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促销活动丨服务器+实时音视频强强联手,助您快速构建高性能音视频服务

只需几分钟时间即可轻松获取 数百个甚至数千个服务器实例 低门槛快速接入腾讯实时音视频 快速搭建属于你的云服务 ? 针对职业教育、小班教学、K12等1对1或1对多的场景,依托腾讯云实时音视频能力和专为教育行业定制的富媒体功能,实现老师、学生间实时互动答疑,课件共享、屏幕分享、课程录制等功能。 ? 实时音视频支持全球端到端时延小于300ms,抗丢包率超过40%,抗网络抖动超过1000ms,弱网环境下仍能保证高质量的音视频通信,确保视频通话过程顺畅稳定; 云服务器CPU频率高达3.3GHz,适合视频编解码 针对本次活动 我们对新老客户都做了不同的优惠活动 保证“雨露均沾”! ? 腾讯云服务器和实时音视频 组合优惠购 最低享受3.6折优惠! ? ? 实时音视频TRTC首购三折! 史无前例! 还有更多优惠活动等你来! ? 点击下方“阅读原文”立即购买! ? ? 腾讯云通信 一直致力于 让每个企业 都享受智慧服务带来的改变 END 未来可期 ?

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你们公司在使用 Flink 吗?

小田,你看能不能做个监控大屏实时查看促销活动销售额(GMV)? 小朱,搞促销活动的时候能不能实时统计下网站的 PV/UV 啊? 小鹏,我们现在搞促销活动能不能实时统计销量 Top5 啊? 现在搞促销活动结果服务器宕机了都没告警,能不能加一个? 小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况? 小夏,我们 1 元秒杀促销活动中有件商品被某个用户薅了 100 件,怎么都没有风控啊? 小宋,你看我们搞促销活动能不能根据每个顾客的浏览记录实时推荐不同的商品啊? 。。。 从这些需求来看,最根本的业务都是需要实时查看数据信息,那么首先我们得想想如何去采集这些实时数据,然后将采集实时数据进行实时的计算,最后将计算后的结果下发到第三方。 大概会有以下三个方面: 数据实时采集 数据实时计算 数据实时下发 本文从日常老板的需求口吻来讲解现在越来越多的实时性要求高的需求,并将这些需求做了个归纳统计,然后从需求里面得到了该如何去实现这类需求,是需要实时采集

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    大数据“重磅炸弹”:实时计算框架 Flink

    小田,你看能不能做个监控大屏实时查看促销活动销售额(GMV)? 小朱,搞促销活动的时候能不能实时统计下网站的 PV/UV 啊? 小鹏,我们现在搞促销活动能不能实时统计销量 Top5 啊? 现在搞促销活动结果服务器宕机了都没告警,能不能加一个? 小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况? 小夏,我们 1 元秒杀促销活动中有件商品被某个用户薅了 100 件,怎么都没有风控啊? 小宋,你看我们搞促销活动能不能根据每个顾客的浏览记录实时推荐不同的商品啊? 。。。 从这些需求来看,最根本的业务都是需要实时查看数据信息,那么首先我们得想想如何去采集这些实时数据,然后将采集实时数据进行实时的计算,最后将计算后的结果下发到第三方。 大概会有以下三个方面: 数据实时采集 数据实时计算 数据实时下发 本文从日常老板的需求口吻来讲解现在越来越多的实时性要求高的需求,并将这些需求做了个归纳统计,然后从需求里面得到了该如何去实现这类需求,是需要实时采集

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    当我们谈论秒杀时我们要做什么?

    秒杀业务业务特点 服务承载的访问压力大 瞬时流量突增:业务促销活动在特定时间开启,大量用户请求等待活动开启后瞬间涌入 抢购脚本带来压力:灰产通过抢购脚本薅羊毛,一方面带来额外的系统压力,另一方面影响抢购活动公平性 DDOS趁虚而入:可能存在竞对在活动期间使用DDOS攻击网站 存在明显的访问热点 热点集中:少量优惠力度大的商品成为抢购热点,比如小米华为手机,10万台手机在1分钟内售罄 热点未知:部门商家和商品可能并不在预计的促销范围内 在活动进行过程中,如果业务流量过大,业务需要紧急扩容,底层容器服务需要能够支持分钟内的快速弹性扩容,因此容器调度、镜像分发、服务发现的效率都需要相应的进行提升和优化。 准实时监控 这里的技术挑战主要是在海量业务和数据库的场景下,如何做到全局有效而实时的监控数据采集和分析,一方面是为了实时监控系统健康度,另一方面则是pr需求。 系统预热 大量流量会在大促开始的第0秒集中涌入,活动开始前需要完成 JVM预加载代码、缓存预热、数据库连接池预热等系统预热工作。

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    互联网人口红利殆尽,电商行业数字化转型突破流量壁垒

    线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来,据数据显示,2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势,实物商品的线上零售额同比增速达15.3%,占社会消费品零售总额的比重为24.3%。 首先,对商家自有渠道数据进行高效整合,通过SDK采集web端、APP端、小程序端、手机H5端的用户数据,实时采集微信公众号、短信链接等用户行为数据,以及CSV/API获取用户数据、订单数据等,将多端渠道数据源汇集到统一的数据池 完整的数据运营闭环需要完成数据采集、治理、管理、分析、应用和测量,这样才能产出个体级别的用户信息,而不仅仅是简单地了解目标用户的基本信息统计,只有落实到不同个体间的差异性划分,才能做到更好实现从用户体验为出发点 1、获取用户 策划渠道拉新活动,自动化策略执行降低获客成本,提升注册登录转化率。 2、提高活跃度 多渠道活动整合营销,全触点持续激活,延长用户平均在线时间,提升DAU/MAU。 3、提高留存率 循环促销活动调动用户的参与热情,设置每日打卡任务提升次日触发行为,从而实现日/周/月的整体留存率提升。

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    2018-08-15 实战回顾:苏宁金融营销系统的重构之路

    建设营销数据中心,包括:营销行为数据都采集,存储,分析,报表。满足营销数据可视化,活动效果数据分析等需求。 4. 拆分出规则引擎。 独立的规则引擎系统,承载上游所有促销形式的规则计算,节省资源。 商品详情页促销前置服务:应对流量较高的商品详情页、搜索等页面提供的促销查询服务。 现在,苏宁金融营销系统架构 V2.0 时代,统一活动中心配置营销活动,且区分实时营销、事后营销(任务),同时区分线上活动、线下活动、全渠道活动。 这种类型的活动,每次用户请求必须校验,为了避免数据不一致性,总次数、金额需要集中存储,根据 key= 活动 ID 存储到某台缓存设备,一旦活动访问流量比较大,那么就会导致缓存热点问题。 苏宁金融营销系统也沿着这个思路发展,规划系统的发展方向,未来规划包含:营销流程全闭环,营销过程实时数据,智能报表,营销数据挖掘,营销活动推荐,营销活动预算自控。 ?

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    你防御DDoS时也有这几大困惑吗?如何减少DDoS攻击造成的损失?

    它通常需要流量分析来确定到底发生了什么。 我们知道防御DDoS需要争分夺秒的进行,能快一分钟,业务中断遭成的损失也会减少一分,整个防护系统要足够的实时。 要做到足够快,人工分析一定是来不及的,必须要足够自动化、智能化,通过离线的基线画像计算,加上实时的智能策略,现在能做到了95%以上的应用层 DDoS 攻击都可以在3分钟内自动防护成功,并且将业务恢复,因为整个分析决策链路比较长 在流量采集、分析和拦截都要做到实时化,特别是攻击流量大的时候,实时分析对整个链路的性能都有很大挑战。误杀问题是应用层防御DDoS的众多的挑战其中之一。 当业务有促销或者秒杀等活动时,短时间内的流量激增,且部分秒杀场景中大量IP集中访问一个页面,甚至此时正常业务就已经受到影响,服务端响应过慢了,此时各个维度都跟正常基线相关也非常大,DDoS防护里的攻击检测系统很容易将这种行为误判为 如果一个新上线的业务就遭受攻击,或者业务刚接入防御系统,此时防御系统缺少该业务的画像,并不知道它正常流量是怎样的,防御效果就会大打折扣。

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    “618”大促落下帷幕,我们守住了2.7亿张优惠券

    作为上半年规模最大的促销活动,各大电商平台给出了最大的优惠力度,成绩也都再创新高。 为保障大促顺利进行,腾讯云提前调度资源、组织驻场团队,提供了全方位的保障方案。 弹性应对流量峰值 虽然都是大促,不同电商平台的模式不同、促销策略不同,流量峰值出现的时间也不同。比如,京东在6月18日凌晨,流量猛增,早就“加车完成”的买家目的明确,到点就抢。 面对充满不确定性的流量峰值,腾讯云CDN有超高的带宽储备,足以应对促销活动时爆发性的用户访问请求,快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以适应促销流量的增长,无需人工介入。 通过腾讯云的大数据解决方案,电商平台可以更了解用户,实时推荐用户“可能喜欢”的产品。 通过用户的点击、浏览、搜索等信息,利用Spark Streaming等流式大数据工具, 实时处理分析用户行为, 并快速做出应用的变更与推荐。

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    营销自动化赋能场景生态圈——实现全触点精准营销

    一、“广撒网”引入流量,“重点捕捞”深度互动 1、“广撒网”引入流量 数字广告是所有触点形式中成本最低的广告形式,能在广告主和用户之间搭建起双向沟通链路,随着客户端数据采集技术的升级,在跟踪客户触媒行为的过程中 例如点击了某个促销广告,并在落地页停留时间超过10秒时,落地页数据监测后台通过识别用户唯一识别标志ONE-ID对产生的行为数据进行标签化管理,形成个性化的用户识别ID。 例如在线教育行业的消费者购买决策链路大约持续在1-2个月之间,那么在这个时间链条内,对于深度互动过的消费者加大营销投放的重点覆盖,执行基于激励措施的促销活动进行多次触达,提升消费者购买意愿,逐步击破消费者的内心障碍 四、追踪用户行为路径实时召回 在品牌自有的渠道中,自动化营销系统能从文章内部的一次驻足到APP互动的一次点击,自动追踪用户行为,实时抓取用户浏览数据、关注点特性、意向产品等,实现用户需求的深度洞悉和实时互动 面对已有深度互动行为但没有最终完成消费转化的用户进行实时召回。

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    一文详解微服务架构

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 另外,为了提高系统的实时性,加入了消息队列机制。架构如下: ? 完全拆分后各个服务可以采用异构的技术。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    一文详解微服务架构 (转载非原创)

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 然后小明采用Prometheus作为指标采集器,Grafana配置监控界面和邮件告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    一文详解微服务架构

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 然后小明采用Prometheus作为指标采集器,Grafana配置监控界面和邮件告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    一文详解微服务架构

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 然后小明采用Prometheus作为指标采集器,Grafana配置监控界面和邮件告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    还不知道如何实践微服务的Java程序员,这遍文章千万不要错过!

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 然后小明采用Prometheus作为指标采集器,Grafana配置监控界面和邮件告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    深度好文:详解微服务架构

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。 另外有一些集中式的流量处理也会影响性能。

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    一文让你理解微服务架构(图文详解)

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。 比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。 除了网站外,还需要开发移动端APP,微信小程序等。 …… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。 另外,为了提高系统的实时性,加入了消息队列机制。架构如下: ? 完全拆分后各个服务可以采用异构的技术。 然后部署一个指标采集器组件,定时从这些接口获取并保持组件状态,同时提供查询服务。最后还需要一个UI,从指标采集器查询各项指标,绘制监控界面或者根据阈值发出告警。 比如在平日里,可能4个实例已经够用;而在促销活动时,流量大增,可能需要40个实例。因此冗余数量并不是一个固定的值,而是根据需要实时调整的。

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    吐血整理!万字原创读书笔记,数据分析的知识点全在这里了

    :用户购买促销商品和非促销商品的收入情况 活动收入贡献:活动收入贡献占比=(活动直接收入+活动间接收入)/全站订单成交金额 活动拉升比例:可以指销量拉升、销售额拉升、订单量拉升等;活动拉升比例=(活动期间收入 促销分析:是商品数据化运营应用最为广泛的场景之一,其涵盖的策略制定、实时监测、后期分析等各个场景都是商品运营值得关注的环节,也是数据产生可量化价值的主要场景。 3. 一般情况下,企业做促销活动都会同时产生销售额提升的现象,但不能看到销售提升就盲目认为是促销活动导致的,需要通过多种假设检验的方式做显著性分析。 流量分析工具:Adobe Analytics、Webtrekk Suite、Webtrends、Google Analytics、IBM Coremetrics、百度统计、Flurry、友盟 流量采集分析系统的工作机制包括数据采集 应用场景 流量采购:指通过多种媒介和广告渠道采集或购买流量,从而实现流量目标。在流量采购方面,数据主要支撑流量预测、效果评估、效果分析、作弊检测这4个方面的内容。

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