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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 那我们什么时候该采用异步调用? 其实主要看业务场景,如果业务允许延迟处理,那就采用异步的方式处理 那我们该怎么实现异步调用呢?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 整体架构 业务发展初期主要以业务为导向,一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品,这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 具体拆的方式,主要根据业务领域划分单元,进行垂直拆分。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 那我们什么时候该采用异步调用? 其实主要看业务场景,如果业务允许延迟处理,那就采用异步的方式处理 那我们该怎么实现异步调用呢?...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 服务降级 服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题,比如电商平台在双十一、618 等高峰时候采用部分服务不提供访问,减少对系统的影响。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 刚刚说了降级的方式,那我们操作降级的时候有哪些注意点呢?

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12.29 VR扫描:bHaptics发布VR触觉手套TactGlove;Meta收购数据合成公司AI.Reverie

bHaptics,发布了全新的VR触觉手套TactGlove,售价299美元;Meta已收购数据合成公司AI.Reverie,将其并入AR/VR团队Reality Labs;Meta Quest开启“2022新年特卖...”活动,20多款热门VR游戏低价促销中。...此次收购完成后,Meta将加速构建AR/VR元宇宙平台。 据了解,AI.Reverie成立于2017年,为客户提供API和平台。...05 Quest开启“2022新年特卖”活动 多款VR游戏低价促销 近日,Quest Store正式开启“2022新年特卖”活动,涉及20多款热门VR游戏,包括《Until You Fall》、《Moss...值得注意的是,还更新了两个新年捆绑包。假如玩家已经拥有了捆绑包中的某一款游戏,就无需为游戏支付两次费用,因为Meta采用灵活的捆绑方式。此外,玩家也可以在oculus.com上查看所有促销游戏。

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钉钉的开工利是,会成为企业级市场的双11吗?

:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。...工欲善其事必先利其器,新年过后是企业规划新年发展、采购软硬件设备的黄金期。正是因为此,钉钉选择从元宵节后第一个工作日到月底的这个时间做开工利是活动,来吸引中小企业。...不过,钉钉这个活动不能看成是一次简单的促销,它很可能会在企业级市场形成双11效应,引发连锁反应。...开工利是会成企业级市场的双11 2009年,天猫前身的淘宝在单身节这一天决定来一场促销,规则很简单就是打五折,此后这个活动成长为一个庞然大物,双11不再只是天猫的促销节,而是整个零售业的促销节。...技术产品层面,钉钉与传统的SaaS平台不同,它是一个完全基于移动互联网的企业服务平台,用互联网产品方法论来做企业级软件,进而回归到用户体验。

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新年新气象,腾讯云开发者平台推出持续集成(beta)功能

在这万物更新的时节里,腾讯云开发者平台正式推出持续集成(beta)功能,帮助开发者提高项目的交付效率和质量。...腾讯云开发者平台推出的持续集成(beta)服务是基于 Jenkins 并兼容 Jenkinsfile 配置文件,如果您之前有使用过或者写过 Jenkinsfile 相信您会很快上手。...如何使用持续集成功能 腾讯云开发者平台的持续集成(beta)是基于 Jenkins 的,通过 Jenkinsfile 配置文件完成 CI 的步骤,接下来将引导您一步步创建一个持续集成示例。...找到或者创建 Jenkinsfile 并设置持续集成的触发方式 实时监测持续集成状态 详细的持续集成信息 腾讯云开发者平台的持续集成(beta)服务支持识别项目中的 Jenkinsfile 或通过示例创建

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正月初四丨高性价比VR观影一体机、观影平台助力新年娱乐新方式

华为VR Glass 华为官网限时促销:2899元人民币 显示屏:3K 双FAST LCD屏幕 重量:160g 视场角:90° ? 2019年,华为推出轻薄款的VR Glass。...华为VR Glass配置了华为VR视频平台,包括IMAX大片、热门电视剧、动画片等。同时引入包括爱奇艺、优酷、VeeR、GVR等多家优秀平台资源,足不出户,便可享受私人专属影院。...登陆平台:Steam VR 观影房间:公共虚拟影院或私人影院 ?...2019年12月,社交VR平台Bigscreen与派拉蒙影业建立了开创性的合作。该项合作将2D和3D电影转为VR影院体验,并登陆Bigscreen平台。...除国外的VR观影平台之外,国内爱奇艺、优酷、VeeR、GVR等VR视频平台也不少,且国内的收费模式大概率是会员制,可观看的影片、IP剧集也较多,适合大众的选择~ ?

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我是如何编写了一个可以自动编辑新年祝福语的小程序

(学习一下如何说话),我们先采用了100GB的中文语料CLUECorpus2020数据(涵盖互联网上搜集的各种文字材料)进行预训练,再利用超过10万首中文歌词上训练(见多识广才能说得好),然后搜集各种新年祝福语录...步骤六: 但这还不够轻松愉快,我们使用vue框架编写了一套人机交互界面,调用刚刚写好的web接口,然后导出结果。...步骤七:然后我们要发布我们的人机交互界面,在腾讯云上进行了又一番配置,我们的网站终于上线了!所有人都可以轻松愉快地访问并可以在微信进行分享了。...Developer: Tianrun Chen(神经网络算法) Zhengjie Zhang(web人机交互页面)

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清华AI研究院里程碑事件:成立「智能人机交互研究中心」,发布四大开放平台

人机交互、智能交互方面,探索自然交互的科学问题,建立通过智能技术实现自然交互的理论基础; 二、构建开放平台。...尤政院士表示,智能人机交互研究中心将以促进清华和国家人机交互研究与发展为宗旨,打造具有广泛影响力的学术研究、交流中心、智能交互平台与原创技术推广中心,更好地服务于国家和清华的人工智能发展战略。...四个开放平台 智能人机交互研究中心成立仪式后,史元春教授还发布了四个智能交互开放平台:智能文本输入开发套件 ITIS、人机互启发式英文写作系统 ESODA、情感交互数据库 ACP、视觉脑机交互实验系统...易鑫博士、陶品副研究员、贾珈副教授、王毅军研究员分别对四个开放平台做了介绍。...「除了促进我们研究院自己的分析研究、同行的交流,我们希望通过开放平台能够扩大合作的可能和成果影响的面,我们也希望能够带动产业进步。」史元春教授这样阐释发布开放平台的出发点。

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深度解析京东个性化推荐系统演进史

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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深度解析京东个性化推荐系统演进史!

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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深度解析京东个性化推荐系统

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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一线互联网智能推荐系统架构演进

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...八,总结 个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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深度解析京东个性化推荐系统演进史

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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深度解析京东个性化推荐系统演进史

新版推荐系统是一个系统性工程,其依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?...个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。

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