大家好,相信很多的同学都是用过腾讯云,并且都有感情了,今天为大家分享一个经验,如何使用100元预算,建一个1年的Web网站!!!废话少说,直接上干货:
今年的双十一,腾讯云各大产品新购都给出了新高的优惠力度。 除了新购,续费活动比初恋还令人心动。 这种时候,相信很多人都想把自己的各种业务都转来我们良心云了! 因为,D妹最近经常会被问到以下各种问题: 我的服务器在xx云,怎么迁移过来呢? 我的域名和DNS解析在xx云,迁移过来影响备案吗? 我的对象存储在xx云,怎么转到腾讯云呢? 我的CDN在xx云,想切换到腾讯云怎么做? 那么今天,我们整理了五个最常见的迁移场景,强烈建议各位转发收藏,妈妈再也不用担心我需要全网找攻略啦! 01 域名转入 简
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
墨墨导读:2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕,大会历时两天,来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京,见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢,以及市场的风云变迁。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性,离线数据、实时数据分别指的是什么,业务应用时,究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求,想着肯定越实时越好,数据团队怎样
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
前段时间收到某个 Kafka 集群的生产客户端反馈发送消息耗时很高,于是花了一段时间去排查这个问题,最后该集群进行扩容,由于某些主题的当前数据量实在太大,在对这些主题迁移过程中花费了很长一段时间,不过这个过程还算顺利,因为在迁移过程中也做足了各方面的调研,包括分区重平衡过程中对客户端的影响,以及对整个集群的性能影响等,特此将这个过程总结一下,也为双十一打了一剂强心剂。
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,同时也积累了诸多最佳实践。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
引言:要做深度学习,必然需要 GPU,如何构建一个弹性的 GPU 环境是很多读者关心和常问的问题,今天主要分享关于云服务器的选择。
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
使用Java读取文件时,要评估文件的大小,避免因为文件过大而造成OOM,参见:Java高效读取文件 RateLimiter可以用来限制请求的速率,有两种应用场景:针对一些核心接口,在参与大促(双十一)等活动时,为了避免服务被突然暴涨的流量打挂,需要限流;在进行数据迁移或数据扫描时,为了避免对DB的压力过大,也需要限流。 在Linux下要求两个文件的差集:grep -F -v -f b.txt a.txt | sort | uniq,参考:LINUX Shell 下求两个文件交集和差集的办法 logbac
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通,终于邀请到分布式任务调度与计算框架:PowerJob 的作者 Salieri,加入 HG 的开源讲解系列,开启了他的 P
剩喜漫天飞玉蝶,不嫌幽谷阻黄莺。2020 年是不寻常的一年,Flink 也在这一年迎来了新纪元。
尽管没有参与到双十一的剁手大战当中,但是,我依然感受到了双十一的浓浓氛围。满屏的红包雨、不断弹出的推广链接、朋友圈里不断刷屏的盖楼活动,还有各大卫视的双十一的晚会都在告诉我双十一已经真真切切地来到了我们面前。虽然各大电商平台的数据依然表现良好,并且参与了千亿元的大项目,但是,隐隐约约当中,这个双十一似乎有了一些不一样的味道。
因为我的cvm使用的开发者套餐,带宽和配置已经跟不上我目前的节奏了,趁着双十一我买了一个高配置的LH,我看到了控制台新上线了一个共享镜像功能,这里就帮大家测试一下业务的离线迁移效果。
MySQL技术专家,现任爱可生技术服务总监,负责MySQL数据库在传统行业客户的应用推广与技术咨询,曾为运营商、银行、证券、保险、航空等行业内数家大型企业提供MySQL技术咨询服务。
上周举行的腾讯云知识分享,雁栖学堂湖存储专题第八期 GooseFS 数据湖存储数据成本迁移篇已经圆满结束了。 腾讯云存储团队高级产品经理林楠,带我们一起探讨了如何将本地大数据集群上的数据迁移到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式,用户可以根据业务需求,按需选择适合自己业务的迁移方案。 本次分享将从以下四个维度来介绍的数据湖存储迁移方案: 一、数据迁移流程; 二、迁移服务平台; 三、离线迁移; 四、大数据迁移; 数据迁移流程 首先,我们来看一下迁移的全流程、目的、以及评估方式;
机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
2007 年毕业后一直从事服务化相关的工作,最早在国家电网做电子商务平台 SOA 化的工作,之后在京东负责京东的服务化框架 JSF,目前在蚂蚁金服中间件服务与框架组负责应用框架及 SOFAStack 相关的工作。
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目,是一个围绕湖存储技术领域,基于存储加速服务,覆盖了前沿趋势,时事热点,客户案例,大咖分享,开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第八期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”,介绍数据湖加速器 GooseFS 数据迁移篇 。 分享内容 本次分享内容主要探讨如何将本地大数据集群上的数据搬迁到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式,用户可以根据业务需求,按需选择适合自己业务的迁移方案。本
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
云探针是什么呢?云探针,其实就是用TCP,对服务器进行一次握手连接后,得到服务器的运行状态。
每年“双11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双11的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
用户在腾讯云上自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群,如果要迁移至腾讯云ES,用户可以根据自己的业务需要选择适合自己的迁移方案。如果业务可以停服或者可以暂停写操作,可以参考离线迁移的四种方案。
剩下的只有主播们卖力的叫喊,电商平台们食之无味,弃之可惜的无奈,还有你早已满满的购物车,却依然还是满满的。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 (最终方案)
双十一刚过,今年的双十一四场晚会“分台而播”,“猫狗狮拼”的战斗日趋白热化、“丁工人们”即便是没了手,还在持续输出,着实也是不容易。
离线迁移需要腾讯云对象存储(COS)的支持,获取目前 COS 支持的地域可参考 COS可用地域,请确保您所在地域在支持范围内。
随着业务数据量的剧增,传统MySQL在数据存储上变得越来越吃力,NoSQL因其良好的性能、扩展性、稳定性逐渐成为业务选型的首要考虑。TcaplusDB是腾讯云推出的一款全托管NoSQL数据库服务,旨在为客户提供极致的数据据存储体验,详细信息请参考官方文档。本文主要介绍如何将MySQL数据迁移到TcaplusDB。
在刚刚结束的「 PingCAP 用户峰会」中,PingCAP 研发副总裁唐刘、PingCAP 中国区技术服务总经理李超群从 PingCAP 的 自主开源、工程研发体系、产品未来技术演进方向 等方面,分享了 PingCAP 如何 通过产品研发和服务体系将产品价值“又快又稳”地交付给客户,获得客户的信任,并帮助客户实现成功 。以下为分享实录。
疫情以来,餐饮行业总体的损失不可谓不沉重,但最先从打击中恢复的却是门店数量最多、经营最复杂的各大快餐巨头,或者更具体的说,是那些在 DTC 有着更多投入和积累的快餐企业。以去年双十一为例,多家快餐顶流仅用不到 12 小时就突破了去年双十一全天的销售额,业务涨势喜人。
即将迎来第十二个年头的双十一正在遭遇越来越多的质疑,在这些质疑背后,正是传统电商模式与用户需求开始脱节的佐证。
11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
注意点: 1、在完成数据迁移之前,上游业务依然是访问旧数据库的。 2、研发一个数据迁移工具,进行离线数据迁移。 3、不断刷新“追加日志” 4、写一个数据校验脚本。将新旧库数据进行比对,直到追平。 5、在架构的时候就应该考虑到有一天要迁移,所以这时候就可以平滑迁移了。比方说:使用虚ip的方式。
在之前的文章Elasticsearch跨集群数据迁移之离线迁移中,我们介绍了如何在离线场景下把自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群迁移至腾讯云的ES, 但是如果在迁移过程中业务不能中断或者不能够暂停写操作,就必须采用其它的方案进行迁移。2020年5月份,腾讯云ES上线的新版本中,对集群节点所在的网络进行了优化,使得集群节点能够反向访问到用户VPC下的ip,因此采用集群融合的方式可以实现在线不停服地迁移自建ES集群至腾讯云ES。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
来源 | https://juejin.im/post/6863283398727860238
数据迁移,是一个非常复杂的过程,不仅仅是将数据从一个地方移动到另一个地方。这里需要考虑业务定义、架构变更、应用改造、数据安全等诸多方面问题。在实际迁移工作中,需要结合企业的方方面面,做好合理的规划及实施,否则很可能会导致迁移结果达不到预期,浪费人力财力。在正式开始迁移之前,有几项工作是需要提前考虑的。
在很多实时数据处理的场景中,都需要用到流式处理(Stream Process)框架,Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming(Spark 2.0出现),先阐述流式处理框架,之后介绍Spark Streaming框架使用。
每年“双 11”都是一场电商盛会,消费者狂欢日。今年双 11 的意义尤为重大,它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说,双十一无疑已经成为一场大考,考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
目前,Web应用的核心数据通常存放在数据库中,比如说用户信息、订单信息、交易信息等,同时,数据库和编程语言是无关的,通过SQL交互,Java、Php等语言写的程序需要访问数据库,执行业务逻辑,展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性,譬如:1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源,为了复用这些资源,目前采用连接池技术,2. 连接池的连接数是有限的,如果用户过多,势必要等待,3. 读写数据时需要加锁。
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