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平时大家玩网络游戏的时候会要选择服务器，这是因为游戏是需要服务器支持的，一个游戏服务器里面容纳的玩家数量是有限制的，如果玩家们数量过多的话就会影响服务器的正常运行，所以大型游戏往往会为玩家们提供多个服务器...，这个服务器满了就可以选择其他的服务器，那么100人云游戏服务器配置要求高不高？...100人云游戏服务器大概需要多少钱？下面小编就为大家带来详细介绍。 100人云游戏服务器配置要求高不高？...100人云游戏服务器大概需要多少钱？...以上就是关于100人云游戏服务器配置的文章内容，小编今天就为大家整理到这里了，容纳一百人的云游戏服务器是比较常见的，即使是普通的服务器都可以当做云游戏服务器使用。
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，XView 需要做到 快：快速搭建 准：精准投放 稳：高效触达 因此，接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节，再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
在电商大促时，为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排，都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测，避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题，导致客户流失未能成交。...这里很明确的，我们就是要预测某个大促时间段的GMV，做本次预测的核心目标是，让业务方做好对促销资源投入的评估，最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中，通常是基于历史GMV趋势做预测的，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样，预测的输出结果就明确了，首先是用户id，用于用户的分类，例如基于此，可以将用户分为A组、B组等；其次是不同分类用户的购买概率，例如A类、B类客户购买概率分布是多少；最后是大促的购买金额。...接下来还需要针对模型预测的结构做分析和检验，主要用到的是离线测试数据集检验和线上数据实测对比，需要综合评估准确率和召回率两个指标。
电商大促期间剧增的流量，对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力，核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS：由于某些原因，这篇博客延期了将近一个月才发布，不过即将为双十一做准备，到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重，为了保证在大促期间系统能稳定运行，需要梳理出核心的业务。如下图： ?...当然，这里需要注意的的有两个方面： ①、电商业务核心业务流程，在大促期间的流量相较于日常时间段，是相对较高的，且持续时间在一周到半个月不等。因此在业务梳理时，就该考虑到这部分的高可用和稳定性。...②、除了核心业务流程，还有大促时会有一些抢购秒杀抽奖等活动，这类型的业务一般具有短时间内流量剧增，商品优惠券数量有限下的超卖现象，因此需要考虑高并发和超卖问题。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...9.通过监控工具(例如：Zabbix)观察每一个数据库服务器资源消耗情况。建议观察最近一周的运行情况，例如CPU、内存的波动情况、峰谷、连接数、是否合理等。...3.对主要数据库节点及服务器进行巡检。 4.及时了解大促进展情况，特别是订单量。 5.需求变更应特别谨慎。 6.记录大促过程中出现的主要异常。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍 腾讯云支持“618大促”资源创新高 “618大促”落幕，主要电商平台业绩和用云量再创新高，显示出消费已经复苏...今年“618大促”期间，腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时，直播带货正在成为新趋势。2020年上半年，直播卖货的流量节节高走，6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，服务器承压往往是个重大的考验，而很多企业往往会忽视压力测试这一环节，没有正确预估系统能承载的最大流量，或是虽然提前做了压测，但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案，并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...新增用户数 网站增长性的关键指标，指新增加的访问网站的用户数（或新下载App的用户数），对一个爆发期网站，新增用户数会在短期内出现倍增走势，是网站的战略机遇期，很多大型网站都经历过一个甚至多个短期内用户暴增阶段...用户留存率是反映用户体验和产品价值的一个重要指标，一般说来，3日留存率能做到40%以上就算不错了。和用户留存率对应的是用户流失率。 用户流失率 = 1 - 用户留存率 3....PV 打开产品就算活跃，打开以后是否频繁操作，就用PV这个指标衡量，用户每次点击，每个页面跳转，被称为一个PV（Page View）。...监控大屏： 做展示用，在公司显眼的位置放一个大屏幕，显示主要的运营指标和实时的业务发生情况，给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。
在我们的智能数据复用方案中，我们首先寻找与即将到来的大促B(x,y)的分布相似的【历史数据】，并使用【历史数据】微调生产模型，过程如下式： 所以这里的Fineture(B) 是一个纠偏值。...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...论文中大促时序向量的构成由两个部分： 每天的CVR 品类的产品（如化妆品）的曝光占比 上述的两类数值特征将会被拼接并平铺成向量，作为对应天的表征。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天，Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼，系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11，双链路实时体系大放异彩 2014年双11，实时技术在大促场景上实现了商品维度的特征实时，表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升，特别是在大促这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2：为什么实现秒级的模型更新？ 回答：相比离线长期模型，小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年大促的技术锤炼，围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模，基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统，为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。
网络安全的用户方面，原来的国内网络安全用户主要是集中在政府、金融、运营商等大的行业用户，而近几年来我们看到，越来越多的中小型企业开始关注网络安全问题，一些基于SaaS模式的云安全服务也开始发力并成为了网络安全领域不可或缺的力量...整个网络安全市场的快速发展显而易见，小安认为，传统用户迈向下一代安全，以及更多潜在用户和中小型用户全新的安全需求会催生安全厂商越来越多的技术创新，综合以上观点，安全架构的变化、国家层面的重视以及网络安全用户的增加这三大因素将促进网络安全市场的增速
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下雪了，注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中，关注系统的稳定性是很重要的工作，也是对架构师能力的一种考察，特别是在电商系统准备搞一次大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。...在大促的峰值时刻，绝大部分用户选购什么商品，早已加入到了购物车中，且各种优惠券也已经申领成功，就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以，在大促这个场景下，交易下单这个环节是核心中的核心。...所以大促的容量规划，就是在大促零点峰值时刻，评估好交易流量，再进一步转化一下，就是每秒的交易订单峰值。...下图常用的路径分析示例，用户首先从首页、大促会场或者微信里的分享页面转化过来，然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化，形成订购下单和最终的支付。 ?...这就需要不断地积累经验，记录早期大促的详细数据和真实场景（比如不同用户购物车里的商品数量、优惠策略、不同渠道比例等，以及各种运营活动的玩法），这样可以最大程度地模拟真实的用户访问模型。
一年一度的双十一又双叒叕来了，给技术人最好的礼物就是大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...在刚刚结束的 618 中， 5.0 上线的一些任务已经在支持 618 移动端的大促看板。中通有 6 个核心的指标是基于 TiFlash 计算的。集群响应整体平稳，报表达到了分钟级以内的时效。...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，也会加速企业日常的业务创新节奏，提升技术驱动的创新效率，打造增长新引擎。
ownCloud是什么 ownCloud是一个自由且开源的个人云存储解决方案(类似百度网盘或者Dropbox)，包括两个部分：服务器和客户端。...云服务器比较 在安装owncloud之前，也适用了seafile，总体来说seafile功能和细节上还有所欠缺。...不过seafile和owncloud最大的不同在于： owncloud的数据文件直接存放在服务器的磁盘上，目录结构也与网页(客户端)看到的结构相同。...seafile的数据文件在服务器上存储时进行了切片和整合(默认是否加密不清楚)，这样确保了数据安全性，即便拥有服务器root账户也无法查看文件内容，不过seafile的管理员可以修改其他用户密码，所以这个加密功能貌似还有有问题...下面说下怎么在Ubuntu上搭建ownCloud服务器（测试版本：Ubuntu Server 14.04） 安装（通过apt-get） 不同的Linux版本可以前往查看： http://software.openSUSE.org
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