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花小钱办大事:云函数+云开发撬动央视晚会的电商弹性架构实践

需求特点和痛点 应用生命周期短 应用生命周期基于商业模式——节日、电商秒杀的应用目标在于短时间内快速爆发抢占市场,生命周期通常在1周至1个月。...作为本次央视晚会电商的方案架构师,腾讯云 Serverless 专家架构师杨政权表示: “ 弹性伸缩、按量计费的云函数突破传统 PaaS 产品的瓶颈,通过快速扩缩容轻松应对瞬间高并发的秒杀、场景...云函数 + 云开发 ,应对电商行业大场景 央视晚会的小程序场景,是电商行业的用户营销和节日的常见需求。...每年期间,零售行业线上渠道都面临历史级别的流量挑战,中大型电商平台的峰值调用量可达上千万/分钟,面临高于日常 10-20 倍的流量压力。...更低成本 活动专属资源包服务配置,用完即停,降低核心服务资源投入。

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花小钱办大事:云函数+云开发撬动央视晚会的电商弹性架构实践

需求特点和痛点 应用生命周期短 应用生命周期基于商业模式——节日、电商秒杀的应用目标在于短时间内快速爆发抢占市场,生命周期通常在1周至1个月。...作为本次央视晚会电商的方案架构师,腾讯云 Serverless 专家架构师杨政权表示: “ 弹性伸缩、按量计费的云函数突破传统 PaaS 产品的瓶颈,通过快速扩缩容轻松应对瞬间高并发的秒杀、场景...云函数 + 云开发 ,应对电商行业大场景 央视晚会的小程序场景,是电商行业的用户营销和节日的常见需求。...每年期间,零售行业线上渠道都面临历史级别的流量挑战,中大型电商平台的峰值调用量可达上千万/分钟,面临高于日常 10-20 倍的流量压力。...更低成本 活动专属资源包服务配置,用完即停,降低核心服务资源投入。

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花小钱办大事:云函数+云开发撬动央视晚会的电商弹性架构实践

需求特点和痛点 应用生命周期短 应用生命周期基于商业模式——节日、电商秒杀的应用目标在于短时间内快速爆发抢占市场,生命周期通常在1周至1个月。...作为本次央视晚会电商的方案架构师,腾讯云 Serverless 专家架构师杨政权表示: “ 弹性伸缩、按量计费的云函数突破传统 PaaS 产品的瓶颈,通过快速扩缩容轻松应对瞬间高并发的秒杀、场景...云函数 + 云开发 ,应对电商行业大场景 央视晚会的小程序场景,是电商行业的用户营销和节日的常见需求。...每年期间,零售行业线上渠道都面临历史级别的流量挑战,中大型电商平台的峰值调用量可达上千万/分钟,面临高于日常 10-20 倍的流量压力。...更低成本 活动专属资源包服务配置,用完即停,降低核心服务资源投入。

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云上618,腾讯云容器助力1.3折起

能够撑起多家企业的618之战 必定少不了容器之功 害怕变大考? 宝,别怕!...腾讯云容器 618 助你一臂之力 腾讯云容器服务首次发布【容器专场】 弹性容器服务(Elastic Kubernetes Service,EKS) 容器镜像服务(Tencent Container Registry...上海、北京 资源类型:Intel、AMD 规格:0.5核-8核,1G-20G 抵扣范围:弹性集群容器实例 全场8.5折 容器镜像服务 TCR: 地域:广州、上海、北京、成都、南京 规格:基础版、标准版...容器实例(EKS Container Instance,EKSCI)是由弹性容器服务 EKS 推出的无需用户购买服务器、无需部署k8s集群,即可部署容器应用的服务模式。... Kubernetes 的核心技术 在 TKE 中使用 Velero 迁移复制集群资源 ?

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有此方案在手,活动不用愁!

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、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 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....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 高效的低代码开发工具 云开发+微搭低代码平台,支持自定义的组件,赋能小程序服务商提升小程序构建效率,通过页面拖拉拽的形式即可完成快速完成页面构建 弹性伸缩的云上资源...面对瞬间高并发资源预留痛点,云函数极致的弹性扩容能力适用于高并发场景,无需预估流量大小,根据流量情况自动进行扩缩容,整个过程无需人工干预。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

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 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。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,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...此前,在 JD 主站的大多弹窗业务应用中,XView 仅仅是作为一个 h5 的容器被使用,或基于 XView 提供的一些简单的配置化能力来配置一个弹窗。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在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

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京东618,云原生的最佳练兵场

“我们希望使用容器,提升资源利用率,(让系统)具备一些弹性、伸缩的能力,从而支持水平扩容和垂直扩容”。 此外,为了解决容器使用过程中伴随的运维问题,京东打造了一整套运维系统。...当年的 618,京东启用了基于 Docker 技术的容器技术来承载的关键业务,包括图片展现、单品页、团购页等。 2016 年,再进一步,京东所有业务接入容器容器实例达到 10 万左右。...让何小锋记忆深刻的是,多年的 618 ,网络问题一直是“令人头疼的问题”。因为 618 期间,一旦网络出现问题,很难进行定位,并快速找到问题根源。...他称,“618 ,一旦各种流量上来后,整个网络环境其实挺复杂。这么多机器,不管是哪个节点,还是哪个交换机出现问题,都会对后端业务产生影响”。...5写在最后 从启用 Docker 到全面拥抱云原生,京东云多年的技术实践不仅夯实了自己的技术底座,沉淀了越来越多的技术能力,而且多次护航 618 ,成为京东 618 的技术基石。

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电商GMV和支付规模预测

在电商时,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,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而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;最后是的购买金额。

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让“不确定性”变得有“弹性”?基于弹性容器的AI评测实践

评测任务的不确定性 任务执行架构的演进之路 评测任务的“弹性” 总结 0.  ...弹性容器是我们当前最合适的解决方案,期望对大家也有所启发。 1. AI评测是什么? 在当前的AI产品研发中,需要经常回答类似这样的问题。...弹性容器任务 在EKS1推出后,作为公司内首批吃螃蟹的业务,我们真正面向客户的一个业务,开始进行了另一种方案的探索,就是用弹性容器任务的方式进行一个评测任务。...基于弹性容器任务,可以做到任务可以随启随销,维护成本低,资源能够达到一个合理利用。 5....总结 EKS确实在我们支持不同的场景的评测任务时起到了非常的一个助力,这样对于我们拓展自己的评测场景起到了非常好的帮助。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,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,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。

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“618”你准备好了吗?

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”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,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前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 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,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理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,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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