下最要紧的事情？你怎么保证，没有遗漏其它一些重要内容？
你需要一种系统全面的方法。
让我们来一起研究一下该怎么弄。
演讲题纲：
1. 范围界定；
2. 核心优化目标；
3. 十个基本策略；
4. 维度一：各个细分领域；
5. 维度二：各个关注角度；
6. 综合运用，系统梳理。
听众收益：
给出一个系统性的方法，使技术人员可以自行全面梳理自己的组织或团队当前的DevOps/软件交付方案，发现各项重要的待改进内容。本次演讲对这个体系进行大致介绍，并给出进一步理解、掌握以至于应用这个系统性方法。
可观测平台下的海量告警智能降噪设计实践
内容简介：
在大数据场景下，如何对数据进行高效的监控以及对海量告警的智能管理，是一个非常大的挑战。阿里云SLS提供了一站式的可观测性能力，从而可以便捷地构建出企业级的智能运维平台。
本次分享主要介绍大规模数据下监控和告警的痛点、难点以及最佳实践，并会深入介绍阿里云SLS智能告警相关的架构设计与实现原理。
演讲题纲：
1. 大规模数据下可观测平台的监控和告警方案概述；
2. 海量告警智能管理的挑战、架构设计及技术难点；
3. 云上告警管理的最佳实践；
4. 未来展望。
听众收益：
1. 深入理解海量数据场景下，统一监控告警系统的方案设计、技术实践以及思考；
2. 对告警降噪算法与策略有更全面深入的理解，了解云上监控以及智能告警管理的最佳实践。
DevOps高效交付的3大障碍及破解之道
内容简介：
DevOps当下几乎可以成为软件工程的代名词，比如，当你加快高质量软件的交付速度时，客户会大呼过瘾，而且你还可以对市场需求的变化迅速做出反应。但可惜的是，目前存在着“做好DevOps即是用好一种工具”的认知误区。
我认为，DevOps是在理念层面对开发运维一体化进行倡导：好工具的运用诚然会对工作产生积极影响，但是更重要的是它会改变人的做事思维和人与人之间的协作方式，也只有这样才能实现持续高效交付。
DevOps不等于工具与自动化，要实现高效交付，还要破解组织架构、系统架构和业务需求层面的3大障碍。我将结合实际工作经历，为你分享DevOps高效交付3大障碍及破解之道。
演讲题纲：
1. DevOps高效交付3大障碍；
2. 重新定义业务产品，破解组织架构障碍；
3. 以业务产品为维度解耦，破解系统架构障碍；
4. 拆目标理需求，破解业务需求障碍；
5. 实践没有标准答案，只有价值观是普世的。
听众收益：
在 DevOps团队中工作的任何人员、具备一定开发经验，想要有所提升的IT专业人员、希望了解DevOps相关技术以进行开发模式转型的企业技术项目管理人员都能从中获取项目、产品级DevOps转型的真实经验和启发。
低成本轻量的TLA+模型高效寻找系统上致命隐患
内容简介：
随着互联网、电信、云计算等超大型系统的越来越广泛应用，这种系统特征都是业务状态和状态组合及其丰富，动态特性交错耦合严重，并伴随高并发、高可用性的系统约束，这种情况下，级联故障、转弯故障、业务状态不一致、条件竞争故障等问题会层出不穷，其根因是设计构造的缺失，并且很难复现、定位和解决。这些问题给系统带来的不是好不好用，而是能不能用的问题。
TLA+可以提供一种轻量级建模和验证系统约束的手段，对系统进行离散化和符号化，然后使用数学语言进行形式化的描述并建立动态模型，接着对模型中状态组合进行穷举，把违反系统约束的状态和产生该状态的路径进行显式的标识，从而识别缺失的设计构造，达到较高的设计验证投入比，非常值得推荐。
演讲题纲：
1. 系统本质复杂度越来越高；
2. 其他工程技术领域如何建模应对复杂度的提升；
3. 软件领域如何应对复杂度提升；
4. 通过案例演示tla+建模和验证系统完备性。
听众收益：
1. 了解软件复杂度的变化的规律；
2. 了解什么是形式化建模？
3. 了解tla+的应用场景和使用步骤。
基于DevOps的质量左移与右移思考
内容简介：
随着近几年敏捷及DevOps的流行，越来越多的公司开始搭建自己的DevOps流水线，DevOps对于交付速率的提升起到了很大的作用。但是如何让DevOps在提升交付速率的同时，可以真正有效地提升交付的质量？测试人员应该如何与DevOps工程师配合，把质量融入到DevOps流水线中？这些问题非常值得我们思考与研究。本主题通过DevOps以及质量两个关键字的融合作为切入点来探讨DevOps下质量保证应该如何着手开展，从而在提升交付速率的同时也能保证交付的质量。
演讲题纲：
1. 基于DevOps的全面质量框架；
2. 基于DevOps的质量左移思考；
3. 基于DevOps的质量右移思考。
听众收益：
1. 能了解到如何在DevOps中构建全面的质量体系；
2. 对DevOps中的每个环节采取何种质量活动提供指导性的建议。
五彩石系统：让威胁无处遁形
内容简介：
根据21年上半年全球安全事件的统计，80%的安全事件从入侵开始到攻占安全资产仅经历了3步。专业黑客、商业间谍等造成的安全事件屈指可数，大量低级的安全问题依然在现实产品中大量存在。随着软件规模增大，设计、编码、测试人员的数量也越来越多，如何使这些软件的研发人员的安全能力提升到较高水平，消除软件中存在的安全隐患，是大多数公司都面临的问题。
本次演讲通过五彩石系统的介绍来分享在软件全生命周期中应该使用哪些方法论、如何构建知识图谱、怎样内嵌研发流程。
演讲题纲：
1. 软件为什么不安全；
2. 谁是守门人；
3. 如何构建外脑；
4. 构建原生安全的软件。
听众收益：
1. 了解软件研发生命周期中相关的安全活动及实践；
2. 了解该如何构建能够知道研发人员的安全知识库；
3. 了解威胁建模方法论，了解如何在研发各阶段使用威胁模型。
开源云原生软件研发效能建设实践
内容简介：
Milvus是世界上最流行的开源向量数据库，致力于帮助工程师、数据科学家更容易地探索非机构化数据中的价值。自从 2年前开放源代码以来Milvus迅速获得了超过1000名企业用户，他们使用它来构建许多不同的人工智能应用程序。对于这样重要的基础软件系统，在与外部社区一起进行研发过程中，对于效能提升，流程方面和传统的闭源商业软件相比，会有很多不一样的挑战。例如对于闭源软件，我们都是内部团队，我们可以很好的统一流程，传承经验和规范，但是对于开源软件，社区贡献者是非常宝贵和重要的力量，流程过重，严重影响贡献者的效率和积极性；流程过轻，我们有很难保障代码和设计的一致性以及产品的质量，从而对社区的繁荣起到负向作用。 Zilli作为 Milvus的核心的贡献者，我们研发赋能部门在不断地摸索中，逐渐积累了相关的实践经验，同时我们也看到了很多组织在这条路上前进，所以想把我们的经验拿出来和业界同仁一起分享。
演讲题纲：
1. 什么是云原生向量数据库 Milvus基本介绍；
2. 开源软件研发流程特点和挑战；
2.1 开源软件用户群很大 承接的需求也特别多 我们如何能快速响应需求；
2.2 开源软件贡献者很多 我们如何帮助贡献者解决后顾之忧 让所高人能更好的 在聚焦在业务逻辑实现部分；
2.3 由于繁多的贡献者 而且还高新的贡献者在某个发布周期中间加入 我们对质 量的要求有时候会对贡献者来说带来很大的负担 我们需要更可靠和稳定的手段帮 助内部研发团队和外部贡献者去做代码质量的校验；
3. 云原生产吕DevOps聚焦点 分钟级构建秒级部署 一刻钟测试；
4. 工欲善真事必先利真器-稳健的基础设施的建设；
5. 有所谓有所不为-我们内部团队要做些什么事情 哪些下放到所有的开发(内部 和外部)；
6. 质效的度量体系；
7. Q&A。
听众收益：
无论是做开源软件还是做闭源软件我们对于质效度量流程等方面的实践都可 以作为一些参考。尤真是开源系统布海量外部贡献者的场景。
平台化在大型质控团队能力建设的实践
内容简介：
面对日活7000万的京东App，面对200人的质量控制团队，如何带领大家从作坊时代转型至标准化时代、再到达智能化时代，平台化如何在这种变革历程中承载其价值，此乃本主题核心内容；另外，互联网测试团队的职责、能力如何迎接未来的变化，并能在日新月异的浪潮中为企业创造持续的价值体现，让我们一起分享！
演讲题纲：
1. 回顾过去；
2. 如何入手；
3. 开始行动；
4. 测试标准化链路；
5. 测试工程实践系列；
6. 平台化承载；
7. 互联网测试未来趋势。
听众收益：
在大型公司如何将质量体系做到标杆，这不是单纯的技术工作，相信可为同行提供些许参考；
在质量体系达到一定的高成熟度后，如何突破瓶颈，为团队和企业提供更高的附加值，让我们共同探讨！
度量不是终点，如何让度量真正作用到研发效能提升
内容简介：
针对大型研发团队，如何建立相对应的质量体系，并且通过各个环节持续交付的数据，驱动研发效能和质量持续提升？本议题将通过研发各环节涉及到的基础服务、运维自动化、持续集成、持续交付、质量管理、需求管理、迭代管理等系统质量度量模型，直观反映各个系统和团队组织开发的研发质量和能效。
演讲提纲：
1. 大规模团队质量痛点
2. 如何建立大规模研发团队的质量体系
3. 如何利用数据驱动系统质量提升
4. 如何利用数据驱动研发能效提升
5. 未来趋势
听众收益：
帮助大规模研发团队，建立适合公司的质量体系，并且能够通过研发环节的各种工具、数据提高研发的质量和能效。
寻找合适的软件研发效能度量指标
内容简介：
研发活动的全面数字化：团队协作的数字化，研发过程的数字化，研发制品与发布情况的数字化，运行状态的数字化。让行业可以通过数字化的手段了解软件研发效能，但是效能是否可以度量？如何度量？一直是大家讨论的话题，在没有上下文的情况下，盲目生搬硬套“大厂”和“业界”的度量实践并和它们比较，上下文不同、组织生态不同，这药给大厂吃可以治病，给您吃可能致命。没有上下文的度量指标往往会引发不必要的内耗和浪费，只有根据项目的上下文设定有效的度量指标才会对业务目标产生正向的牵引作用。本议题将根据项目的常见三种类型：绿地、黄地、红地 和实际项目案例来推荐合适的度量指标，希望以此帮您找到合适您的度量指标，从而产生可落地的管理或技术实践。
演讲题纲：
1. 研发活动的数字化，让我们已经可以开始数字化的了解研发效能；
2. 行业中已经出现并被使用的效能度量指标有哪些；
3. 这些指标在使用中有哪些痛点和反模式。（三个观察与观点）；
4. 软件研发过程中，一般会经过三种类型：绿地项目、棕地(黄地)项目、红地项目；
5. 根据项目类型，推荐的 首要指标集、次要指标集和案例；
6. 效能度量的顿悟时刻：度量债与治理；
7. 后续我们还能做什么?
听众收益：
1. 研发活动的全面数字化，四个方面；
2. 行业中已经出现并被使用的效能度量指标集；
3. 效能度量的反模式，三个观察与观点；
4. 软件研发过程中，一般会经过三种类型，根据类型的一般推荐指标；
5. 度量债的发现与治理；
6. 后续我们还能做什么：度量指标的迭代。