Kevin,携程后端开发专家,追求通过深入业务来简化系统,对底层算法、数据分析有浓厚兴趣。
作者简介 康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师。在互联网系统架构设计、后端开发、性能测试领域有多年实战经验。喜欢钻研新技术,善于转化研究成果,提升工作效率。 一、背景 众所周知,在产品迭代过程中,功能测试与性能测试是必不可少的两个环节。在产品上线的过程中,做容量预估离不开性能测试,在产品迭代过程中,测试Case覆盖率是功能测试必须要关注重要指标,甚至是一行代码的修改,没有经历过严格的功能与性能测试,都有可能导致大的生产故障。 近年来,携程生产环境应用改造项目逐渐增多,快速构造贴近生产的测试用例,压力可调
2021年Q4重磅推出「数据加工」,2022.3.15前免费,欢迎大家使用该功能!
随着工商银行业务的快速迭代,“IT架构转型工程”的持续推进,金融产品的复杂多元,测试工作在效率和质量上面临不少挑战。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题,讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》,其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型,检测注入类的web攻击。获益匪浅,遂尝试用python实现该算法,并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型,可以利用这个模型解决三类基本问题: 学习问题:给定观察序列,学习出模型参数 评估问题:已知模型参数,评估出观察序列出现在这个模型下的概率
随着移动端业务复杂度的提升,开发同学在编写业务的时候往往容易忽略性能问题,虽然有赞移动端自研了 APM ,但是 APM 采集的都是线上的数据,无法在 QA 与开发阶段提前发现问题,为了保障软件的稳定性,需要补齐线下监控能力,避免性能问题上线对商家经营过程造成影响。
腾讯云产品有很多的分类,一般有一级大类和二级分类,其中,日志服务CLS是作为大类“存储”中的“数据处理与分析”类别下。如果我们想体验CLS服务,可以从下图的这个入口进入,地址:传送门。
盘点了下手 Q 研发流程的困局,现有的手段更着重于线上监控问题并在下个版本修复(甚至是下下个版本),如果能在开发阶段发布前甚至合入 master 之前就把问题扼杀在摇篮之中,就可以达到防劣化的目标。
大数据应用一般会有采集、加工、存储、计算及可视化这几个环节。其中采集作为源头,在确保全面、准确、及时的前提下,最终加工出来的指标结果才是有价值的。
我们向您隆重推出网页解锁器(Web Unblocker)——Oxylabs的又一款成熟解决方案升级产品,它以下一代住宅代理为基础,同时搭载人工智能(AI)和机器学习(ML)技术。
非码是行业领先的智能门店提供商,服务于行业内众多一线品牌,对服务稳定性、问题处理及时性都有极高的要求,日志是运维环节中重要的一环。
从业务过程中采集埋点,是数据驱动型公司的必要条件。知乎的产品功能评审环节,不仅有 PRD (Product requirement document),还加入了对应的 DRD ( Data requirement document)。对于埋点而言,DRD 需要明确业务目标与埋点缺口之间的关系以及需求的优先级。埋点的需求大多来自于 DRD,整个过程会涉及多个角色,主要包括产品经理、业务数据负责人、开发工程师、测试工程师。
在测试领域,精准测试已经成了测试数字化的代名词,渐渐得到测试开发人员的关注,也是测试行业一个具有挑战性的议题,本文试图回答以下几个问题:
流量:流量信号计数频率(单点采集数据范围0-20000 Hz),一个频率为一升,按后面的计算公式换算至立方。三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量要做可选项,三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量都选择时流量总量为三参仪流量+泵车1流量+泵车2流量。选择其中二个流量时 流量总量为选择的流量+选择的流量。选择其中一个流量时 流量总量为选择的流量。 就是流量选择任意组合。
在全球数字化转型的浪潮下,“上云”已成为企业数字化转型的主流选择,在赋能业务创新、弹性服务的同时,新场景给网络运维、网络运营、网络安全等方面也带来了全新的挑战。而现有的传统NPM工具及运维手段在应对云时代的挑战时已显得力不从心。
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿,爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长,同时也带来了机器集群规模的增加,原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石,会员日志监控体系形成闭环,从网络、应用、异常、页面加载多维度监控,极大提高了系统的成功率、稳定性,对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
GrowingIO 是基于用户行为数据的增长平台,精准采集用户行为数据是公司业务的基石,只有及时、准确、可靠的采集到数据,才能支撑上层的数据分析,用户画像,运营等业务,所以公司一直非常注重数据采集 SDK(Software Development Kit) 的质量保证工作。
近日、即构科技正式宣布推出一站式在线抓娃娃技术解决方案,这也是全球第一个在线抓娃娃的一站式解决方案。 据统计,短短2个月时间,仅 APP Store 上就上线了30多款线上抓娃娃的APP,而且其中一大
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能,同时支持通过图表的方式进行图表转化,给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能,用户无需开发,即可完成数据采集处理等,对云产品运维管理提供了极大的便利。
接口自动化测试是个老生常谈的话题,基本上每个测试团队都会涉及,市面上大部分文章会从如何设计框架去讲解。但是这一次我想回归自动化的根本价值,从持续演进的解决方案出发,讲解有赞测试团队的心路历程和对于接口自动化的理解,欢迎交流。
遥测终端机又称智能RTU遥测终端机,是一种用于采集、传输和处理遥测数据的设备。在现代科技的发展中,遥测终端机扮演着重要的角色。它是一种能够实现远程监测和控制的关键设备,广泛应用于各个领域,包括水文水利、环境监测、工业自动化、能源管理等。
记得刚开始学习性能测试相关知识的时候,我一直有个疑问:性能测试能对测试工程师本人和企业带来什么价值?随着不断的学习成长和工作中的应用实践以及和很多业内同行沟通交流,我总结了如下几点性能测试的优点和价值:
最大可上传25M图片,允许成人内容……提供的图片直接链接少了.jpg的后缀…… 用 Markdown 写作时要自己补上。
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中,采集相关的业务数据,集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后,存储到数据仓库的基础库中;然后,通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市,供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
腾讯云计费方式分为基础计费、增值服务计费和免费试用。其中基础计费包括语音通话额直播、视频通话和直播,增值服务主要为云端录制,采用旁路直播推流的方式使用云直播的能力并提供全程录制功能,录制的文件可以存储到云点播平台。
近年来,随着云计算、大数据、AI等先进技术手段的不断成熟,零售行业以互联网为依托,开始对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,向智慧零售时代大步迈进。大批传统零售商在开辟线上销售渠道的同时,也把业务转移到了云上,以确保业务的协同进行和数据的一致同步。
在性能测试中,需要根据具体的性能需求和系统架构等情况,采用不同的测试策略,其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章,就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态,UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据,支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态,并根据这些数据对容器和进程做出预警。
根据《国务院办公厅关于加强入河入海排污口监督管理工作的实施意见》各地要明确“水污染,谁治理”和政府兜底的原则,明确排污主体责任。根据排污口类型集中整治,划分主体。加大私设暗管借道排污的监察力度溯源主体责任。加强科技研发,开展各类遥感监测、水面航测、水下探测、管线排查等实用技术和装备的研发集成,为完成排污口排查整治任务提供保障。
管网在线监测系统解决方案设计目的在于:解决管道爆管问题、管网水质二次污染影响饮用水质量、管网漏损导致严重的资源浪费等,及时发现管网故障,提高维护效率、降低损失,保障输水、供水质量,达到科学预警,减少成本,提高效率的目的。
供输水管网无线监控系统适应供水企业实现供水管网的压力、流量等远程在线监控,以科学的方式实现水管网科学调度,并通过压力值变动、夜间最小流量分析、发现管网爆管及漏损等问题。为保证供水工作的科学性,依靠现代计算机通信技术和传感技术,实施对供水管道的远程实时监测,并且能够自动传输到上级主管部门,监测输水管道、供水管道的压力、流量信息;及时发现管网故障,提高维护效率、降低损失,保障输水、供水质量,达到科学预警,减少成本,提高效率的目的;消除了供水管网“跑、冒、滴、漏”及“卡脖管”等问题,进一步降低了管网漏失率,扩大了行业收益。
随着社会化进程不断发展,不同时期建设的二次供水泵站以及不同类型的二次供水设备,统一管理成为难题。二次供水设施缺乏系统专业的管理,频繁出现设备老旧、管网老化、管理不到位等问题,导致滴漏现象频发、管网漏水、水压不足、水质污染等事件时有发生,直接影响居民的饮水安全。
KJ1193煤矿水文监测系统是利用计算机技术、通讯技术、传感器技术解决煤矿水文智能监测问题,是多学科领域与水文科学相结合的产物。
开启采集阻塞事件及死锁事件后,阻塞事件及死锁事件文件默认每5分钟采集一次,即每5分钟内,超过采集阈值的执行 SQL 均会被记录并生成文件。当前支持在需要时立即生成阻塞事件及死锁事件文件,比如在一个日志文件生成周期内(每5分钟),最新日志刚采集了3分钟,这时客户可以通过手动创建最新阻塞及死锁事件功能立即下载这3分钟内生成的日志文件。
政采云的搜索服务是基于 Elasticsearch 的在线分布式搜索,为内部业务提供结构化和非结构化数据的多条件检索,支撑政采云PC端、APP端、小程序端的搜索能力。
2005 年开始从事 IT 工作,在 IT 架构、应用、系统、网络等领域有着丰富的从业经验。先后在中国银行、EMC、IBM 等大型 IT 公司担任技术专家、架构师等职位。主要研究领域:虚拟化、私有云以及软件定义数据中心。
小结:因为本文重点讲的是bos的测试体系,对于bos的内容不过多赘述了,有兴趣的小伙伴可以查看有赞coder的文章,里面有更多相关bos的内容。
遥测终端机是一种用于数据采集、远程传输、数据存储与处理的综合体设备,已逐渐成为现代智能物联领域的焦点。遥测终端机集成了多种传感器与通信模块,能够实时采集各种环境参数,如温度、湿度、压力、流量等,同时支持无线通信,将数据传输到MTIC云平台进行存储与分析。广泛应用于中小水库监测、水雨情监测、大坝安全监测、水务监测等应用场景。
据咨询机构Enterprise Management Associates调研显示,在企业上云之前,大多数企业已经采用了4-10个工具来监控网络并进行排障。
“洋葱”系统是腾讯自研的主机入侵检测系统(HIDS),能够实时采集服务器上的各种行为并进行实时关联分析和落地存储,承载公司所有的服务器、虚拟机和容器的入侵防护、漏洞检测。洋葱作为公司的老牌安全系统,从2007年开始预研,经过几代洋葱人的不断努力,洋葱的功能不断完善、架构几经迭代,满足了公司的服务器安全需求。现在进入云计算时代,洋葱也要跟随业务拥抱云原生和DevOps。本文介绍洋葱后台系统在上云过程中的方案及实践,希望对大家的系统上云有一点帮助,涉及到的一些敏感信息将被隐去。
京东集团618作战指挥中心 ,成员来自于京东各个技术体系,包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力,确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠,致力于提供最佳的用户体验。
在国家十三五规划和云计算的推动下,国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进,金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景,详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
为应对迅猛发展的腾讯云业务对网络质量的极致追求,腾讯建立了基础网络测试实验室,显著减少了方案缺陷导致的网络故障。但随着基础网络规模的持续增长,生产网络架构复杂度快速升高,需求交付时间和测试环境限制导致的测试不充分问题愈发突出。如何优化测试能力,达到基础网络对质量的极致追求,本文将给出腾讯的答案。
作者:李捷,Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下,构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统,ELK几乎无人不晓,这个生态并非是Elastic特意而为,毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎,被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”,这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时,也往往将各种指标对标于ELK,可见其影响之广。 但其实,流行的架构中并非只有ELKB,当我们使用ELKB搭建一套日志系统时,除了Elasticsearch, Logstash, Kib
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法,通过机器学习、深度学习等算法,实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术,其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤,通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征,从而实现对人流量的统计和分析。
说起开源的日志分析系统,ELK几乎无人不晓,这个生态并非是Elastic特意而为,毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎,被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”,这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时,也往往将各种指标对标于ELK,可见其影响之广。
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