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。...“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。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
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...大促中，大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递，是一家以快递为主体，以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...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。
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。...公司角度，运营数据是公司运行发展的管理基础，既可通过运营数据了解公司目前发展的状况，又可以通过调节这些指标对公司进行管理，即数据驱动运营。...而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示，可以更直观展示和发现数据的规律，互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间，展示在时间维度上的数据变化规律。 2....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。
围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力，并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务，从低码开发到测试上线...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
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一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
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基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
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...布局形态：全屏、半屏 点击事件：跳转、接口请求 数据绑定：静态配置数据、接口请求数据 3.3 搭投平台设计 搭投平台的建设主要有俩个目标，一是支持高效的搭建弹窗预览内容，二是支持快速配置投放规则，以下是一个设计图
笔者所在的就是数据中台的大前端团队，既为阿里经济体提供数据服务，又着力为上云企业打造属于自己的数据中台，处在前端技术、商业模式、产品设计的最前沿，且听我慢慢道来。...研发生意参谋等数据分析产品直接服务大、中、小商家，提供统一数据服务标准化数据使用流程，将数据分析的算法能力服务化，将支撑内部的数据服务上云搭建客户自己的数据中台，研发 BI 平台完成数据决策的最后一环。...当然，挑战性也非常大，首先是数据壁垒的挑战，要说服其他团队将数据交给你管理绝非易事。其次是价值挑战，如何证明数据中台存在的价值，并做到肉眼可见的业务增值。...容：即是生意参谋用户的浏览器兼容，又是多端用户的兼容，也是 BI 分析结果的数据大容量。有容乃大，方显前端功底。 “如何看数据” 这恰是做为数据前端人的使命和责任。...我们是数据中台大前端 “ 前端不是因为我们用 JavaScript，而是因为我们站在业务最前端，解决业务端的问题，所以我们是前端 ”。
刚接触迅达平台大数据一个月，把一些基本“748260738”知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。...---- 748260738大数据处理流程： image.png 1.是数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来...2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。...---- 数据采集： 1.批数据采集，就是每天定时去数据库抓取数据快照，我们用的maxComputer，可以根据需求，设置每天去数据库备份一次快照，如何备份，如何设置数据源，如何设置出错，在maxComputer...下图是检测任务实例运行状态 image.png 2.实时处理：采用storm/spark,目前接触的只有storm,strom基本概念网上一大把，在这里讲一下大概处理过程，首先设置要读取得数据源，只要启动
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。...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。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。...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。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
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： ?...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。
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。
“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...其数据显示，从5月开始，各大电商平台的用云量增长明显加速，6月创新高。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。...腾讯云解决方案架构总监崔博给出的数据显示：今年1-3月，受外部环境影响，电商行业云端用量增长较慢，4月外部环境逐渐稳定，行业用量增长逐步恢复，5月用量增长提速。...腾讯云直播平台的数据显示，从今年一月到六月，直播卖货的带宽增加了500%。 直播带货的商品展现形式更多、用户可以更好地感知商品，提升了流量变现的效率。
一、友盟+ U-App 友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。...友盟1.jpg 时段详情可以称得上特色功能了，分为趋势和详细数据，能实时反映各个渠道在每个小时维度下的数据表现。...友盟2.jpg 而用户洞察和生命周期这两块是友盟近期推出的移动统计 AI版卖点，象征着友盟从数据统计服务进一步向数据分析领域纵深，能实现多大的价值还需要进一步观察。...，用横向数据列表的方式表达。...OP2.jpg 总体而言，openinstall 基本放弃了统计平台的数据分析表现，而是专注于渠道数据统计这片土壤。
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这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...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。...，同时纠正历史数据可能带来的偏差： 其中，B(x,y)代表历史数据对应当天前10小时的CVR均值，可以从历史数据中统计获得；而B‘(x,y)代表大促当天前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。...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。
腾讯大数据的自治方案项目被称为平台大脑，其实现路径，是从数据平台自身的可观测性开始，向上构建决策能力，逐步向半自动化以及自动化演进，最后实现智能化。...其次如果在单场景中已经做了一些智能化应用的情况下，如何快速地泛化到更广泛的领域，是决定平台大脑的发展速度和可达范围的一个关键因素。所以建设平台大脑，需要有如下图所示的三个关键性的能力。...（1）可观测数据底座可观测的数据底座是对整个大数据平台自身的一个全方位的观测和画像，通过对大数据领域一些常见问题的解决思路进行抽象，刻画出大数据领域的特征，包括任务、数据、服务三大主题。...这三大主题主要是解决平台运营问题，也就是对资源的使用问题。...，具有相当大的业务附加值和最小使用障碍。
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