大数据？车联网？智能硬件？3位技术大牛为你深度解读其中奥秘

3月6日，腾讯生态圈专场约请3位技术大咖与互联网技术人员共同探讨“技术宅的现状与未来”。

演讲佳宾

1. 58赶集技术3.0之路

——龙诚：58赶集搜索技术部负责人

2. 车联网的数据价值发现

——吴海波：北京汇通天下CTO

3. 从工具App到健康管理平台的技术变迁

——王克：有品Picooc CTO

南极圈做为媒体支持，采编现场视频并整理现场演讲干货分享给大家：

58赶集技术3.0之路

龙诚：58赶集搜索技术部负责人

演讲内容：

首先，做个简单自我介绍，我叫龙诚，2010年加入58，负责搜索相干的技术和团队管理工作。

今天我分享的主题是58赶集技术3.0之路，讲这个主题缘由是两个：1是，58赶集技术3.0是58技术发展史上最重要的、也是最有挑战的技术变革，希望通过这次分享能给大家1些经验启示。再则，技术3.0是58正在产生的事情， 也是让大家，特别是希望加入58的同学，更好的了解58的技术现状与未来。

回首过去，58成立至今已10年了，做个总结，我们可以把58的技术发展历程分为3个时期。

2005年~2010年【创业生存期】

公司特点：没钱，随时可能死掉。

业务特点：小流量、产品功能单1、产品小时级迭代。

团队特点：10多号人、1人多职、非科班工程师。

在这样艰苦的条件下，技术要支持公司业务发展，能选的技术就是门坎低、上手快，主要的技术如：Windows、.NET、IIS、SQLServer，架构特点就是无架构、单机版、All In One，能满足基本功能就行。

我们把这个时期称为技术1.0时期。

2010年~2015年【高速扩大期】

公司特点：大量资金进入，人员、业务、市场都在快速扩大。

业务特点：数据量与流量过亿、众多产品线、产品功能完备、产品天级迭代。

团队特点：岗位按职能细分、少许专业人材、有基本的协作流程。

这个时期的技术对系统性能、可用性、扩大性、开发效力等方面均有进1步的高要求，主要的技术选型为:LAMJ架构，辅以提供：Web与后台服务开发框架、基础服务、公共库等。

这就是技术2.0时期。

2015年~以后【高效延续发展期】

公司特点：数万人范围的盈利性团体公司、占有绝对领先的市场份额。

业务特点：数据量及流量到达10亿级以上、多终端且移动成为主流、多业务重度垂直化、创新类产品出现。

团队特点：横向纵向BU/BG化、多个数百人的产品技术团队。

对技术的要求：复杂业务功能的迭代周期到达天级、功能Bug的排查处理时间到达小时级、范围化的商业收入对系统稳定性的容忍度为分钟级、主流移动业务对性能要求到达毫秒级、用户对业务数据的精度要求到达零误差…等等，这所有的要求都是对效力和质量的极致寻求，对技术团队而言是1个极大的挑战。对应的这个时期的技术特点为：以SOA服务治理为核心思想，打造内部服务云，其关键要素为：服务化（可管理、可保护）、系统化（重设计、分层次、可扩大）、定制化（多种架构适配）、组件化（最小模块组件）、框架化（WF，SCF框架升级，面向无线）。

这就是技术3.0时期。

从以上总结中，我们可以看到，技术2.0与3.0之间的技术思路和特点差异非常大，那末接下来的问题是：如何在保证业务快速发展的同时，又能安稳、快速的保证过度到技术3.0阶段呢？

答案是：1个、两个、3个。即：

1个架构模型

1个典型的业务由展现层、业务逻辑层与核心服务层、基础数据层3层构成，每层功能独立、各司其责，各层服务间依赖简单、清晰，完全解耦。

两个分离

第1个分离，前端展现与逻辑的分离。前端展现的职责是如何将页面功能以高效、简洁、美观的方式显现给用户，它是技术与艺术的结合。另外，我们知道用户与网站、软件交互的核心元素就是数据，那末，业务逻辑就是通过清晰的、周密的业务流程，把不同模块、不同服务中的数据，有效的组织、整合起来输出给前端，最后展现给用户。

第2个分离，在线与离线的分离。在线业务直接与用户实时交互，对响应延迟、数据精准性、系统稳定性要求极高，而离线业务主要对用户行动、系统数据进行相干的离线分析，对性能、精准度要求相对较低，因此，二者业务特性就决定了两个业务依赖的系统环境应当是完全独立的。从另外一个角度来看，在线业务为离线业务产出分析的基础数据，而离线业务为在线业务的功能与效果优化提供数据支持，因此，二者为互补关系，而非交叉关系。

3个转变

第1个转变，服务模式的转变。由提供不可保护的业务Jar包，转变成提供可保护的服务，即服务化。由提供复杂功能的公共库，转变成提供单1功能的组件模块，即基础组件库。由提供程序代码模块，业务方进行2次开发的方式，转变成由专业人材提供专业的、完全的配套服务解决方案，从而减轻业务层的工作量，并进1步提升服务的质量与效力。

第2个转变，架构设计的转变。由单1的设计模式转变成多种技术架构定制，即原Mysql+Cache的方式转变成KV、KList、自定义内存结构、自定义文件系统等架构设计。由复杂的、多层级、多依赖的架构转变成简单的、少层级、少依赖的架构，核心思想为：低耦合、高内聚。

第3个转变，管理模式的转变。由服务的不可管理到可管理状态，即由原3000+的服务各自保护、随便调用转变成使用系统来管理，调用关系、响应延迟、并发数1目了然，并更进1步的提供流量波动告警、权限控制、流量控制、服务无感知扩容等高级能力。

讲到这里，可能大家依然感觉非常的抽象，那末接下来，我将用10张图给大家讲讲58 2015年在技术3.0方面所获得的1些技术成果， 让大家有更直接的感受。

第1个，自研的WTable存储平台，目前已接入了几10个业务，每天有近百亿次的调用。与传统的MySQL比：单机性能是MySQL的10倍、单机存储空间利用率是MySQL的两倍、容灾时间由原来的分钟级变成秒级和最重要的服务扩容由手动变成了全自动。

第2个，自研的WCache平台，目前基本上接入了58所有的业务，每天有近千亿次的调用。与传统的业务各自保护相比：新的WCache平台内存利用率提升了30%、并且最近3次服务器故障，对业务都无任何感知、还有更重要的是0保护本钱（对业务方来说）。

第3个，自研的服务管理平台，目前接入了58所有的核心业务。该平台可以对58所有基于scf框架开发的服务进行管理，提供并发量、延时、异常量等监控数据，还可提供流量控制、权限控制和报警功能等，为服务的高效、稳定、健康的运转提供有力的保障。

第4个，前后端开发模式重构，行将业务逻辑与展现层进行了分离，该工作的主要成果为：开发效力比之条件升了30%、模板的代码量减少了50%和新推出了本地调试平台。

第5个，IMC服务重构，该业务即58的帖子存取服务，几10亿条帖子存储量，每天有近百亿次调用。重构的主要工作是：将原MySQL的存储系统改成WTable KV存储系统。改进后：存储空间利用率提升了两倍、性能提升了167%，并且接口从原来的43个简化到7个，复杂度下降了84%。

第6个，赶集、英才、安居客搜索重构项目，即由原来使用开源的搜索引擎重构为自研的搜索内核。重构后，搜索查询性能提升了10⑹0倍不等，并且新开发1个搜索仅需要1⑵周/人便可。

第7个，图片迁移项目，行将58原自研的图片服务迁移至某云平台。迁移后，图片下载的性能提升1倍，本钱降落为原来的1/4。

第8个，列表详情重构项目，行将原58以组件方式存在的业务逻辑重构为独立的服务。重构后，列表详情页的性能提升了两倍、网络带宽降落了60%、调用依赖由原来的14次下降为两次，降落86%、jar包援用由原来的236个降落为35个，降落85%。整体来看系统得到了大幅简化，性能和质量同步得到提升。

第9个，数据平台优化，该平台目前有PB级的数据，每天有近万个任务在运行，数百开发者在使用。2015年对数据平台进行了全方位的整治，优化后：由原周均两次故障下降为半年内0故障、任务整体履行速度提升了1倍并且还节省了30%的服务器，优化成果非常显著。

最后，做个简单的本钱总结：2015年通过技术3.0的重构优化、运营优化，我们节省了近亿元的硬件本钱，和大量的人力本钱。从另外1个角度来看，我们的效力还是提升的，由于每一个人可以做更专业的事情，所依赖的服务都是高性能的、稳定的、简单的。

最后的最后，其实才是我今天讲的重点：期望各位有志之士能够加入58赶集，与我们1起迈进技术3.0时期，1起见证58最奇异的时期。谢谢。

车联网的数据价值发现

吴海波：北京汇通天下CTO

演讲内容：

今天分享的话题是跟价值有关，在技术已发展到这么密集，在我们技术领域，每一个技术细分的区域都占据了，纯洁偏技术的情况下，我们如何发现其他的更有价值的东西，今天这个分享我希望通过我们公司的发展，换句话说，是我们自己做的业务的简单的脉络给大家1点新的启发。所以说有1句话叫我们要做个有价值的程序员，价值与金钱不1定有必定的联系，但是有正相干性。

下1个方向1定是物联网，物流车联网空间极大

说到有价值，有的人可能感觉到机会比较好，立刻变得求名求利或有价值。大家常常听到1句话，叫做站在风口，猪也会飞，当你发现风口的时候，你变得成功或是变得甚么的时候，就是比较容易的方式，然后我相信我们在坐的各位都是从事技术领域的，往前推10年210年，我相信这都是互联网时期，大家有无抽空的时候想想，下1个10年或210年是甚么时期？物联网。

最近的CES展，有3个主题，VR、智能驾驶，还有绿色新能源，其实从这几个角度来看，就是说技术的发展，愈来愈社会相干而不是纯软件，所以说我们奔向你站在物联网的领域里面，基本上就站在下1个风口上。

另外我从业20年，简单回顾1下，由于技术的发展历史其实不是特别长，大概有70年，回想70年可以简单分为这几个阶段，比如在30年前或20年前，大家看到IT的时候，其实只是给企业服务的，或从这个角度来讲，IT是连接企业，在2000年左右，或是9几年的时候，互联网进入了人的视野，实际上这时候候，IT起到了连接人的作用，IT的触角跟我们每一个人息息相干。

现在大家也都知道，每一个人都有智能手机，车，iPad，穿着装备，手环，手表，这些装备已延伸到跟每一个人接触。

从这个角度来讲，1看这个进程，或阶段的时候，你会发现，下1个方向1定是物联网，所以不知道今天大家是来想找工作还是来听听，我确切是说，如果你想创业，你看1看物联网，会发现1个新的天地，由于在这个方面，有特别多的事情需要我们去做。

说到物联网，这个产业比较大，今天我想跟大家说的是车联网，车大家都知道，是1个交通工具，可以运人，也能够运货，我们这家公司。我们说的话题主要从物流开始，2014年我们统计的数字，全部国家的GDP是63万亿，但是在物流的有10.6万亿，占全部GDP的14%，这是1个相当，也是从物流行业产生的费用是相当大的。

在物流总费用里面，分运输保管跟仓储有关，还有物流管理费用，在运输的领域，5.6万亿，占全部物流的1半还多，这是相当庞大的市场。说到运输的时候，你比如说公路铁路航空水运，各种方式，在各种方式里边，大家会发现，公路76%，基本上占了绝大部份，铁路很忙的，大家也常常坐飞机，航空业很发达，但是铁路和航空，在这里面，其实没有发现航空，航空解决的物流的货量的占比在这里面都没有出现，由于0.05%，特别少，所以大家可以想象，由于物流是跟我们息息相干，我们在坐的各位，吃用穿基本都是靠物流来完成的。

所以在物流运输进程中，公路占了绝大部份。这也是为何说，给大家1个概念，是说，大家如果想创业，弄物流弄车联网，空间非常大，不是1般的大。

运输行业最关心的3点：本钱、安全、时效

刚才说了物流的数字，这个是如果你想从事物流的时候，在有1个3个核心，基本上在物流这个行业里面，从运输行业就关心这3件事情，本钱安全时效，为何这么说，由于物流是1个本钱的行业，不像金融房地产互联网都是你只要有1个想法概念可以拿到很多钱，物流是1个实实在在的。

你要运营的工业，如果是说你在搬运进程中不谨慎给你磕了碰了，都可能不行，所以不是说我保证不给你碰，不是说说就能够，所以物流这个行业是实实在在的，而且相对来讲比较辛苦的行业。

如果大家想从事物联网的时候，你想的第1个事情就是可靠性，由于你做个软件，比如写个代码，弄1个网站，那这个肯定性由你来决定，你的代码逻辑没有错就会有正确的结果，但你跟硬件打交道的时候，这个硬件会给你非常多的意外。

在运输进程中的3个点，简单跟大家看看物流进程中是1个非常苦的行业。大家说双101爆仓，物流常常会出现这类情况。在运输进程中，也会常常出现1些交通事故，我相信我们在坐的我不知道有无从事物流的，开车的时候，走在高速的时候，第1就是告知你阔别大货，真是挺可怕的。

物流行业特别苦，虽然是说占GDP这么庞大，但是这个行业也不是做起来那末容易。我们去出差或住在舒适的宾馆里面，他们靠在大货车底下搭个账篷，包括吃的住的都非常的卑劣。

为何最近10年弄这个，由于我们这些人有1个欲望，就是物流这些人特别辛苦，我也知道，大家也知道，比如说马云，他创办了淘宝，让天下没有难做的生意，让大家买东西可以很方便，其实我们来讲，我们也有1些小小的心愿，理想，我们想改变1下物流行业这些人的生存环境。这是我10年来坚持的基础。

车联网用GPS解决的4大问题：跟踪、回放、查超速、查停留

回到车联网本身，我在这简单跟大家说说这个进程，其实大家说弄车联网，弄GPS，或在车上装1个装备，这个很早就出现了，不是最近几年产生的，但是当GPS在最开始的时候，用来干吗？其实最开始的时候，由于司机跟公司的博弈进程，很复杂。

大家刚才看到图片，货车司机很辛苦，他就想尽1切办法从物流公司多挣钱，他想各种各样的招，多跑点路，找各地方停下歇会，或多拉点货。大家知道，车开出去，你在这不知道车去哪，当你想时间你的车到哪，之前物流公司靠打电话，他们车管部的人，上午1个电话，下午1个电话，今天1共发出510辆车轮番打1遍。后来出了GPS以后，主要用在导航，后来大家发现能够知道位置在甚么地方，就用在车辆监控上，最开始1辆车加上GPS，解决了跟踪，知道车在哪。

第2是回放，这是我们常常用的词语，看1看1天你这辆车都跑过的痕迹，现在大家用地图对这个概念了解的比较多，轨迹就是知道今天车都去过甚么地方。

第3就是当车队看看这辆车司机有无超速，我也告知大家1个数字，交通事故超速10.4%，这是最高的，在道路上所有交通事故最高的是由于超速致使的，大家觉得疲劳驾驶很重要，但是疲劳驾驶占比比较低，主要是超速致使的，所以超速可以说是杀手也差不多，超速对司机的人身安全有影响，也对货物安全有影响。

然后再1个就是停留，也就是说看看它这个车1天去过甚么地方，在哪停了，是否是正常的停留，为何要关注停留，由于大家都知道，物流公司是运货，车的行使时间，有是车最关键要管理的事情，车买来是用来跑的，不是停的，当你车停在那停1损失1天的钱，只有车转起来才盈利，大家花10万210万或上百万买车，是你自己的工具无所谓，物流公司的车1百万的车买来，物流本身挣1分钱特别不容易，所以所有的物流公司，买完车就是要努力让你的车每天都在跑，经过我们这么多年的经验，我也告知大家1个数字，如果你的亲戚朋友想弄物流运输，可以记住这么两个数，这辆车不管花510万还是1百万买来，买千米油耗低于30升1定能挣钱，这是我们这么多年的经验。

GPS给运输行业带来的新变化

所以是GPS给运输带来的变化，第1步基本可视。基本上解决了雇佣公司跟司机的博弈，但是目前做到这个以后，其实从位置服务的本身来讲，目前还没有把信息发散出去，跟周边买通关系。这是服务的（2类），车上装GPS，实现了车辆跟云真个交互，有这个通道以后，在运输进程中，管车的人想看看司机是由于甚么停，他想看看驾驶室是甚么情况，我们吃的生鲜水果，或是海鲜，你的运输进程中，温度是否是高了，由于比如说你的冷藏车，温度高了以后，可能奶也好，或海鲜就化了，送到了有可能会坏了或不新鲜。

还有在运输进程中，会遇到1些车停下来，把门打开把货换掉，明明是好货用1些假冒伪劣的换掉，这类情况也有产生，所以有了这个能力以后，大家就想1些更多的方法或传感装备，来感知到这个车在行使进程中所能对货物安全和车辆安全，能保证这几件事情，1些传感器的信息。这个时候给大家弄了1些在车上除GPS做了温度传感器，可以拍照，还有油浮，避免偷油。火车油比较贵，本钱基本占车辆的35%，假设你那个车有1年花1百万油费就35万，声音提示为了提示司机。

当有了这个以后，实际上是说还没有构成网，这个东西只是在你车上多装了1个装备，多了1种感知能力，由于站在企业的角度来讲，在1个企业里面有各种业务系统，比如说（CRM），比如定单系统，财务系统，各种其他的系统，这时候候这些传感装备并没有连起来。后来有了3.0。但是没有太多的改进。

大家可以看，大家弄位置的，你的车进到1个区域，到从这离开，是很容易，在地图上画个圈，你的车进入这个区域的时候，你感知到，算1个点在区域里面就是车辆进入了。之前做GPS都能做到，但是只做到这个，只是完成了对车辆的和1些基本事件的感知，换句话说，在物流运输进程中还有很多的，比如说实效，大家坐飞机，坐高铁，是定时定班的，物流没有这个概念，最早物流比较散乱，大家之前坐长途车都有感觉，说两点走，可是到3点还没走，是由于在等人，所以在物流里面，定点定时走需要很多条件。在物流里面，大家也都知道，公路上不肯定性远远要高于航空和铁路，由于铁路是轨道运输，航空到了天上以后根本没人管，除空管局。

公路要实现班线运输很难，但是回到价值发现的角度，有1个区域就是大家在看这条线路的时候，有1个出发点1个终点，略微1想就会想到，两个区域，用这类方式就能够管理全部的线路的时效。这个不增加任何本钱，只是思路略微变化，就可以帮助企业改进对线路时效的管理。在我们国内做公路航班，很好的有德邦，德邦是在我们国内做卡车航班做的最成功，京东2.11是1个物流产品，德邦公路1个物流产品，（京纬卡行），5点动身6点到下1个卸货地，是否是准时到，或车到以后没有准时离开是由于甚么缘由，通过这类方式，简单的进出区域就可以知道，这是非常重要的。

同时有了这个以后，弄GPS的，只做我简单的定位看1下我在哪，没关系，这个你的感觉是说绝大部份是靠谱的，定在海淀区金融中心，差不多，但是当你把这个位置，你想要用来做结算的时候，由于弄运输，跑多少千米多找钱，就像我们坐出租车是按千米计价，在物流里面，也是依照这个，比如吨千米多少钱。固然当你做结算的时候，麻烦就来了，由于GPS，在阴天下雨或军事禁区，或是甚么地方，没信号，或装备常常漂移，这时候候你取得的里程就错了，所以要做到这1点非常不容易，做到这1点不是靠你单次取得的信息就可以拿到，是靠你对全部装备的运营积累，靠你发现这个的特点，来去优化特性。

通过陀螺仪发现的关联性

一样是说司机的身份辨认也是很重要的，是由于1般的卡车司机，通常都是两个人来开，比如产生了交通背章，到底应当算在谁身上，两个人开很难判定。简单的说通过刚才有的拍照，我们通过司机1上车打火，通过车的摄象头拍照片做人脸辨认，现在大家在上出租车的时候，在前面有1个摄象头，是为了监控，在货运里面我们利用这些技术手段，不增加新的运营本钱，只是你换了1个想法，利用新的技术手段实现了1些价值更高的功能。

一样也是，装卸货在物流里面是非常重要的场景，由于你甚么时候装货，甚么时候卸货，决定这个车辆是否是能够准时动身，装货以后只知道动身，意味着装货完成和离开如果时间特别长，也会影响时效，所以这些都是在物流里面都是非常有价值的环节，需要密切关注，装卸货在我们的装备商增加1个（陀螺仪），通过感知XYZ3个轴的加速度，由于装货的时候，车会震动，陀螺仪会感知到。这个不需要增加任何的硬件本钱。物流是1个本钱的行业。在这类情况下，能不增加本钱就不增加本钱，能利用技术手段就利用技术手段，这就是说在你做物流这个行业的时候，需要关注的1些点。

回到位置服务的进化，基本上是说GPS加上传感器加上大数据就是纯技术手段。4.0是供应链可视，我们在做，是站在1个更高的层面看待全部物流的进程和供应链的进程。举几个简单的例子，首先GPS每一个车上都有，大家也都知道，GPS是10秒钟1次或几秒1次过获得位置点画出1个轨迹，两个点比如在拐弯处，难免会产生直线，其实不油滑。当轨迹是这类形状的时候，你计算里程，都是不准的。我们优化的方式是说，我们用两块钱的东西陀螺仪，车辆在拐弯的时候，我们调剂1下采样的频率，原来10秒钟1个点，改成1秒钟1个点。用这类方式去优化路径，这样算出来的里程基本上是准确的，现在在我们算下来我们算出来的里程和实际里程偏差在1%

车上不增加任何装备，牢牢依托陀螺仪，这张图上有电瓶线，就是装备要跟电源接上，还有打火的线，还有速度，车上有GPS你会知道你的速度，同时我们的装备里面有陀螺仪。司机1启动，绿色的电源线忽上忽下，这是由于车辆在打火的时候，对电平的冲击比较利害，在打火的时刻，电平的电压降落比较利害。启动以后在这有1个打火进程。我们的陀螺仪得出来的数据是这辆车在那个时刻来回的震动，过了1段时间以后，紫色的速度线也有，证明是在这段时间，装了货，在这段时间开始行使了，用1个简单的进程，让你坐在办公室里面，你不知道外面产生了甚么，但是当你看到这个数据的时候，就像演电影1样，装卸货的场景在你眼前就出现了。

不科学的车辆运行状态。依照我们的常识，On线上是有电的，在运行进程中，我们发现1种现象，On线在之前，绿色的电源是车在行使，也有速度，结果发现岇线1会高1会低。从某种程度上说，车况不是特别好，由于照旧理说，岇线可能接触不良，在前面运行的时间都是好好的，后来就出现了这个问题。所以说用装备拿到的数据你可以做更有价值的分析。不用我们派人去看接触没接触好。

回到1开始，做个有价值的程序员的话题上来讲，除你的理想能力以外，还有很多方面，我刚跟大家说的接下来用技术解决已有问题的时候，你需要多从几个维度斟酌，就是对非正常情况保持敏感，这会让你发现他人发现不了的东西。第2是关注信息的相干性。在坐的很多开发人员，通常会听产品经理或需求人员，今天产品经济告知你做个页面，我们可能很大部份用这类方式来去工作。但是在接下来信息的相干性除他告知你的，你自己再斟酌1下，这个东西跟其他东西有无关联，当你发现信息之间的关联性的时候，你可能就发现了潜伏的价值。始终保持1颗好奇的心。

车联网还将遇到哪些挑战

简单说说我们弄这个事情面对的1些挑战。弄这个东西不容易，我们做这个东西面临非常多的挑战。首先弄这个事用户要求特别刻薄，比如说我的车用你们的平台用来管理，我看的时候，我的车辆离线了，是我的车真出了事故还是甚么，所以这个装备要尽量在线，如果出了5分钟的故障，装备离线了，如果客户要去看的时候，发现车不在，他会问由于甚么，这个时候你怎样解释。所以说高性能是每个平台要做到的，还有装备的可靠性，这1点上跟做消费的不1样，在做硬件的时候，出点小故障可能心里上会接受，觉得没有太多关系，比如说电子秤，出点小问题无所谓。但是给到企业的数据必须是客观真实的，不能今天告知他50，明天告知他1百，那没法用。还有任何的创造的价值都是有本钱的，那个本钱不能基于资源无穷大做事情，任何事情都要在有限的资源内，做物流的对每分钱都特别敏感，所以公道的本钱是重要的事情。

非常重要的1点，小几率事件，特别特别多，就是我们遇到的这些需要解决的也都是小几率事件，在这我也想借着这个话题跟大家分享1下，大家可以回想1下，我不知道我们在坐的各位都从事哪些方面的，比如拿软件的角度来讲，你可能写好就始终在运行，出问题的可能性基本上来自程序的bug，或服务器网络出问题，这个维度相对来讲，在技术发展到这类程度，还是可以解决，换句话说，还是可以控制和管理的，但是当你面对不计其数，乃至上百万运行在全国范围内，各种硬件装备的时候，这个变得非常的困难，在这类进程中，小几率事件是非常痛苦的1件事情。

简单说说我们目前的平台，物联网数据范围非常庞大，基本上无庸置疑，1台GPS装备，每10秒跟平台交互1次位置数据，不包括其他，如果加上其他的，数据范围会更大，基本上20的装备简单依照这个逻辑算每天有16亿，1年下来非常多。同时由于你要保持所有装备都要随时跟你的平台进行连接，另外你的装备进程中，也会有各种各样的装备，拍照温度等等的。

平台架构图，前面区域跟装备连接，在DSP平台，把所有硬件信息传上来，下级平台做了对硬件装备的抽象，抽象成1些业务事件，比如超速离线，进出区域，装卸货这样1个场景。在业务平台开发各种物流企业的物流产品，中间是说大数据的实时计算，下面是大数据的分析。

我们2015年11月6号，1天在我们的平台上车跑出来的轨迹。基本上把中国的公路网全都覆盖到了我们国家的城市间的道路总里程460万千米，我们车基本上1天都跑遍了。大家可以看到，在我们平台上这些车每天都在画1张中国地图。

我们接下来要继续去做的，就是基于全球网络的感知平台，由于刚刚大家在看到的时候，位置服务的1.0、2.0、3.0，只是解决了单车线路，是运输环节的某1个环节，接下来我们要做的是要站在全球运输网络的角度去建造网络感知平台。

今天我根大家说的简单回顾1下，第1要做1个有价值的程序员站在下1个风口，物联网是各种人都再说，很多技术领域都在说，物联网是下1个风口。顺带说了车载终真个进化进程，也做1些车联网平台挑战说了1下，还有最后略微给大家看了看我们全部G7平台的大概的模样。这是我今天给大家要分享的内容，谢谢大家。

说实话，物流是1个特别辛苦的行业，从事物流的人特别少，我也希望我们在坐的各位，如果你有兴趣，或是成心愿，我们希望我们1起为改造物流的生态环境出1点力，我也特别乐意，如果你有甚么，但凡是跟物流快递快运，冷链，有这方面想交换的，我们都可以随时。谢谢大家。

从工具App到健康管理平台的技术变迁

王克：有品Picooc CTO

演讲内容：

今天跟大家交换的是有品体脂秤，怎样从工具APP到健康管理平台的技术变迁。

首先做1个自我介绍，2015年加入有品Picooc，之前在阿里妈妈专注做无线广告，还有创新工厂的友盟负责广告技术团队。做了45年的2B的市场，面对广告主和媒体流量方面的，感觉离终端用户愈来愈远，所以在2015年看到是智能硬件和健康领域的飞速发展，就投身智能领域。固然这比波叔的车联网晚了1些。

有品在2013年成立国内首家推动智能体脂秤，有品目前已有S1、S2和C1、CC多款智能体脂秤产品，2015年后半年销量同比增长7倍，成为智能体脂秤品类无可争议的第1名。这意味着，致力于成为值得用户信赖的健康管理平台的有品也向着自己的终纵目标前进了1大步。

这里详细介绍下体脂秤的重点功能，云端数据交叉分析的能力，从9个维度发掘身体的状态，比如常见的体重，还有内脏脂肪和皮下脂肪，解释1下，甚么叫内脏脂肪，就是人体腹腔内的脂肪，我们知道有1些人到中年以后年检时候发现轻度或重度脂肪肝就是指内脏脂肪，还有1个就是皮下脂肪，两个区分是皮下脂肪可以通过运动减下去。还有其他方面的数据，比如蛋白质、水份、骨密度，还有BMI身体得分。有这样的数据以后在APP提供深度的健康报告让你知道身体状态，对身体预警。

初期的工具APP演化：重客户端轻服务端造成头重脚轻

接下来我们侧重1些技术方面的交换。初期的工具APP在技术上怎样发展，这是我加入有品首先思考的问题，智能硬件固然是提供最基本的体重的数据的收集，和包括用户的体脂的分析。APP有1些基础，比如它和这样的秤进行1些通讯，有1些蓝牙、wifi的接触，用收集到的数据做人体相应的人体分析。

这类情况下能看到原来的时候，秤是硬件是数据收集入口，在用户的客户端，在你真实的数据的分析，模型的处理可以在客户端做，初期工具APP很容易堕入的窘境是把很多数据处理模型分析全部放在客户端，下面依赖的是很简单的服务，做数据的存储这样的情况。这样的话就会造成整体的特别技术的架构容易是1个头重脚轻的架构，很多时候是把设计放在APP，服务端，变得非常的轻，这里举的例子是全部系统的架构的话，基本上会偏前端，像1个大头儿子1样，我们学物理知道，头重脚轻的是人到后面会发展愈来愈不稳定。

另外轻服务真个设计的缺点就是原来公司网站、BBS，还有最重要的是APP服务端原来是混合部署在1起，这样如果遇到相应的问题和瓶颈的时候，可能很难去分析调试。另外1个除APP提供人体分析以外，也在跟踪每天的运动计步，每一个人每天有几万条运动数据数据，这样的架构很难保证APP服务的稳定性和可靠性。

初期的工具APP演化：客户端轻量化、服务云端化、数据平台化

针对前面讲的全部头重脚轻的架构设计，很容易致使客户端愈来愈重，数据分析处理的模型会愈来愈难以更新。这时候候要思考的问题是我们重要的是做1个离线的APP工具，还是1个数据的搜集和分析的平台。所以针对这个情况，我们在2015年经过慎重的斟酌做了3件事，首先对客户端提了1个客户端轻量化的方式，对刚才提到的我们后真个服务实际上是做服务的云端化，服务更多面向切口做服务的切口的拆分，最后我们搜集用户的真实数据做平台化的分析，这样3个方向，这3个方向大家听着很虚，讲1下具体我们各个方面如何做哪些事情。

对客户端来讲，做两方面，1个是我们对客户真个版本支持小版本的客户迭代，对客户端身体数据的模型去弱化。我们之前有PHP人员还有支持我们运营的系统的构建。成立了数据的平台的组，这个组主要是搜集我们基本上有百万的用户的身体数据，然后去做用平台化的方式去处理用户的数据。前面讲完了就是说，我们重要的3个方向，就是从客户端从服务端从数据方面。后面就是我们计划的技术的架构图，这和刚才龙诚和波叔大家都异曲同工，另外在去年底，阿里也宣布了很大1个技术调剂，就是讲淘宝架构拆分为小前台大中台的架构，将前端业务和后端基础清晰的拆分。所以我们也不能把所有的东西全都放在客户端，要建立1个强大的中台的服务端和还有更复杂的数据分析的平台。

客户端1个是数据的展现和交互，侧重在称重和身体分析的数据的收集和还有基础传输、蓝牙通讯等，身体模型和算法更多放在服务端去处理，有wifi的匹配，原来很多都是放在客户端处理的。包括下面我们也做了不同的拆分，将原来的PHP团队去做运营和内容，搭建统1的服务，将我们搜集到用户的身体数据和运动数据，还有第3方的数据统1收集到我们的数据中心去处理。

我们在云端化的数据分析，在APP给用户提供运动的解决方案或分析结果，我们刚才还提到了客户端头重脚轻，做客户端轻量化，我们在2015年后半年发布全部版本，客户端轻量化bug平均水平在降落。降落的好处是客户端更稳定，也会让客户端发展更快。现在在安卓和IOS里面，很多公司想以更快的速度翻板，但是很多受制于APP的功能。

接下讲下架构的扩大，我们也是从原来的混合部署的模式往这样1个完全的分层的结构去处理，包括腾讯云的LVS还有服务层，还有下面的我们会用数据仓库去处理。这样大家对分层结构很常见，但是对纯APP的同学或是公司会发现，原来很多团队没有网络的服务的意识。比如对接口设计的RESTFUL方式使用、日志的记录重要性都需要提升。

最后分享下有品用户的数据，现在有品的智能体脂秤销售有50多万台，用户量到达1百多万，和大家分享几个我们从百万用户身体数据分析结果。

数据分享：10个男人7个胖，10个女人4个胖

我们对1百多万用户的分析，发现用户主流的身高，女性的身高在1.6米，男性在1.7米左右。这个数据大家原来在互联网上看到中国身高每5年增长多少，很多只能来源于医院或体检中心，现在我们可以从智能硬件装备获得到。用户的肥胖的数据是多少，我们分析了中年男性，也就是30岁到50岁的，随着中国的整体经济的发展，和生活条件的改良，中年男性10个里面有7个偏旁，女性相对来讲会好很多，1半是正常的，肥胖也占到40%，有1个指标女性在45岁以后体重很容易飙升，40岁以后女性要多注意。

数据分享：早上称重晚上运动

我们之前搜集到用户的身高体重数据，用户在使用我们智能体脂秤习惯的数据，我们每天称重时段的散布，随着大家城市化的发展是1样的，大家使用称的时候，每天在早高峰，交通的早高峰之前，晚上在交通的晚高峰以后，早上在7点在起床和上班之前，晚上是大家晚餐以后。另外有品除提供身体数据的分析，也提供了用户运动的数据统计，我们搜集到用户的计步数据高峰在早上89点，中午102点到下午1点，晚上在108点到109点，这个在每天和大家上班和午餐时间、下班时间非常吻合。

上面是我们分析的几个数据，我们做了很多维度的分析，未来我们也会第3方共同发布更全面的人体的健康报告。原来体检这是1个非常低频的数据，由于很多人可能1年就体检1次，可能不知道你的脂肪身体的准备，是不是处于亚健康状态，有了有品智能体脂秤以后，你有能了解自己身体的状态和变化。目前我们还是在经历技术从1.0到2.0的大变迁，架构上有很多有挑战的问题等待解决，有海量的数据等待发掘和分析，对这里的技术挑战感兴趣的同学等会可以交换1下。好，谢谢大家。