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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

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在使用ClickHouse过程中免不了需要数据迁移，比如更新表结构、迁移数据到新的集群。如何尽量将影响降低，加快迁移过程是数据迁移的关键。

ClickHouse数据迁移

ClickHouse是OLAP（Online analytical processing）数据库，以速度见长^clickhouse_bench。ClickHouse为什么能这么快？有两点原因^why_clickhouse_is_so_fast：

ClickHouse查询优化

婚芭莎(中国婚博会)App主要为结婚新人提供一站式备婚方案，包括一二线城市各大主流结婚品牌；专为中国结婚新人提供线上备婚指导教育，线下体验订购服务平台。

婚芭莎App的APM性能监控实践

Arrow本身不是一个存储、执行引擎，它只是一个交互数据的基础库。比如可以用于以下组件

Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标

TL;DR: 当我们在做性能优化的时候，我们究竟在优化什么？做性能优化需不需要了解底层的东西？需要了解到什么程度？浏览器底层是一个什么架构？浏览器渲染的本质究竟是什么？哪些方面对用户的体验影响才是最大的？有没有业内一些通用的标准或标杆参考？都1202年了，雅虎军规还有没有用？性能分析工具都有哪些？我们从哪方面进行分析才是合适的？

性能优化到底应该怎么做

Druid是实时分析型数据库(OLAP)，利用面向列的存储布局、分布式非共享体系结构和先进的索引结构，可以在秒量级的延迟内查询百亿行表。

Druid架构与实现

游戏社区的网络请求主要为App内部的api请求，这类型请求的特点是数据量相对较小、请求集中、并发量高且不可缓存等，原有的App网络框架有如下问题：

【腾讯经验】闪现社区App网络优化

不难看出, 其中commodity hardware, massive storage和enormous processing power就是Hadoop的重要特点. 而The Hadoop Distributed File System(HDFS)作为Hadoop的核心子项目之一, 是Google File System(GFS)的实现, 为分布式计算提供数据存储和管理的功能.

HDFS架构深入浅出

Google Monarch 并未开源，此处参考谷歌官方论文 Monarch: Google’s Planet-Scale In-Memory Time Series Database。

Google Monarch，下一代内存时序数据库

根据云原生产业联盟的 2020 年调查数据显示，Kubernetes 在受访人群的采纳率高达 63%，17% 用户选择 Docker Swarm。

云原生2021展望

如果缺陷没有分配给正确的人，会导致重要缺陷不断流转，很慢才能解决；而在流转的过程中会增加大量的交接成本——我们观察到一个简单的缺陷在流转中会浪费超过5天（见下图）。而且把缺陷分配给错误的人还可能导致被分配人不知道此缺陷的前因后果，修改缺陷时容易犯错，引发新的问题。

能“理解代码”的缺陷分配服务之技术内核

目前公司内外存在多个小程序的监控方案，包括微信提供的原生方案、Aegis、Fundebug和听云等，那么对比这些的监控方案，QAPM的小程序质量套件有什么不同呢？

QAPM小程序性能监控难点与解决方案

在我们生活的世界, 很多事情一旦发生便不可撤销，例如亲人的去世、商业活动的失败 ...

TDEM 归因算法揭秘, 挽回将要流逝的用户

类似的反馈我们收到了太多了，卡顿方案的缺陷也一直是我们的痛点。一个事件下存在大量的执行函数，而方案是基于阈值满足的前提下才执行的堆栈抓取，这样会产生堆栈偏移，有可能真真实实捕获到了卡顿所在的函数，但更多的是一些不卡的函数，只是刚好被捕获到了~

透视QAPM Android新卡顿&新启动分析的技术方案

QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具，就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台，我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景，MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新，虽然功能有点简单，能处理部分安卓内存泄露，很简单内存触顶分析模块，但是用kottin重写，传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景，我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说，我们基于Shark如何进一步地性能优化，功能上，我们对其进行强化，加入图片重复，图片超尺寸，字符串重复，对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。

技术揭秘，QAPM的这位Android内存分析“专家”

QAPM（移动监控）在TMF中交付已经走过两个年头，两年的时间，我们也在不断成长。截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过10个。回想起来，当年收到TMF的邀请，承载巨大的压力，如何快速实现私有化，并保障质量，这里多多少少有一些实践，一些坑。在我们写这篇文章的时候，我们另外一个产品“移动分析“也在走一样的路径，好的实践还是要继承下来。

从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障

经过我们的“千锤百炼”，总结出来在私有化交付中Web的难点无非有两方面：一是用户环境复杂，导致了许许多多的兼容性问题；其次，可能是完全没有共性的用户需求，可以这么说，做公有云，是20%的需求来满足80%的用户，而私有化呢？是99%的需求满足1%的用户，这些需求主要集中在前端。所谓的99%的需求，我们可以理解为这些其实面向的是行业的复杂性。那么，面对这种“千奇百怪”的用户环境，我们该如何提前做好准备，随时应对呢？

【私有化质量实践3】“千奇百怪”的Web

随着云架构的不断普及，“未来的软件一定生长于云上”的理念被越来越多的人所接受。云提供了一种面向企业应用实现按需进行资源分配的模型，以一种全新的、高效的方式来部署应用。企业纷纷开始云化转型，希望将传统应用迁移到云端。基于云化架构的特点，定义一条能够让应用最大程度利用云的能力、发挥云的价值的最佳路径成为行业迫切的需求，“云原生”应运而生。云原生可以有效地缩短应用交付的周期，让需求更快地变成代码，代码更快地变成线上的应用，最终为用户服务，通过缩短“time to market”带来切实的业务价值。

【私有化质量实践2】最“年轻”的云原生数据服务

后台都还好，SDK跟着这些金融类产品发布。我们总开玩笑说，一旦出问题，都是“坐牢”的事情，瑟瑟发抖呀。当然，也许“坐牢”不必，但是前一阵某金融行业内部的产品，就在银监会通报批评了，这种情况可以让你的产品自此在金融行业人间蒸发。那么在这里，SDK的质量如何确保呢？

【私有化质量实践1】出了问题要“坐牢”的SDK

QAPM原有Hprof分析是基于开源项目LeakCanary的shark Andoroid Extension，这里仅有针对安卓内存泄露部分，同时包含了一个极其简陋的内存触顶分析模块，只能根据一定规则获取极少的信息。为了适应更多针对内存触顶的新分析需求：如图片重复，图片超尺寸，字符串重复，对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析，包括获取更多问题信息时，原方案就显得力不从心，因此重构成了唯一的选择。

QAPM新内存分析"专家"，帮你分析内存问题根因

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