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云服务市场硝烟起 三雄争霸

11”带来的购物狂潮余温尚存,“12”又火热来袭,而面对愈演愈烈的促销大战,云市场显然已按耐不住云服务商的热情,各家动作频频,其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表,借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...云市场短兵相接,促销活动夺眼球 记者了解到,12月18日前后,云服务商活动相对集中,中国电信、阿里、腾讯等品牌均在此前后开展活动,其中,主要三家云服务商活动如下: 阿里云:12月18日起,阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括:全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划,以及重量级神秘大礼; 18日当天8:00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等,根据目前官方的消息看,阿里云的本次活动主要以存量客户为主...早在双十一期间,阿里在论坛上就发布公告其双十二活动预告,这次活动还是给阿里云的粉丝不少期待的。...据小编侧面了解,双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动,预估活动力度在5折左右,另外还有Iphone 、mini的抽奖活动,可谓力度空间。

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十二行代码教你搞定写表事务处理数据管理更专业

VFP表事务处理表是指本地表和远程表同时加上事务,这样本地表和远程表,要么同时成功,要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性,如n个相关表被同时修改,在保存数据时,要么全部保存,要么都不保存,这只有用事务来实现。 举例: 入库单增加了一个物料,库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功,库存表没有保存成功,便会出现数据不一致。而加上事务之后,如果库存表没有保存成功,入库单的数据也会回滚,便不保存。...用try结构来处理事务,比用IF每句判断要简单明快得多,我见过许多人写的事务,那个就复杂,看得头晕晕的。...VFP表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理

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手机厂商年底冲销量,降价和新品你战哪一队?

12月21日荣耀周年活动上,则将发布荣耀9青春版,定价1299元起,搭载前后摄主打拍照,可以看到年底华为/荣耀发布了多款中低端手机,冲量目标明显。...降价促销是冲量的杀手锏 手机公司年底促销可以理解。...年底这个黄金促销节点,魅族/魅蓝都没有发布新品,而是对市场已经验证的机型促销,比如12月5日,魅蓝Note 6全系列最高直降300元,当日销量增加1000%,截至目前魅蓝Note 6依旧势头不减,累计销量同比日常增速...在市场已经验证了对应机型的需求后,如果有用户感知强烈的真实降价,自然可以掀起抢购的热潮,特别是在双十二这样的促销节点,真金白银的降价比新机发售更有效果。...如果一款手机发布一个价,没隔两天就降价,显然是不科学的定价策略,市场感知将不会特别强烈,甚至会觉得定价虚高没诚意。只有科学的定价才能在合适的时间节点更有余地地做促销

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vivo商城促销系统架构设计与实践-概览篇

因与商城系统耦合,无法提供针对性的性能优化,造成系统无法支撑越来越频繁的大流量场景下活动。...面对新品发布、11为客户等大流量场景,如何满足高并发场景下的高性能要求。 面对来自上游业务方的不可信调用,以及下游依赖方的不可靠服务等复杂系统环境,如何提升系统整体的稳定性,保障系统的高可用。...而使用缓存就需要关注数据一致性问题,redis缓存还好解决,但本地缓存不就好处理了。因此本地缓存的使用要看业务场景,尽量是数据不经常变更且业务上能接受一定不一致的场景。...如活动编辑后的缓存处理、资源预占后的消息同步、拼团状态流转的消息通知等等。...4.2 热点key问题 在促销系统中普遍使用redis缓存进行性能提升,缓存数据很多都是SKU商品维度。在新品发布、特定类型手机促等业务场景下极容易产生热点Key问题。

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淘宝APP用户行为分析

缺失值处理 只有item_category中存在大量NOT NULL,难以研究,已将其去除不做分析,其余数据中没有缺失值 5.一致化处理 时间数据中的日期和小时存在于一列中,需要将其分开以便分别研究每日和一段日期内的数据变化...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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淘宝APP用户行为分析

缺失值处理 只有item_category中存在大量NOT NULL,难以研究,已将其去除不做分析,其余数据中没有缺失值 5.一致化处理 时间数据中的日期和小时存在于一列中,需要将其分开以便分别研究每日和一段日期内的数据变化...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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淘宝APP用户行为分析

缺失值处理 只有item_category中存在大量NOT NULL,难以研究,已将其去除不做分析,其余数据中没有缺失值 5.一致化处理 时间数据中的日期和小时存在于一列中,需要将其分开以便分别研究每日和一段日期内的数据变化...而双十二当天为周五,促销结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放,结束后可以暂缓一段时间。...而0点之后购买数达到第一个高峰,双十二当天早上八点到10点之间迎来了第二个高峰,此时部分用户早起购买大量商品,而晚上八点到十点经历了第三个高峰,促销活动可以针对这几个高峰期进行重点投放。...2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律,找到用户在不同时间周期下的活跃规律 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动,而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高,此时使用人数最多,活动容易触达用户,营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。

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不只是1207亿,11之于阿里的新内涵是生态、生活方式和用户运营

11结束了,1207亿全天成交额再破纪录。尽管这个活动只有24小时,但其给中国带来的影响却是深远的。正如科技评论人Keso在文章中的评论:“马云改变了中国”。...它可以兼容更多设备,尤其是计算能力弱或者计算需求弱的设备,比如手环、冰箱、微波炉;它是实时在线的系统,可以进行数据收集、云端智能处理、云端实时推送;它还更适合实现不同设备之间的互联互通,进而协同发挥。...11YunOS生态产品集体爆发,也体现出来YunOS理念被市场认可。 对于阿里巴巴来说,YunOS携手生态伙伴加入11战并取得成绩,表明11已不再是一个追求交易额的促销活动。...第一,11对阿里巴巴的价值不只是交易额、不只是完善零售基础设施,还可促进阿里巴巴商业体系的“生态”繁荣。...昨晚马云说的一句话让我印象深刻: “11要做一百届,现在才有八届,可能还有九十二届,还要继续坚持,可能只是做的方式、方法、味道、内涵都会发生天翻地覆的变化。”

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消息中间件能干什么?RabbitMQ、Kafka、RocketMQ正确选型姿势

3,大流量削峰 现在假设我们在做双十二活动促销的时候,在线系统A面临过万的QPS,而另一个后端数据系统B只能处理每秒5000左右的并发,这个时候如果我们将并发全部打到B系统的话,很可能就会挂掉了,即促销活动就会失败...目前主要的开源消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka以及RocketMQ这四类。你面对这么多MQ又该怎么去挑选适合自己公司业务的呢?下面,我们就来看看该怎么去选择消息队列。...业界里一般将kafka用来处理用户的行为日志的采集的传输,用在大数据团队较多,我们公司同样也引入了它,就只是用来收发消息这种的场景,如用户行为日志等。因为,可以接受数据的丢失,而且要求吞吐量要极高。...同时我这里也给点自己的建议: 如果我们业务只是收发消息这种单一类型的需求,而且可以允许小部分数据丢失的可能性,但是又要求极高的吞吐量和高性能的话,就直接选Kafka就行了,就好比我们公司想要收集和传输用户行为日志以及其他相关日志的处理...如果自己所处公司发展迅猛,一年经常搞一些特别促销秒杀活动,公司技术栈主要是Java语言的话,就直接一步到位选择RocketMQ,这样会省很多事情。

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用Python和Tableau对母婴商品销量进行数据分析(附Python源码及Tableau文件)

数据清洗 查看有无缺失值异常值,并进行处理。 trade中的auction_id未指定是什么属性,我们就将他默认改为item_id。...第四季度销量上涨原因 假设和双十一双十二活动有关。 ? 可以很明显看出2013年和2014年十一及双十二当天的销量和销售额都激增。...每年的双十一活动用户量和销量都比往年多,用户量增长为75%-80%。 所以可以认为每年第四季度的销量上涨和双十一双十二活动有很大的关系。 复购率 ? ? 各月产品复购率极低。...每年受春节影响,第一季度的销量会出现全年低点;在双十一及双十二活动促销下,第四季度销量会达到全年峰值。 用户复购率极低,需要从产品质量、价格及购买体验等方面进行考虑改善。...建议 在临近春节前一个星期应该减少产品推广投入,减少进货量,保留低量库存;双十一及双十二预热阶段需要加大力度推广,丰富运营活动,吸引更多的客流量。同时,要增加产品库存,保证稳定货物供应。

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揭开服务降级的面纱!!!

写在前面 ---- 互联网分布式系统中,经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增,比如促销活动时访问量会暴增,为了保证系统核心功能的稳定性和可用性,我们需要一些应对策略。...所以我们经常会在11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉,在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮,也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...详细步骤:后端服务接到下单请求,直接放进消息队列,消费端服务取出订单消息后,先将订单信息写入Redis,每隔100ms或者积攒100条订单,批量写入数据库一次。...我们先考虑一个场景,例如电商平台要搞促销活动,我们按照预估的峰值访问量,准备了30台机器。...但是活动开始后,实际参加的人数比预估的人数翻了5倍,这就远远超出了我们的服务处理能力,给后端服务、缓存、数据库等带来巨大的压力。随着访问请求的不断涌入,最终很可能造成平台系统崩溃。

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猿设计11——真电商之促销的玩法你真的知道吗?

促销带来的销量,再配合广告,从而让某一品牌提高知名度。 (4) 推新款爆款。通过大力度的促销,快速让新款打开销路,同时提高店铺、其他商品的曝光。 (5) 平台竞争。...11、618,机会都是购物节名词,别人都搞你不搞,坐等关门回家了。 (6) 提高交易额、订单量、客单价。出发点往往和资本市场有关,比较邪恶,不讲了。 ?...(8)秒杀 本来和直降差不多,但是“跳楼价”的威力比较大,需要单独来做处理,话题很大,暂时设计上支持。...业务的事情讲了一堆,那么这个促销杠杆是怎么来玩耍的呢?还记得之前在商品上设计的“供货价吗”?我们一起来看下,商品被“促销的过程”。 ?...4、控制焦点(Activation) 控制焦点代表时序图中的对象执行一项操作的时期,在时序图中每条生命线上的窄的矩形代表活动期。

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一文了解电商促系统的高可用保障思路-献给技术伙伴们

电商活动通常会在一些特定的节点或者节日举行,比如“11”、“618”、“黑色星期五”等,这些时期的电商促极具吸引力,既有大量的商品打折优惠,又有丰富多样的活动供消费者参与,是电商平台提升销售业绩的重要手段...1.2 典型的电商活动简介 618促:每年6月是京东的店庆月,也是京东的电商促销主战场,在店庆月京东都会推出一系列的大型促销活动,从6月1日延续至6月18日(近几年开始从5.20日左右开启预售模式...双十一&双十二: 双十一是指各网络购物平台在每年11月11日的大型促销活动,最早起源于中国阿里巴巴旗下购物网站在2009年11月11日举办的“淘宝商城促销日”,现已演变成全行业一年一度的购物活动,及影响全球零售业的消费现象...双十一购物节战场延伸进12月,即“双十二”。(备注:淘宝商城项目刚独立,后更名为天猫,该营销活动主打品牌商的商品,是想要模仿美国感恩节促销这种活动,通过一个活动或一个事件,让消费者记住淘宝商城)。...(参考维基百科) 除上述比较大型的电商促销活动外,其他零售电商平台比如苏宁818、国美418,以及其他电商平台也在自己造节日,而近几年的拼多多、抖音、快手等电商平台更多的是借势11或者618来提升整个电商平台的

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微服务应该这么搞,才能少踩坑!

促销活动或秒杀时,访问量往往会猛增数倍。技术团队在活动开始前一般都会根据预估访问量适当增加节点,但是假如流量预估少了(实际访问量远大于预估的访问量),系统就可能会被压垮。...所以我们经常会在11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉,在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮,也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...我们先考虑一个场景,例如电商平台要搞促销活动,我们按照预估的峰值访问量,准备了30台机器。...但是活动开始后,实际参加的人数比预估的人数翻了5倍,这就远远超出了我们的服务处理能力,给后端服务、缓存、数据库等带来巨大的压力。随着访问请求的不断涌入,最终很可能造成平台系统崩溃。...因为促销活动流量来自于用户,用户的请求会先经过网关层再到后端服务,所以网关层是最合适的限流位置,如下图。 ? 另外,考虑到用户体验问题,我们还需要相应的限流页面。

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双十一的新使命已从培养网购习惯变为培养品质消费理念

已进入第八年的11,看上去有些增长乏力,然而更可能的原因或许在于,今天的11已经不再是8年前的那个促销活动了,以促销为目的的交易额已不再是它的核心追求,重塑中国人消费观才是其核心要义。...电商平台不再将11当促销节 天猫11最初的玩法是“五折”促销,通过大力度优惠来促进消费者剁手,说到11我们就会想到便宜、低价、划算。...京东今年11的口号是“好物低价上京东”,其通过与沃尔玛等战略合作伙伴引入品质和大牌商品,同时确保参与11活动的商品70%以上为热销商品,超半数为今年新款,拒绝尾货清仓的甩卖式促销。...显然,11对美丽说蘑菇街来说已不再是一个促销活动,而是引导品质消费、升级消费理念和拥抱消费升级的工具。 11期间,依然还有一些电商平台在打价格战,强调产品低价。...中国正在迎来一次消费升级。

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小程序变现的套路你了解有多少?

小编了解到的一个小程序第三服务商的品牌,他们最大的一个特点是020的引流模式。什么是020模式,就是商户本身小程序可以引流,还可以通过平台引流变现。...商家根据自己的需求决定要不要投放自己的促销活动,优惠信息等获取曝光量。平台也可以通过收取这些广告费用来变现。...发布动态 跟稀有广告位的原理一样,商家可以在平台上发布自己店铺的促销信息,优惠活动、招聘广告等。...动态置顶 动态置顶就是说商家发布的动态停留在前面,平台用户数量多他们发布的动态也多,这样消息很容易会被刷下去,这跟朋友圈一样,但是又跟朋友圈不同,平台小程序上可以设置置顶,商家根据需求购买置顶位置的时间...就比如国庆促销活动,可以购买国庆7天假期的置顶动态,让进来的用户一眼就能看到活动信息。 内容变现 小编了解到:平台小程序运营者可以根据发布内容质量设置收费阅读。

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抗千万级调用的电商服务架构实现

电商是典型的促销拉动式场景,也是价格战驱动的场景。618和11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下,对秒杀、抢购是很热衷的玩法。 促销式的拉动对系统的挑战是什么呢?...大型电商系统的架构 基础架构层 这层实际上是中间件和服务,包括MQ的消息、Job的调试中心、sso联合登陆,还有发消息的,分布式的文件存储,用户上传的一些图片等等,除此之外还有应用监控的整个体系、自动发布...这种分法对于查询用户所有订单时就要去各表捞数据,因此可以按用户维度来异构一张表。对于数据的存储,会分为热数据、冷数据和温数据,分别存在不同的地方。同时也会对数据进行聚合。...消息队列的应用 应用消息队列是做服务解耦的好方法。但也要考虑消息失败和重试的场景,需要来做一些补偿处理。...比如在促时,先把订单放在缓存时,再进行落库等操作。同时还要有服务分组和故障的隔离。比如秒杀时,对秒杀的应用单独部署,当秒杀的应用挂了之后,不会影响其他服务,因为有服务的隔离。

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美妆押宝双十一,各平台卷出新高度

各平台“内卷”双十一进入10月后,各电商平台先后公布双十一优惠活动细节,我们梳理了天猫、京东、抖音、快手四典型电商平台的2022年十一的运营策略, 发现上述平台的运营各有侧重,对这次大促似乎志在必得...并配以档位促销优惠,分别为“每299元减50元”和“每1000元减100元”,均封顶40000元,活动期间同一款商品仅可参与其中一档促销。...数据显示,2022年受疫情影响,美妆整体大盘承压,随着超头部主播复出、节日促,行业有望一定程度拉升消费意愿,但是高基数、促逐步疲软态势下,增速预计继续放缓。...根据QuestMobile数据,在淘宝直播中,美妆销售额占比达到91.2%,远高于其他品类。据天猫公布的数据,在2021年十一期间,欧莱雅集团更是成为天猫首次出现的两百亿品牌之一。...》,天风证券《淘系美妆销售回暖,关注品牌商“11”备战》,国金证券《美妆:减重赛道蓝海风起,“11”渐近促将至》,首创证券声明:本文仅作为知识分享,只为传递更多信息!

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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

高可用设计是互联网系统架构的基础之一,以天猫双十二交易数据为例,支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下,如果这个时候系统出现不可用的情况,那后果将不可想象。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 同时,技术上来讲,消息队列一般分为两种模型:Pull VS Push Pull 模型:消费者主动请求消息队列,获取队列中的消息。...Push 模型:消息队列主动推送消息到消费者 其中 Pull 模式可以控制消费速度,不必担心自己处理不了消息,只需要维护队列中偏移量 Offset。...Push 比较适合实时性要求比较高的情况,只要生产者消息发送到消息队列中,队列就会主动 Push 消息到消费者,不过这种模式对消费者的能力要求就提高很多,如果出现队列给消费者推送一些不能处理消息,消费者出现...降低数据一致性:在促的时候,我们发现页面上不显示真实库存的数据,只显示到底有还是没有库存这两种状态。 ?

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电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层

高可用设计是互联网系统架构的基础之一,以天猫双十二交易数据为例,支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下,如果这个时候系统出现不可用的情况,那后果将不可想象。...电商平台备战促销季的运维秘诀——高可用服务层 同时,技术上来讲,消息队列一般分为两种模型:Pull VS Push Pull 模型:消费者主动请求消息队列,获取队列中的消息。...Push 模型:消息队列主动推送消息到消费者 其中 Pull 模式可以控制消费速度,不必担心自己处理不了消息,只需要维护队列中偏移量 Offset。...Push 比较适合实时性要求比较高的情况,只要生产者消息发送到消息队列中,队列就会主动 Push 消息到消费者,不过这种模式对消费者的能力要求就提高很多,如果出现队列给消费者推送一些不能处理消息,消费者出现...降低数据一致性:在促的时候,我们发现页面上不显示真实库存的数据,只显示到底有还是没有库存这两种状态。 ?

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