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干货 | 代理Mock应用

前言本文描述是2020年IBU机票研发团队基于业务痛点所研发轻量级前端Mock解决方案(目前正与集团另一Mock中融合,从中赋能中探寻更多拓展)。 设计中包括两个部:一是GUI层,负责数据展示和管理用户操作,主要为实时报文展示,Mock数据管理以及环境配置等块,如下图蓝框部;二是数据处理层负责处理设备请求响应,主要为设备参数解, 此功能主要利用了Json报文数据格特性。通过在上配置JsonPath脚本,让Mars对收到代理请求进行解,返回相匹配Mock数据。 在接入Mars后,因为使用代理,这些配置工作被转移到上,在上配置好需要环境后,在上直接切换前端就生效了。在实际应用过中,我们还遇到了更复杂业务场景。 2)响应时间增长代理相当于多了一层络调用,接口响应耗时会有所增加,在需要测试接口极致性能时,需要评估代理方是否适用。

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干货 | 敏捷接口自动化演变

作者简介Tony,高级测试开发经理,负责自动化测试框架及类工具开发。 一、引言现有接口自动化测试实现,多以使用代码工项目,借助第三方软件测试编框架,手工编写自动化测试脚本,并采用其它第三方开源调度(如Jenkins)实现自动化任务调度与执行。? 2)测试执行,由Java执行服务完成,由于测试用例使用解释性脚本编写,执行过无需编译,执行速度快。执行调度与执行不再依赖任何第三方工具。? 五、易操作性易操作性对工具推广和使用至关重要,在功能设计上力求精简有效,降低用户配置复杂性,使配置过简单明了。 操作流简单说明:1)测试设计,该步骤为可选步骤,通常是在需要对测试需求进行测试框架设计时使用,采用思维导图输出测试设计结果,可在上进行增删改查与导入与导出操作。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    沙龙报名 | 云海机器学习Meetup,5月6日上海

    云海是旗下大数据算法竞赛,旨在发掘和培养优秀大数据人才,以“众创、众智、众包”,共同探索大数据机器学习无限潜能。 本次第三届云海机器学习沙龙,将机器学习型引擎、机票呼叫中心智能排班系统、竹间智能聊天机器人、安银行知识图谱应用和滴滴出行供需多边。 《机票呼叫中心AI智能排班系统》- 侯淑芳14:10-14:50《供需多边-理论、框架、与因果学习(推断)应用》- 滴滴胡淏14:50-15:30《知识图谱在金融领域建设和应用》- 安丰俊15:30-15:50 茶歇15:50-16:30《型引擎设计与实践》- 李媚16:30-17:10《人机交互下一步:对话,主动》- 竹间智能翁嘉颀议题简介----《机票呼叫中心 听众收益1、 了解大数据实时型服务实现2、 了解型引擎设计思路3、 如何利用型引擎提升开发效率和型服务质量《人机交互下一步:对话,主动》 竹间智能翁嘉颀从 1982年起坐在电脑前面

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    疫情可视化,基于知识图谱AI“战疫”如何做?

    渊亭-疫情智能作战总架构图渊亭【疫情智能作战】基于智能画像、知识图谱挖掘等关键技术,通过疫情相关大数据实时采集、知识关联、融合,能够高效追踪人群流动方向和地点、挖掘可疑病毒带者行动轨迹 基于图谱构建端,将出行、线下社交等接触性数据以知识图谱形进行表征,后通过图谱端所提供图挖掘算法直接完成出入度识别,快速出图谱络中“超级传播者”,在此基础上,生成“潜在病毒感染人员名单 这也是当疫情出现扩散和爆发趋势时,控制大规爆发有效手段。渊亭知识图谱,提供从接触者识别、关系络图谱构建、到跟踪监测全流能力支持。 基于传播关系人员带可能性当观测对象出现在监测区域时,检测人员不仅可以对其进行实时体征检测,而且可以基于提供图谱挖掘能力,根据确诊病人和高风险人群,对接触性人员关系络进行潜在关系碰撞 ,得到观测对象潜在带病毒可能性,并提供了图谱络方可能性解释,即:通过怎样传播路径与推测出其可能性。

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    智慧工厂解决方案,很完整,值得收藏参考!

    综合管理产品 数字档案馆一站解决方案 知识工 企业标准信息化解决方案 固定资产投资项目管理系统 保密业务管理系统 客户关系管理系统 运营管控系统 航空兰档案资源管理系统 知识管理 上报销系统 业务基础 业务基础 五、智慧工厂业务范围 信息化咨询 作为装备综合、客户服务信息化整体解决方案提供商, 跟踪国内外综保业务新发展和前沿技术,立足行业、服务型号,在 仿真、维修技术、售后服务 需求管理 基于系统工 嵌入软件工 系统工与Simulink、MATLAB、PDM 等集成 集成研发解决方案 采用工中间件技术,构建集成化、流化和知识化集成研发,有效提升产品研发体系创新性和智能化水 CADCAM 应用开发 MBD技术应用开发 工艺仿真 厂房布局 NC仿真 容差仿真 工艺设计与制造过管理应用开发 数字化仿真试验解决方案 利用数字化软件实现对工业过或产品特性进行研究、 和试验 工仿真应用开发 仿真数据管理 试验数据管理 基础数据库 提供产品研制过中所需基础数据库。

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    沙龙回顾 | 移动互联测试工效率提升,含PPT和视频

    10月19日,上海总部,来自华为、易、等行业内深耕多年资深专家和实战派人物,与250余位参会者一起,聚焦测试工效率提升,围绕AI、自动化、DEVOPS等多个前沿议题进行探讨。 《全场景覆盖自动化测试建设》-王尧波据王尧波介绍,在自动化测试建设过中,充考虑各个业务现状和痛点,采用开源协同,进行系统性设计和块化集成。 从通用基础设施到业务定制化测试套件,去适应各个业务场景和全球化需要。并且通过和可持续集成,APM系统对接,构建了研发,质量,监控一体化系统。? 《让自动化测试飞起来——易Airtest Project实践》-易龙秋朦Airtest Project开源已经快有两年,易游戏也积累了诸多关于Airtest Project实际使用相关经验 同时,在这一过中,对积累数据进行,掌握研发过关键指标数据并对流和测试策略进行优化,进一步提高测试效率。?

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    专访商旅邱斐:博弈中大猪如何利用数据驱动业务?

    2006年,宣布正进军差旅管理市场,腾邦国际及本土中小型差旅公司纷纷出现,并不断壮大自身实力。2013年,中国差旅管理市场已初具规,企业逐渐认可和使用差旅管理,本土玩家也逐渐后来居上。 其实相比于以起家阿里商旅,商旅还拥有在旅游业经营多年积累服务能力,两家势头都不容小觑。 商旅针对中小企业客户需求,推出了商旅——商旅通,邱斐表示:“商旅通利用云计算技术把中小企业差旅管理业务放到了互联上进行集成,我们为其提供了性价比更适合产品,大大降低了他们运营和技术成本 据了解,是业内第一家通过机器学习预测旅行趋势和用户购买行为公司,“基于集团优势,我们能够通过自有和第三方数据来用户购买行为。”邱斐说。 商旅内部有两个小组,一个是数据组,另一个是组,数据组负责采集海量数据,组主要负责对采集数据进行系统,然后再去中心化,利用结果指导运营和设计。”

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    认识日志ELK

    为什么要使用日志 对于日志重要性,都会很认同,不管是一个小站,还是一个大系统,都会用到日志站初期,一般就是查看web服务器访问日志,例如,时关注一下404访问,有话及时处理一下;站访问变慢了 ,会把日志保存到数据库,如mysql、mongodb、hbase日志发展趋势就是:源头散、产生速度快、数据量巨大所以,传统日志手段力不从心,需要专业日志案例 享过他们日志发展历作为中国最大 OTA站,每日产生各类日志有好几十种,有数个TB大小,如果采用Splunk这样商业软件,每年授权费用就要近千万,必须要有自己日志当时有基于MySQL和HBase日志工具,但不好用,只能做简单查看和过滤 ,比如计算某个时间段均响应时间,或者出现某种错误类型最多URL等后来通过技术调研,便使用了ELK日志,并在此基础上进行了扩展开发ELK介绍ELK是三个开源工具 ElasticSearch 配合Elasticsearch强大搜索能力,对日志进行汇总、、搜索,以用户体验非常好将结果展现出来他们协作流如下?

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    易观数据报告:优势依旧,全球OTA加速竞技

    据易观千帆数据,2019年9月在线旅游APP活跃用户排名中,+去哪儿活跃用户达9721万,在行业中排名第一。  在线交通作为重要预订入口,对于酒店住宿、度假旅游等细领域具有显著导流作用。“一站旅游服务”依然是主流在线旅游厂商共同选择。 另一方面,对比收入及佣金率可以看出,坐拥全球中高端酒店资源Booking以其资源覆盖力度及高佣金率保持领先位置,而作为综合旅游预订中方玩家则因机票、度假、商旅等多样产品化致使均佣金率被拉低 Analysys易观认为,中方OTA厂商国际化战略部署加强,将逐渐与以Booking为代表国际化OTA开始同竞技。 在发展成为全球化在线旅游预订道路上,国际厂商也将不断择善而从,加强一站多样化产品供给,优化品质化旅游市场发展评定指标。

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    干货 | 为了让上万员工上好,他们做了这些

    一、WiFi概述 2015年总部进驻凌空SOHO。依托主流厂商解决方案,完成无线WiFi全面覆盖。 解决问题关键是把“概况-体验”结合,一方面借鉴有线络运维经验,甄别原有监控各项指标,遴选出全局、局部二个层面KPI综合评,建立全主动运维能力;另一方面加强对用户体验关注,利用自身开发 对此,络运维团队另辟蹊径,基于“树莓派”产品进行开发,拟用户Http访问,通过拨测方收集、统计DNS解时长、WEB连接时长、下载速度等信息,从而实现“基准块,用直观呈现WiFi 微信通讯协议:为保证稳定,微信用长链接和短链接相结合,微信划了http(short链接)和 tcp(long 链接),别应对状态协议和数据传输协议。 如何依托有效数据搜集,通过机器学习,感知指标变化,提供基于用户体验闭环智能运维将成为未来之路。将与其它大型手并进演进之路,让“无线办公”变得“无限精彩”。

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    享回放 | Openstack虚拟云桌面在应用

    技术微享】是技术中心推出线上公开享课,每月1-2期,采用目前最火热直播形,邀请技术人,面向广大序猿和技术爱好者,一起探讨最新技术热点,享一线实战经验。 *视频时长1小时20钟,请在WiFi环境下观看*OpenStack是当前最主流、最热门OpenStack环境除了应用在站,还广泛应用于呼叫中心桌面云系统。 以前呼叫中心桌面使用PC,随着业务规扩大,PC维护量倍增,需要投入大量人力、物力、财力来报障系统稳定运行。为此,引入了虚拟云桌面。?虚拟云桌面是什么呢? 3云桌面现状云桌面现已部署上海、南通、如皋、合肥、信阳、穆棱六个呼叫中心。几百计算节点、近万坐席,而且规还在不断扩大中,新呼叫中心也在计划中。 同时,云桌面故障率、瘦客户端故障率也远低于PC故障率。下图是运维部门故障率统计图。?如何实现虚拟云桌面 1云桌面原架构?云桌面后在实践中进行了多次迭代,原有架构如上图所示。

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    【学习】如何对互联企业做基本面?

    所以,我想说是如何能够以最快速度实现闭环,就是要找了一个好,离所需要交易最近。互联公司财务报表▼基于我们以上对互联生态理解,如何提升我们财务能力呢? 无论是同边络效应,还是跨边络效应,都是一家互联公司最重要价值所在。财务目标▼有了对互联一点基本知识后,我们来谈一下财务。首先谈财务目标。 既然财务目标不一样,那么我们做财务也就不一样,对于一家公司估值也不一致了。以“去哪儿”为例▼接下来我来讲互联公司财务具体方法。 实际上是把线下旅行社搬到了线上了,将原来要线下填单子或者靠打电话订机票服务方,改变为线上买机票订旅馆,所以仍然是以传统旅行社来赚钱。 我们小结一下:第一,去哪儿大量流量都是买来,调整后毛利率是远低于。第二,通过应收应付,去哪儿在生态圈里面话语权也很差。投资与布局▼我们再进一步公司投资与布局。

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    基于kerasCNN神经服装识别

    例如,一个简单MLP型可以达到99%准确度,而一个2层CNN可以达到99%准确度。2.它被过度使用。从字面上看,每机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。 但是,因为获得近乎完美类结果非常容易,所以它实用性会受到打折,并且对于现代机器学习 AI任务并不真正有用。因此,出现Fashion-MNIST数据集。 keras是构建深度学习高级框架,在后端选择TensorFlow,Theano和CNTK。它很容易安装和使用。对于我应用序,我使用了CNTK后端。 在这里,我将以两个型为基准。 我们看到,包括质量大小,底部裂和对称性等几个特征将类别开。 为了建立自己络,我们首先导入一些库该型在大约100个时期测试数据集上达到了近90%准确度。 在keras中构建这样一个型是非常自然和容易:这个型有150万个参数。

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    干货 | 实时大数据实践

    编者:本文作者为大数据负责人张翼。张翼浙江大学硕士毕业,2015年初加入,主导了实时数据计算建设,以及大数据整合和技术演进。 今天给大家在实时数据一些实践,按照时间顺序来享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据,目前有一些什么新尝试,未来方向是怎么样,希望对需要构建实时数据公司和同学有所借鉴 其实了解业务话,就会知道业务部门是非常多,除了酒店和机票两大业务之外,有近20个SBU和公共部门,他们业务形态差异较大,变化也快,原来那种Batch形数据处理方已经很难满足各个业务数据获取和需要 其实在这个统一实时之前,各个部门自己也做一些实时数据应用,但是其中存在很多问题:首先是技术选型五花八门,消息队列有用ActiveMQ,有用RabbitMQ,也有用Kafka有用 第一个展示这边站数据监控cDataPortal,会对每个页访问性能做一些很详细监控,然后会通过各种图表展示出来。?

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    【专访】李亚锋:大数据技术融合下Spark更具魅力

    在前不久北京Spark亚太峰会上 ,记者有机会专访到大数据高级经理李亚锋,为大家享如何通过Spark与Hadoop大数据技术间融合,实现优势互补,引导企业发现用户潜在需求。? 李亚锋,大数据高级经理,负责大数据底层运营和开发。2002年起一直专注于IT互联领域,从事过络会议、IPTV、安全关、游戏架构、搜索引擎、推荐引擎等,主要偏后架构和底层开发。 目前我是DI(Data infrastructure)团队高级经理,主要负责大数据底层运营和开发。我2002年毕业后一直在IT互联领域工作,加入之后,转向大数据领域。 大数据正在快速发展中,我们希望有志之士加盟,大家一起成长。作为专门做在线旅游服务公司,大数据给业务带来什么转变呢? 现在数据规增长这么厉害,数量大,种类多,我们怎么对它进行具体地挖掘,来为业务创造价值?现在是移动互联时代,移动互联时代一个突出问题是有很多用户数据。

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    专访李亚锋:大数据技术融合下Spark更具魅力

    在前不久北京Spark亚太峰会上 ,记者有机会专访到大数据高级经理李亚锋,为大家享如何通过Spark与Hadoop大数据技术间融合,实现优势互补,引导企业发现用户潜在需求。? 李亚锋,大数据高级经理,负责大数据底层运营和开发。2002年起一直专注于IT互联领域,从事过络会议、IPTV、安全关、游戏架构、搜索引擎、推荐引擎等,主要偏后架构和底层开发。 目前我是DI(Data infrastructure)团队高级经理,主要负责大数据底层运营和开发。我2002年毕业后一直在IT互联领域工作,加入之后,转向大数据领域。 大数据正在快速发展中,我们希望有志之士加盟,大家一起成长。作为专门做在线旅游服务公司,大数据给业务带来什么转变呢? 现在数据规增长这么厉害,数量大,种类多,我们怎么对它进行具体地挖掘,来为业务创造价值?现在是移动互联时代,移动互联时代一个突出问题是有很多用户数据。

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    中国技术力量:技术演进之路

    那么一路走来,技术是如何支撑成长到今天地位,我们基于过去三年在QCon会议中十几篇技术主题内容,从一个独特视角来下技术演进之路。 在今年11月17日QCon旧金山中国技术开放日专场上,旅行CTO叶亚明(Eric Ye)先生也将上与大家技术演化进。 虚拟桌面云整个,包括后端对桌面、云终端运维管理、资源配调度、动态伸缩等功能。经过这样技术变革后,拥有了在线旅游业界规最大多呼叫中心。 搜索技术需要在大量旅游产品线中快速帮用户找到合适产品,利用后大规数据挖掘和实时索引功能不断完善自己搜索引擎,在Lucene API基础上,设计开发易扩展搜索架构,快速支持例如全站搜索等全新产品线 通过自身摸索,建立了一系列基于大规日志规则引擎、实时计算安全产品(2014年QCon会议享)。

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    享回放 | 是如何保障业务安全

    作者简介王润辉,技术中心信息安全部高级经理。2015年加入,负责业务安全。个人专注在:安全漏洞,数据,业务安全,风控系统整体架构等。 一、业务面临四大安全风险业务当前面临了大多数互联企业都面临相关业务安全风险:1、垃圾注册,但发现有较多难点:手机号码;秒拨ip;行为工具化;打码等;2、扫号也是重大安全风险之一,威胁账号安全关键点 本次事件持续40钟,发现异常并介入使用了8钟,随后20钟进行了中文验证码干预,效果比较明显,且无需人工进行干预,实现了快速全自动化响应,让扫号无所遁形。 型层:型层负责将目前已有清洗完成以及计算完成结果数据再清洗和归类,进行后续规则,补充,调整,建立,以及离线+实时评数据权重比例调整等。 作为国内互联旅游企业标杆,体验和安全衡一直是业务安全所追求,在有了技术支撑前提下,这块也将进行持续优化和改进。

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    干货 | 化背景下元数据驱动架构实践

    作者简介灿荣,软件技术专家,目前关注互联以及中间件领域。一、背景介绍为解决系统重复建设、能力复用性低问题,启动了中化建设步伐。 电商应用在针对用户展示或者营销过中,往往会给商品划一个只用于前端展示类目,该类目可能由于运营需要而进行调整。Tripyun-也具有前类目。 类目是为了类商品,而属性是为了描述商品。在Tripyun-中,我们定义了一个”广义数据型“概念,把产品、订单、能力、团队等业务板都使用属性来定义。 在搭建Tripyun-时候,我们将原本业务上很多互不相干数据管理,如团队、产品、能力、服务单等信息类数据抽象成了统一板元数据。 当我们运行和上层框架固定好后,底层也可以支持更多规则解执行引擎。很多时候,可以灵活变化业务规则,其实就是你”中能力“。

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    干货 | 运维工作流演进之路

    作者简介徐豪杰,旅行技术保障中心流工具团队资深软件工师,于2013年加入,主要负责工作流架构设计与建设,在流建设方面有着比较丰富积累与经验。 运维工作流在经过三年时间演进,从最开始引入商业产品BMC Remedy ARS做为底层单一工作流引擎,慢慢演化到抽象工作流建设并扩展支持更多开源工作流引擎,同时把原来进一步层、 本文将从以下几个主要方面别阐述流建设与演进:面临挑战运维工作流建设收获总结下一代流设计未来展望一、面临挑战在讲挑战之前,我们先简单看一下运维工作流演进历史:? 3、监控告警-EITS流执行过异常由监控告警EITS负责处理,通过这个我们可以配置告警策略以及不同报警类,一旦流执行异常时,告警会通过邮件方提醒用户处理,用户可以登录到查找到对应告警进行问题处理 五、未来展望最后就是我们对未来流几点考虑,• 智能化目前告警种类过多,很多流异常告警,在经过人工后,多数是不需要处理,我们目标是系统能做一些基础,并在自动诊断问题后,对问题进行自我恢复

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