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云计算概念始于20世纪60年代，如今已经存在了数年，但是在今年，随着云计算的发展，越来越多的公司开始希望利用它提升业务敏捷性，并减少开始。...随着云计算在当前的巨大的需求，部署和管理所需的技能也在增多，未来以下五大职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。 1....Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。...其具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用...简单地说，Linux是一台计算机，使应用程序和计算机操作员访问计算机上的设备来执行所需功能的软件。 对于每一个内核版本，超过1000名开发从至少100家公司作出贡献。
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因此本文主要聚焦日常工作中经常遇到的异常场景，梳理了问题排查定位的思路大图，这样大家在实际项目中如果遇到类似的异常场景，可以按照思路大图进行问题排查定位解决，相信大家掌握了故障定位的分析套路之后就可以做到遇到问题时临危不乱...Java服务异常 系统资源问题定位 系统资源问题定位的核心是找到到底是哪个进程在异常占用系统资源，特别是在服务器中混部了多种服务的时候，经常会遇到系统资源竞用的情况。...接口响应慢问题定位 服务接口响应慢的问题大概是这三种异常场景中最复杂的，主要可以从两个层面进行分析，一个是服务自身存在问题导致接口响应慢，另一个是服务的依赖方出现响应慢导致。...总结 本文主要梳理了日常研发工作中最常见的三种异常场景，分别是服务器资源使用异常、Java服务内存溢出异常以及接口响应超时异常。...同时结合实际的经验提炼了各个异常情况下的问题根因分析思路以及排查定位大图，大家在遇到类似问题的时候可以参考大图中的思路进行问题排查定位以及解决。 END
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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...通过本次 618 充分验证了XView 快速搭建投放的能力以及稳定性，始终保持开放的心态，将服务于更多的业务。
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。...本篇文章，就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候，预测是允许存在一定误差的，我们无法要求实现百分百的准确，但是至少，需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...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。
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。...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： ?...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。...对于我司来说，第一次大力度的大促，只能通过高峰流量来进行倍增预估，然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面，有时候会有其他合作渠道的引流。...2、多节点SLB容量 以上面的示例图来说，单机最优TPS≈450，然后通过增加服务节点数量，再次压测，通过扩容后的压测数值除以服务节点数量，然后和单机混合容量对比，就可以得到多节点SLB的递减比率。
“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...腾讯云服务了小红书、京东、唯品会、蘑菇街、每日优鲜、贝店、什么值得买等主流电商客户，是国内服务电商客户数量最多、范围最广的云厂商。...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%。...同时，腾讯云推出的“小程序·云直播”特色解决方案，融合腾讯云直播技术与微信小程序生态优势，提供云端直播能力及全平台打通的直播服务，为电商平台及品牌商家提供了更便捷、更轻量的直播方案。...另外，腾讯云与优图实验室联合打造的“优图美视”美颜特效SDK，可以满足不同主播的各类美颜、美妆、动效需求。在直播内容审核方面，也提供一整套“机器+人工”审核方案，保障平台内容合规。
“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...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。...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。...三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。 3.对大促期间出现的问题逐一复盘，找到解决方案，优化并持续跟踪。...4.大促活动结束后，需要及时恢复降级的服务。 本文版权归作者所有，未经作者同意不得转载,谢谢配合！！！
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。
用户留存率 = 留存用户数 / 当期新增用户数 计算留存有时间窗口，即和当期数据比，3天前新增用户留存的，称作3日留存；相应的，还有5日留存、7日留存等。...漏斗图 表示在用户的整个访问路径中每一步的转化率。...当重要的营收指标（GMV、利润、订单量）发生异常的时候，就必须要对整个的漏斗图进行分析，判断是网站的入口流量发生了问题，还是中间某一步的转化发生了问题；是内容的问题还是系统的问题，需要逐个进行分析排查。...分析结果是最终的成果展示，在此之前，数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析，需要大量的工作。...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。
由于传统的CVR模型遵从i.i.d.假设（用于训练的数据与实际服务的数据独立同分布），当分布发生波动时，i.i.d.假设失效，模型的预估性能将会受到影响； 万“恶”之源–转化行为的延迟反馈(还是预售之类的机制引发的问题...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。...为每一天都构建了对应表征后，我们使用最近邻算法来检索最相似的历史数据：计算当天表征与历史每一天表征之间的余弦距离并排序。 检索效果： 在表3中，我们提供了几个真实检索结果来更好地展现数据检索的效果。...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。
另一方面，基于大数据和云计算的安全防护技术正在颠覆传统的网络安全防护架构，这种面向下一代互联网的安全防护技术也再次让人们对于网络安全充满信心。 ...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。 ?...接下来就根据评估的各个应用和基础服务需要承担的流量，先扩容一轮，同时开始构造数据模型和压测模型来模拟真实流量，以此验证系统是否能够达标，过程中再进行局部的扩容和优化。
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