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理解Load Average做好压力测试

SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低,最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试,但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响,因此去问了DBA和SA,得到的结果相差很大,看来不得不自己去找找问题的根本所在了。

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数据质量监控好,数据开发背锅少

数字化转型是业务、流程、管理和技术一次变革,随着企业数字化进程加快,各业务形态整合深入,相关业务系统迭代加速,数据多样性非结构化、半结构化和结构化数据涌现且数据量级呈井喷式增长。在信息时代,数据已和资本、土地、技术,知识和管理同样重要的生产要素存在,同时,数据消费者对准确性和时效性数据迫切需求与日俱增,如何提升数据质量方法很多,以后另做分享,此篇讲解数据质量监控的重要性,因为大数据技术暴露出的问题有可能超出开发同学的认知,有同学自信满满这写肯定没问题,实际上出现超出了其认知的问题出现了,就会发生数据故障,待发现时为时已晚,所以数据质量监控能不以人的意志为转移地识别超出认知的是否有数据质量问题,重要性不言而喻。

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干货 | 机器学习在酒店呼叫中心自动化中的应用

作者简介 周振伟,携程数据智能部数据科学工程师,同济大学硕士,主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。 无论是出门旅游还是商务出行,在外能有一个舒适的住处,往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。 打开携程APP,看中一家不错的酒店下单后,会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店,酒店进行查房,确认是否有空余房间,然后回复携程,再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成,很多时候只需十分钟,在这背后,携程的呼叫中心起到了重要的作用。

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干货 | 携程呼叫中心移动坐席解决方案

作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队,其在传统呼叫中心基础上,结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术,为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 一、前言 智能手机早已成为日常生活中不可或缺的一部分,随着移动互联网的快速发展,人们的生活习惯与工作方式也在不断发生改变。从移动通信、移动支付,再到移动办公,“移动化”已渗透至各行各业,并逐步成为企业业务发展的趋势。 携程呼叫中心研发团队根据业务的需求,研发完成了一套完整的呼叫中心移动坐席解决方案,使业务坐席不再受制于工作时间、办公地

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客户,你到底爱不爱我啊? | 大数据量化情感

数说君的文前话 女:“老公,睡了吗?” 男:“还没” 女:“哦,那快睡吧” 男:“恩” 女:“你跟我说话那么不耐烦,那么不走心,那么简短连符号标点都没有!你根本就不爱我!!!” 这样的一幕大家多多少少都会遇到过一点,尤其是广大男同胞们,文字无法反应出一个人全部的情绪信息,没有语气、没有语调,但多打一个“呢”字——还没呢~/恩呢~——就好像自己要被掰弯了似的,于是闹出误会。 在商业社会中,各种标准格式的客户调查、售后问卷,更是冷冰冰的文字数据,所反映的客户情感信息就更少了,客户所选择的或者填写的,他们对产品的

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