秒级调度 所有计算、存储、网络资源都是秒级响应。如果初始资源不够用，可以弹性扩展伸缩。不需要的资源可以随时销毁。随需应变，无需等待。 那我们说了这么的性能，对于性能我们应该如何理解呢？实际上云智慧对性能的抽象理解很简单，只有两点：第一个挑战是业务中断，确实对企业来说这是最大的挑战，业务中断有再多的用户没用。 参考和分析市场上国内外的应用性能管理的解决方案；云智慧首创面向业务的基于用户行为性能的方法；这是基于真实的用户行为角度来分析应用的性能表现；分析的维度包括行为的维度和用户的维度。? ，确保运维SLA与服务质量；面向管理层，提供多维报告与数据决策支持，帮助企业实现用户满意度及运营效率持续提升、企业营收不断提高。? 工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。
---- APM（应用性能管理）与Dapper原理介绍什么是APMAPM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控）APM主要是针对企业 关键业务的 APM致力于检测和诊断应用性能问题，从而能提供应用预期的服务水平。APM三大特征多级应用性能监控：覆盖通讯协议1-7层，通过事务处理过程监控、模拟等手段实现端到端应用监测。 第二阶段：以监控各种基础组件为主，随着互联网的快速发展，为了降低应用开发难度，各种基础组件（如数据库、中间件等）开始大量涌现，所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。 第三阶段：以监控应用本身的性能为主, IT 运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长，应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。 通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪（每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据），方便工程师能够快速定位问题。
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
举例来说，用户购买商品的完整流程可能包含以下步骤：浏览商品将商品添加进购物车结算购物车中的商品选择送货地址、支付方式点击付款完成付款你可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步具体的转化率和转化中位时间 同时也可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。2. 漏斗界面功能简介?A. 选择分析用户群在这个区域，你可以选择“用户分群”创建出的用户群。?B. 在事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，按维度查看转化。?选择相关属性，添加，如“等于”“大于等于”某值的筛选条件?D. 在“漏斗步骤”添加“行为事件”及其属性条件。如下图定义的是，名为“Demo！”，在7天周期内，由“购物车”（数量大于等于2）行为用户，流向到“订单表”行为事件的漏斗。 报表在这个区域显示“用户群”，“分组”以及各个行为事件为属性的报表I. 查询和下载报表在这个区域，你可以输入关键词查询报表，以及将报表以csv格式文件下载到本地。
想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？2. 为什么要做留存分析？直接看活跃用户百分比不够吗？ 按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。 同理，按照非时间维度的留存分析具有类似价值，比如，可以查看新功能上线之后，对不同性别用户的留存是否带来不同效果。3. 留存分析界面功能简介?A. 按维度查询在这个区域，你可以从事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，点击“查询”进行查询操作。?D. 留存分析报表在这个区域显示“用户群”、所选定的各个维度、“总人数”以及留存周期的每天为属性的报表可以将报表以csv格式文件下载到本地
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。 而了解应用性能瓶颈的最好方法就是：查看程序中运行时间最长的部分。在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。 性能管理工具会分析应用的五个维度：终端用户体验监控，分析用户加载、渲染时间等等有关于用户体验的事项。应用运行时架构，监控应用程序的所有节点和服务器等等。 同时，性能管理工具将使用应用性能指数（英语 Apdex，全称：Application Performance Index），来衡量用户对于应用性能的满意值。 下面我们将 New Relic 作为应用性能管理工具，来分析和展示应用程序的性能。使用 New Relic 进行优化New Relic 是国外知名的监控服务商，它可以实时地对应用进行监控和分析。
本次企点营销3.0版本 共计更新优化了三个重要功能点 快来看看新功能在哪里怎么用！ 1.线索管理优化 | 2.小程序相关优化 | 3.智能推送 ? ? 2.线索管理配置 新增自定义线索状态，新增自定义线索标签，能够有效的分类线索。 ? 3.线索库 支持对线索进行单个或者批量的操作，修改线索状态以及线索标签，提高线索管理效率，能够快速查看所需的数据。 4.线索管理 新增通路外呼任务、QQ消息调用，实现客户全生命周期管理，支持客服场景调用。 ? 5.自定义人群包 新增线索属性，客户属性，方便识别线索跟进状态，以及意向状态，以便进行分类，评出接待优先级，再触达到精准人群。 ? 6.邮件营销 线索管理平台新增邮件通路，帮助企业有效触达用户。 ? 智能推送 新增公众号模板消息，支持个性化定义推送模板消息。 ? 以上就是企点营销3.0版本的重要新功能 欢迎小伙伴们体验新功能哦~ ? ? ▼点击“阅读原文”立即下载哦~
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 我们并没有过于关注网络开销，不过这肯定也是需要考虑的一个方面，在需要部署代理(agent)的环境下更是如此。这四款产品的功能都相当强大，提供了丰富的功能，并不仅限于基本的网络和应用程序监控。 AppNetaAppNeta提供了这家厂商所说的“全栈”(full stack)应用程序性能管理功能。 缺点就是，为了利用所有的功能特性，你得购买所有相应的许可证，还要尽快学会不同的功能特性。另外，一些云服务提供商可能不愿安装利用AppNeta TraceView功能特性所需的必要代理。 除了模拟Web应用程序负载的综合监控功能外，它还提供了用户体验管理功能。Dynatrace有几个组件，包括需要安装到运行Web应用程序的服务器上的代理，以及专门处理代理收集上来的事件的“收集器”。
Skywalking 使用的是 Java 动态字节码技术 这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：? Pinpoint每3分钟周期性检查过去5分钟的数据，如果有符合规则的告警，就会发送smsemail给用户组下的所有用户。 中可以配置通用的过滤规则，然后通过-D的方式为每个服务配置个性化过滤。 性能损耗由于Pinpoint采集信息太过详细，所以，它对性能的损耗最大。而skywalking默认策略比较保守，对性能损耗很小。 有网友做过压力测试，对比如下：? 当然也从另一方面反应国产开源软件在世界上的影响力还很小。这方面没有谁好谁坏，毕竟每个公司使用的技术栈不一样。如果你对RocketMQ有强需求，那么skywalking是你的最佳选择。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 02. 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。 Serverless 云产品提供了资源池的能力，用户不用关心资源池的准备、运维等工作，将注意力集中在业务层面对资源弹性的需求，面对潮汐流量或突发流量，在大促等活动中更好保障业务稳定性，降低业务运行成本。
促销政策促销疏理渠道，提高市场占有率是每个企业营销的日常事务。促销主要在产品、消费对象、市场区域、促销时间等方面每个企业行业各表现不相同，在很大程度上促销政策都是区域性的，鲜有全国统一的促销。 2．目标对象：A 消费者B 经销商C 销售人员3．区域市场。 A．战略市场（一级市场，中心市场）。战略市场的促销要吻合当地目标消费者的心理，投其所好，花多少钱也要对其善加利用。 A、全国的 B、区域 C、季节性 D、其它 非全国性促销时间不必统一，可酌性打理。 季节性促销是惯性行为，大多是清仓出手，有时间限制，其它类型促销是根据市场变化应对竞争对手的第二套方案，在时间把握上既不能盲动，又不可迟钝。个中机遇凭经销商经验审时度势掌握分寸。 我高兴地就要走，他又说：“这个月的开支就要超标了，我能不监督你吗？”
门店经理日常管理的核心是完成业绩目标，需要对门店的活动、团队稳定性、导购个人能力、消费者偏好、门店热销商品推广等方面进行针对性的分析和促进。 数字化闭环促销管理流程：1、促销规划：选择促销商品，录入促销商品和促销机制；2、预测：初步确定促销商品清单、初步确定促销价格、启动销量预估与备货量计算；3、审批：审批预估和备货量，基本确定促销单品和价格 为了提升供应商管理水平和供应商绩效数据的透明化，能够更好地提升公司供应链运营服务水平，为采购部门提供谈判数据支撑，需要建立供应商网站的供应链绩效分析平台。 需求供应链系统已运行多年，产生了大量物流信息数据，对于数据的应用能力相对欠缺。同时，缺乏对供应商的精细化管理，需要建立规范指标考核体系，减少缺货率，降低库存成本。 具体如下：1、整合供应链绩效数据，提高供应链的可见性和透明度，数据能够每日更新以提升信息获取及时性。2、平台敏捷灵活，以便二次开发及增加功能模块。
电子券服务：提供电子券管理、查询、使用、退券、规则处理、活动配置等功能。任务服务：提供判断用户是否满足任务的规则，且事后发放营销福利的功能。经过梳理上述系统的上下文，应用架构，核心功能。 营销统一服务：促销查询、扣减；电子券查询、使用、退券等统一对外服务。促销服务：提供促销活动查询、扣减等功能。电子券服务：提供电子券管理、查询、使用、退券等功能。 活动越多、应用跟缓存交互次数越多，耗时就越长，系统性能必然降低。同时为了保证相关唯一校验的可靠性，系统在处理中还对唯一数据入库处理，增加了系统负担。 促销活动虽然做了历史数据规整处理，但仍然存在单表数据量过大问题，导致对表操作产出性能瓶颈；尤其是撤销支付功能。 在广告、营销、电商领域的技术研发、架构设计等方面拥有多年实战经验，擅长提升系统的高可用，高性能，扩展性等能力。现在主要负责苏宁金融会员及互联网研发中心的应用架构与技术架构工作。
促销模型不够抽象，维护混乱，没有独立的活动库存；2. 混乱的活动共融互斥关系管理，缺乏统一的促销计价能力。 基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力：优惠活动管理对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。 并独立出统一的活动库存管理，便于活动资源的统一把控。促销计价基于高度灵活、抽象化的计价引擎能力，通过定义分层计价的促销计价模型，制定统一的优惠叠加规则与计价流程，实现vivo商城促销计价能力的建设。 我们结合自身业务特点，梳理出一些技术解决方案。3.1 可扩展性扩展性提升主要体现在两块：优惠模型的定义，对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面；促销计价引擎的建立，计价模型的统一。 后续我们会对促销系统的核心功能模块（优惠活动管理、促销计价、价格监控和时光穿越）的设计实践进行逐个分享，敬请期待。作者：vivo互联网官方商城开发团队
从某种意义上讲，拼多多的这次促销极大地“刺激”了消费者的热情！促销策略的业务背景在电商系统中，对促销的管理主要牵涉到对促销活动与促销规则的管理。同时，促销还会影响到订单、库存、物流以及支付。 促销活动促销活动实际上是针对促销进行基本属性管理，负责提供活动方式和商品内容，主要包括：商品选择：参加促销的商品，分为活动商品和赠品两种；也可以选定商品的品种参与促销，例如针对图书类开展促销。 投放时间选择：即该促销的有效时段投放区域选择：针对全平台还是部分平台（自营或指定店铺），或者仅针对APP平台用户类型：针对新注册用户，VIP用户等促销规则促销规则是促销管理的核心。 在管理促销活动时，需要指定促销规则，这就产生了二者之间的关联关系。 与优先级属性相同，我们还需要为“促销”概念引入“状态”属性，例如标记该促销对象的状态为“未使用”、“已使用”和“过期”。同一个促销不能被用户无限使用，又或者需要给定一个有效期。
『核心改进点』数据模型与运营的贴合度决定的扩展性、灵活性，系统解耦和更强大的数据处理能力『其他待解决问题』促销模型较陈旧、扩展性差，促销系统成熟度低、与其他系统耦合严重。 ［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。 促销系统的查询服务需要同时为多个系统提供数据，对TPS要求很高，同时促销的时效性又要求很高的实时性。我们采用的方式是在数据库前加Redis缓存，提高响应速度，同时监听MQ，根据事件清理相应的缓存数据。 通过管理平台界面一键实现跨物理机迁移。焦点四——与已有运维系统的对接Docker集群须能与现有运维系统无缝对接，才能快速响应，做到秒级的弹性扩容／缩容。 要点三——增加异步访问对于系统间实时性要求不高的操作，如执行时比较耗时，可通过异步处理提高调用者性能，提高响应能力，尤其通过异步调用通知非主要流程，加快了系统主要业务流程的反应速度和性能，异步处理机制可起到缓冲的作用
其中高负载、高并发、高可用性等问题是考核.NET技术性能的重要指标。下面整理的几个电商项目都是国内外著名的真实电商应用系统。1、nopCommerce ?? 借助丰富的内置功能快速启动和扩展您的在线商店：与付款和运输服务集成；仓库管理；营销和SEO工具；和适合移动设备的商店。企业业务。使用多供应商和多商店功能（B2B和B2C）。发挥企业级性能的最大优势。 后台管理系统包含会员管理、商品管理、订单管理、服务商品、财务管理、促销中心、分销管理、代理管理、库存管理、报表统计、自定义表单、文章管理、广告管理、商城设置、后台管理、短信管理、日志管理等模块，强大的促销引擎 功能介绍商品管理：单规格、多规格商品管理；品牌、分类管理；商品属性、商品参数及类型管理；商品评价。 财务管理：支付方式设置，支付单、退款单、用户提现管理、用户账户资金流动情况、发票管理促销中心：商品促销、订单促销、用户等级促销、商品品牌促销；优惠券、团购秒杀、拼团管理分销管理：分销设置、分销等级、分销商管理
本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、网上促销 现在一个公司想取得商业上的成功，在线促销已经成为了很重要的手段。 成功的促销行为应当依据之前收集的数据来决定此次促销所应使用的文案、设计、界面以及针对的人群等。 因为这些数据可以帮助我们理解客户的需求以及市场的动向和机遇。 大数据在促销上的好处可以总结成下面几点： 富有针对性：这意味着钱能够真正地花在刀刃上，所以看似要多投入但其实能够节约开支。 及时反馈：大数据实时分析意味着可以针对市场的变化迅速调整打法。 这么一来不光是效率能够提升，对保护环境也能做出一定的贡献。 航班车队管理还能够与交通疏导结合起来为车辆寻找最合适的行车路线，进一步提高效率降低开销。 在媒体领域大数据分析的目的是实时地识别、分类、结构化、翻译、分析和管理媒体内容。分析的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。 大数据分析为智能新闻聚合带来的益处包括： 高效的信息管理。
本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。?网上促销现在一个公司想取得商业上的成功，在线促销已经成为了很重要的手段。 成功的促销行为应当依据之前收集的数据来决定此次促销所应使用的文案、设计、界面以及针对的人群等。因为这些数据可以帮助我们理解客户的需求以及市场的动向和机遇。 大数据在促销上的好处可以总结成下面几点： 富有针对性：这意味着钱能够真正地花在刀刃上，所以看似要多投入但其实能够节约开支。 及时反馈：大数据实时分析意味着可以针对市场的变化迅速调整打法。 这么一来不光是效率能够提升，对保护环境也能做出一定的贡献。航班车队管理还能够与交通疏导结合起来为车辆寻找最合适的行车路线，进一步提高效率降低开销。 在媒体领域大数据分析的目的是实时地识别、分类、结构化、翻译、分析和管理媒体内容。分析的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。大数据分析为智能新闻聚合带来的益处包括： 高效的信息管理。
腾讯云应用性能观测(APM)是一站式应用性能监控解决方案，基于无侵入/侵入式的数据埋点，提供自发现服务拓扑、全链路服务请求监控，多维服务分析以及告警，帮助用户准确评估系统容量、快速定位故障异常，有效降低MTTR和运维成本。
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