错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果...1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化，DBbrain
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...，而不是以模型先行的偏理论方向的优化。...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...智能运维带给我们的是更多的补充，是我们通过常规运维难以发现和掌握的信息。
本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题...另外，大会现场好雨云展位也将举行扫码100%中奖活动，蓝牙音箱、好雨云专属U盘等大奖等着您！...【12.12 】2015·北京OSC源创会年度盛典 本次源创会年度盛典，将直面一线开发者，关注开源，关注技术，关注创新，话题专注于软件技术本身的实现。...此次盛典为期一天，设置五个分会场，涵盖容器、移动开发、数据库存储、运维、其他综合各类开发技术，大会将邀请行业内各路精英，一起跟大家探讨他们的深入研究和见解，碰撞技术的火花。...【12.12-12.30 】2015·感恩极客开发者资源优惠反馈活动 好雨云携手国内优秀的企业级服务厂商连续三周为创业公司提供福利。
目前，国外超市商品管理系统主要采用先进的信息技术，如条形码、RFID、云计算、大数据分析等，以实现商品的快速识别、库存管理、价格调整、促销活动等功能。...在价格调整和促销活动方面，国外超市商品管理系统通常具备灵活的价格策略和促销活动设置功能。系统可以根据市场需求、竞争对手价格、季节性因素等，自动调整商品价格，以提高销售额和利润。...同时，系统还可以根据促销活动的需求，快速调整商品价格和促销信息，提高促销效果。 总之，国外超市商品管理系统的研究现状表明，随着信息技术的不断发展，超市商品管理已经实现了高度的自动化和智能化。...未来，随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，超市商品管理系统将更加智能化、个性化，为超市和顾客创造更大的价值。...这些技术的应用使得商品的入库、出库、库存管理、价格管理、促销活动等方面更加便捷和高效。
然而，随着业务量增长，数据库逐渐成为系统的瓶颈。一次电商促销活动中，由于数据库查询的效率低下，导致整个系统的响应时间急剧增加，最终引发了一次较为严重的线上事故。...这次事故让我意识到，数据库的设计和优化远远比想象中复杂，它不仅仅是一个存储和查询工具，更是系统架构的核心部分。 优化数据库架构的挑战 在那之后，我开始深入学习数据库的优化技术。...通过接入腾讯云数据库MySQL，我们项目的数据库性能得到了显著提升，尤其是在应对促销活动等高并发场景时，数据库的表现更加稳定。...随着AI与数据库的结合以及向量数据库的应用逐渐普及，数据库在未来的应用场景将不仅限于数据存储和处理，更会在智能数据管理和大规模数据分析中发挥重要作用。...“数据库是系统的核心，未来的发展将离不开技术创新与智能化的应用。”
一位来自某热水器品牌的市代经销商说与“智能相对论”。 “听说我们的一个竞争对手在今年的双十一线下活动销量缩水了将近七成，线上那边销量也是一般，我们这边情况稍微好些，至少还有些许增长。”...家电行业市场竞争与市场需求正走向不同的两端，即便是“双十一”这样的年度大促活动，能真正从中获利的也只有部分品牌。...诚然，双十一确实是个难得的促销时机，特别是受今年上半年影响，消费者的心理期待得到一定积累，但家电企业不可能通过一个节日就能大幅度提升销售业绩。...毕竟，当下的双十一也不再具备唯一性，6.18以及即将到来的12.12乃至其他品牌日，都在为企业营造着促销时机，但是整体家电市场容量并不会因此而扩张，在整体疲软的市场增长下，双十一的高光或许只属于“大品牌...品牌都在找出路 “早几天，我们线下门店员工还在跟我抱怨，说卖不出都是现在线上和线下价格差异太大了，好多人到门店就是看看样式，然后又会回到线上下单，但是没法比啊，像双十一我们几个门店也都会有促销活动，卖不过就是卖不过
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露，Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。...在Oculus的夏日促销活动中，包含Rift头显和Touch控制器的套餐仅需399美元。该促销活动原计划持续6周，在8月21日结束。...VRPinea独家点评：大天朝已经过了立秋，Oculus这是要将夏日促销延续到秋天的节奏吗？...据悉，此次商标覆盖范围更新主要集中在智能眼镜方面，涵盖了各种类型的智能眼镜。 VRPinea独家点评：在公开了对AR的爱意后，苹果就在AR领域开启了狂奔模式，可以，这很霸道总裁。...Lampix计划募集6000万美元创建计算机视觉机器学习分布式数据库和Lampix生态系统。 VRPinea独家点评：不愧是SXSW大会最佳VR/AR公司获奖者，吸金能力不容小觑。
『目标』保证促销规则支持分时段设置，多活动可叠加，促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下，促销内容会根据执行效果快速调整，以强大的促销系统，保证有序的促销活动，使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 ：确定最基本的促销模型； step 2 ：在促销模型基础上抽象出活动模型； step 3 ：基础模型定型，实施解耦相关设计—— 系统交互解耦：将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...［未来关注于业务层面的梳理与整合，逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。］ step 4 : 完善促销系统查询服务，使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...『Venus框架涵盖以下内容』 数据库访问层封装，支持分库、分表，连接池优化 缓存（Redis/Memcached）接口封装，连接池优化 CRUD服务代码自动生成（包含数据库操作） OSP/REST服务调用接口封装及异步支持...要点五——优化数据库访问 优化复杂查询，提高数据库查询效率，找出关键模块的数据库慢查询进行优化。
原来电商企业也能运用模型规划设计营销活动营销推广是电商重要的运营组成。电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。...很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。...第五步，模型的优化与管理。随着业务开展、数据积累，会发现模型欠拟合或效果不佳，需要定期进行优化，包含具体优化的措施可考虑重新选择模型、调整模型参数、增加变量因子等。...用顶象Xintell快速构建和管理模型顶象Xintell智能模型平台能够帮助电商平台快速构建专属营销模型，并提供快捷的模型管理和更新升级。数据加工。...Xintell提供统一管理建模所需要的各种数据库，包含但不限于MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL、ElasticSearch、FTP、Mongodb、Cassandra
例如优势如下： 游戏加速：EdgeOne通过智能路由技术和边缘计算优化，显著减少了游戏数据传输的延迟，提升了玩家的游戏体验。...优势汇总如下： 防刷单：EdgeOne的智能分析系统能够识别并阻止异常流量，保护促销活动的公平性。...性能优化：通过EdgeOne的性能优化工具，电商平台在高流量压力下仍能保持流畅的用户体验，提升了用户满意度和转化率。电商行业的促销挑战 针对这个挑战，如果能够完美应付，那它就是最契合的服务。...因为电商零售行业会经常举办各种促销活动，如双11、黑五等各种高并发活动。这些活动往往伴随着流量短时间基数激增，对平台的稳定性和安全性提出了更高要求，这也完全考验着平台的能力。...在一次大型促销活动中，某电商平台通过EdgeOne 的动态扩容和智能调度，成功应对了流量高峰，平台运行稳定，其中未出现服务中断事件发生（对于一般电商平台而言，已经非常成功了）。
③ 定期对菜品销售情况进行统计，分类统计出好评与差评菜，为促销活动和新菜品的推出提供支持。 ④ 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分，筛选出优质客户，定期回访和送出关怀。...对餐饮业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各种菜品销量、成本、会员小费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手和周边的商业氛围等外部数据。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...餐饮企业菜品信息：菜品名称、菜品单价、菜品成本、所属部门等； 菜品销量数据：菜品名称、销售日期、销售金额、销售份数； 原材料供应商资料及商品数据：供应商姓名、联系方式、商品名称；客户评价信息； 促销活动数据...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务，助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。...针对大促、秒杀等活动对电商平台业务系统带来的挑战，提供弹性，可扩展的基础设施和护航服务，帮助电商客户从容应对挑战。...（2）网络出口容灾和优化，客户的业务前端部署。当IDC网络出口出现故障时，流量切换，通过优质的BGP网络，实现网络容灾和优质的网络接入。...4、弹性大促 （1）CDN超大的带宽储备，足以应对应对促销活动时爆发性的电子商务网站用户访问请求。 （2）快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以自适应促销流量的增长，无需人工介入。...（4）弹性缓存与数据库集群无缝衔接，确保每个电子商务网站用户的会话数据高速返回，保障销量正常。对象存储COS提供不限容量的存储空间，用于存储商品图片及用户日志，分离CVM主机在促销进行中的磁盘压力。
数据访问层：使用Spring Data JPA或者MyBatis作为持久层框架，用于处理数据库操作。...前端框架：可以选择Vue.js、React等现代化的前端框架来构建用户界面，实现更好的交互体验和性能优化。...促销活动和营销策略：商城项目需要不断推出促销活动和营销策略，如何有效地进行营销和促销，提高销售额和用户参与度是一个挑战。...大规模并发处理：在促销活动或特殊时期，商城项目可能会面临大规模的并发访问和交易请求，如何保证系统的稳定性和性能是一个挑战。...还有一方面是关于性能优化，学会对系统进行性能优化，包括缓存技术的应用、异步处理、数据库索引优化等，以提高系统的响应速度和并发处理能力。
营销规则引擎：提供促销、电子券、任务等规则引擎处理服务 营销规则资格校验：提供促销、电子券、任务等规则资格校验服务 营销活动中心：包括营销活动管理、营销活动审批、预算管控、促销状态管理、促销结算、规则分发...、促销活动下发。...现在，苏宁金融营销系统架构 V2.0 时代，活动业务数据进行业务分库分表操作（大约分为 10 个库，约 2000 张表），通过这样的分配减少单表数据量，提高数据库并发处理能力。 ?...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。 ?...---- 公司业务的增长往往是带来技术挑战的第一步，大量的数据让人慢慢难以招架，很多公司选择搭建自己的大数据处理平台，或者向新的数据平台 / 框架迁移，无论在技术选型、搭建、系统迁移还是优化方面，都会遇到或多或少的困扰和问题
然而，在不断的学习和项目实战中，数据库成为了我工作中的“定海神针”，从简单的查询到复杂的优化，逐渐让我意识到，它在系统架构中的核心地位。...数据库性能优化中的成长 说实话，刚开始接触数据库时，我并没有意识到性能优化的重要性。直到有一次，我参与了一个电商促销活动的项目，系统需要在活动高峰时处理海量的并发请求。...那次活动的数据库需求远超我之前处理过的规模，数据量的增长导致了严重的性能瓶颈，查询响应时间变得非常慢。 “当系统面临真实的高并发挑战时，你才会发现数据库性能是能决定整个项目成败的关键。”...这让我联想到自己的工作经历，在面对项目中数据库性能问题时，如果没有足够的技术积累和实战经验，是很难做出正确的决策的。 展望未来 如今，云计算和人工智能正在迅速发展，数据库技术也在不断演进。...向量数据库、图数据库等新兴技术，正在解决大数据时代的存储与查询挑战。尤其是在一些实时分析和高并发的场景下，数据库技术的未来将会越来越智能化。
对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据，之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析...、客户价值分析、新店选点优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测，最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本、提升盈利能力、实现精准营销、策划促销活动等提供智能服务支持。...促销活动数据：促销日期、促销内容以及促销描述等。 外部数据：如天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等数据。...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括基于关联规则算法的动态菜品智能推荐、基于聚类算法的餐饮客户价值分析、基于分类与预测算法的菜品销量预测、基于整体优化的新店选址。...（3）SQL Server Microsoft的SQL Server集成了数据挖掘组件—Analysis Servers，借助SQL Server的数据库管理功能，可以无缝集成在SQL Server数据库中
但是，令一些高管大吃一惊的是，数据本身是不能解决公司业务问题的；如果你不具备从数据中提取智能信息的能力，一旦你遇到实际的业务问题（诸如：需要改善供应链流程、微调促销活动方案、制定结束交易时间点等）时，你所收集的每一字节的数据信息都是没有任何价值的...下面将会讲述数据、智能、洞察三者之间的不同，以及三者之间相互依存的关系： 数据——不言而喻，智能和洞察是很重要的价值资产，而数据则是该两者的必要基础。...例如，根据你之前搜集的网页浏览者的数据信息，你判断出你的目标客户正处在一个购买欲望强烈的时刻并有可能完成购买交易，那么贵司据此做出的低成本的精准推销活动将会增加公司的销售额，这就是洞察的层面。...很多品牌需要成本预估，预算优化，并提前预估到会有一个好的前景，数据、智能及洞察对于上述品牌做到这些内容至关重要。总之，数据、智能及洞察这三个方面奠定了企业预测分析的基础。...在特定的水平，你可以完成以下内容，这会让你变得更好： 创建极其详细的客户行为数据库； 在微观层面细分你的潜在客户和市场； 根据相关数据支持，进行特定的促销活动或者放弃某些交易； 一个包含触发行为的模型可以预测在何时应该采取什么样的行动
然而，在不断的学习和项目实战中，数据库成为了我工作中的“定海神针”，从简单的查询到复杂的优化，逐渐让我意识到，它在系统架构中的核心地位。...## 数据库性能优化中的成长说实话，刚开始接触数据库时，我并没有意识到性能优化的重要性。直到有一次，我参与了一个电商促销活动的项目，系统需要在活动高峰时处理海量的并发请求。...那次活动的数据库需求远超我之前处理过的规模，数据量的增长导致了严重的性能瓶颈，查询响应时间变得非常慢。> “当系统面临真实的高并发挑战时，你才会发现数据库性能是能决定整个项目成败的关键。”...这让我联想到自己的工作经历，在面对项目中数据库性能问题时，如果没有足够的技术积累和实战经验，是很难做出正确的决策的。## 展望未来 如今，云计算和人工智能正在迅速发展，数据库技术也在不断演进。...向量数据库、图数据库等新兴技术，正在解决大数据时代的存储与查询挑战。尤其是在一些实时分析和高并发的场景下，数据库技术的未来将会越来越智能化。
然而，在不断的学习和项目实战中，数据库成为了我工作中的“定海神针”，从简单的查询到复杂的优化，逐渐让我意识到，它在系统架构中的核心地位。...数据库性能优化中的成长 说实话，刚开始接触数据库时，我并没有意识到性能优化的重要性。直到有一次，我参与了一个电商促销活动的项目，系统需要在活动高峰时处理海量的并发请求。...那次活动的数据库需求远超我之前处理过的规模，数据量的增长导致了严重的性能瓶颈，查询响应时间变得非常慢。 > “当系统面临真实的高并发挑战时，你才会发现数据库性能是能决定整个项目成败的关键。”...这让我联想到自己的工作经历，在面对项目中数据库性能问题时，如果没有足够的技术积累和实战经验，是很难做出正确的决策的。 展望未来 如今，云计算和人工智能正在迅速发展，数据库技术也在不断演进。...向量数据库、图数据库等新兴技术，正在解决大数据时代的存储与查询挑战。尤其是在一些实时分析和高并发的场景下，数据库技术的未来将会越来越智能化。
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