组件 Knative由服务和事件组件组成： 事件-事件的管理和交付 服务-可扩展至零的请求驱动计算 听众 Knative专为不同的角色而设计： 该图显示了Knative的不同受众 ?...开发者 Knative组件为开发人员提供了Kubernetes本机API，用于将无服务器风格的功能，应用程序和容器部署到自动扩展运行时。 要加入对话，请转到Knative用户Google组。
Meta 的无服务器平台 XFaaS“每天要处理来自数十个数据中心区域的 10 万多台服务器上的数万亿次函数调用。”...有趣的数据和结论 本文的一个重点是可以通过软件来优化硬件利用率，从而提高无服务器的性能。...Meta 认识到，无服务器函数的启动开销存在浪费，因此，他们希望通过模拟一个通用 worker 来消除这种浪费，即任何 worker 都可以立即执行任何函数而无需启动开销。...XFaaS 仅用于非面向用户的函数。无服务器函数的延迟变化幅度比较大，无法提供稳定的面向用户的函数。 XFaaS 客户端提交的函数调用请求存在很大的波动。峰值需求是非峰值需求的 4.3 倍还多。...Meta 向我们详细介绍了他们的无服务器平台，并为想要优化无服务器函数使用方法的开发人员和公司提供了可供借鉴的经验教训。阅读完整论文，请点击这里（可能需要机构访问权限才能免费阅读）。
『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...MQ 逻辑回收：包括将促销校验与促销计算提取为交易服务，将原先由购物车、交易系统自行处理的促销逻辑回收 提取促销工具的属性：诸如类型枚举、促销标签、限购策略、库存策略等，以期外围系统尽量少的关注促销类型...［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。...分布式缓存：引入分布式缓存，对缓存数据服务节点做统一集中管理，可支持缓存集群弹性扩展，通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载，通过冗余机制实现高可用性，无单点失效，不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失
当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。...从薅羊毛的角度看这个Bug，似乎是因为该无门槛券可以被无限次使用导致的。...投放时间选择：即该促销的有效时段 投放区域选择：针对全平台还是部分平台（自营或指定店铺），或者仅针对APP平台 用户类型：针对新注册用户，VIP用户等 促销规则 促销规则是促销管理的核心。...大体来看，我们可以从平台、商品种数、促销方式这三个维度来分别理解促销规则的制订： 平台维度：促销规则可以分为自营促销和POP平台促销。...前面所述的促销活动与促销规则在业务上存在一定的重复。例如平台维度的促销规则，其实对应的是促销活动中对投放平台或区域的选择。商品总数维度的促销规则，又与促销活动中适用商品（品种）选择的配置重叠了。
云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云服务商活动如下： 阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...据小编侧面了解，双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动，预估活动力度在5折左右，另外还有Iphone 、mini的抽奖活动，可谓力度空间。...腾讯云：12月19日起，腾讯云将举办为期一周的年终大促活动，活动包含新用户注册零门槛并赠送扶持基金，云服务器&带宽打折促销，千元云存储礼包免费送等，虽然细则还没有正式公布，但从优惠空前依稀可看出端倪。...据介绍，为支持天翼云平台，中国电信云计算公司不仅建立天翼云品牌，推出了包括云主机、弹性块存储、对象存储(OOS)、CDN等在内的云产品矩阵，同时也将网络能力和数据中心两大核心优势持续放大。
“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。...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...小家电产品由于市场需求的扩张，其品类也在不断增长，在双十一首日，京东个护健康类小家电成交额同比增长180%，其中戴森、飞利浦、飞科、松下、博朗、欧乐B是成交额最高的品牌；双十一当日，零点过后的十分钟，仅天猫平台就卖出了
对大多数人而言，今年的双十一可谓是无感而过。然而，这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。...随着「双十一」进入第 14 个年头，这一现象级的标志性活动在很大程度上已经融入国人的日常生活，因而显得不再那么特殊——打折促销天天有，满减秒杀是基操，消费者已经习惯了随时随地都能下单，同城快递隔天就到。...，实现更快的容量伸缩，从而确保每个商家都能在自己的平台发起秒杀活动。...针对外部环境的剧烈变化（如活动带来的流量突增、机房故障等）、内部节点异常（如数据库宕机，服务器宕机等）和人为变更的风险（如代码发布，配置推送等）这三类主要风险，支付宝建设了如变更防控体系、容量风险体系、...正是因为一次次双十一的倒逼创新，支付宝的实践证明在金融级中间件、数据库和云计算平台的支持下，分布式架构完全能够胜任复杂、高要求的金融级交易。
例如电商平台在举行大型促销活动时，往往面临着刷单和网站性能瓶颈的双重挑战，针对这个艰巨的任务，EdgeOne的引用能否成功支撑得起来么？...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。...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）。...同时，EdgeOne 的反欺诈技术帮助该平台识别并阻止了大量刷单行为，确保了促销活动的公平进行，相比这点，很多平台没有使用该服务或者集成其他应用服务的就没这么顺畅了。
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？ 。。。...接着我们分析了对实时性要求高的计算这块，然后将离线计算与实时计算进行了对比，批处理与流处理进行对比，离线计算的特点与实时计算的特点，加上我自己的调研结果，归纳了实时计算的四种使用场景，提出了使用实时计算时要面临的挑战...通过这篇文章的学习，你可以知道实时计算有哪些场景，你的公司这些场景是不是也可以换成 Flink 来做？同时也知道了实时计算与离线计算的区别，并初步认识了一下这个好玩好用的实时计算框架——Flink。
乱价监控和渠道秩序管理、竞品监控和动态定价、行业定价和平台用户价格敏感度分析、各种新形态电商价格模型成为品牌方和渠道运营方必须关注的内容，首先分析下电商平台的价格和促销活动设计。...一、定价和促销 对于一个成熟的电商平台，到手价的形成包括多种因素，包括各种促销活动的设计、根据SKU属性不同有定价范围、优惠券的使用等。...这些年双十一促销活动设计的越来越复杂，包括红包、津贴、满减等，各家电商平台设置的玩法，让网民抱怨受不了，搞不清楚规则，算不明白价格。...可以看出价格和促销活动的复杂性，促销包括如价格立减、满减、买赠，另外与促销时间线进行灵活的模块化组合。...下图给出了部分平台部分促销对于价格影响说明：无论是双十一还是618，或是各个平台日常的秒杀，限购价等，看起来也比较复杂，对于平台来说是通过相关产品规则定义出来的，只要了解相关设计，也能够清楚的计算最后价格
（3）从营销中心获取商品、订单促销信息（优惠券、促销活动），判断是否满足优惠条件，计算出优惠金额。 （4）在会员中心获取会员权益，例如平台抵扣积分、折扣条件等。...【优惠分摊】 在计算订单应付金额时： 订单实付金额＝商品金额（SKU金额合计）＋运费-总优惠金额 其中： 总优惠金额＝促销活动优惠金额＋优惠券优惠金额＋虚拟币抵扣金额 到这里，算是完成了订单计算的第一步...1．优惠后订单发生部分退货如何处理 产品经理遇到的情况是：促销活动（如满减）涉及很多商品，优惠券也涉及很多商品，有时甚至跨店优惠。...退货时退还用户实付金额，而不会去追究用户因退单而没满足促销条件，允许用户占平台的便宜。...根据表中的数据，我们能够清晰地计算出店铺、商品在每次促销活动中的收入。另外在用户部分退货时，也能按照其实付金额进行退款。例如用户退商品A、B时，只退款82元（54元＋28元）。
薅羊毛有显性和隐形两种，显性的经常是营销规则不合理导致的，比如滥发无门槛代金券、同一用户多次叠加优惠、白金卡优惠力度过大导致用户凑单等等，这些在项目开始前，就可以主动识别。...比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。...渠道分析比用户和商品更直接： 1、砍掉高成本、低质量劣质渠道 2、将用户向低成本的渠道引流 3、做大低成本、高质量的渠道 在渠道分析上，一般对拉新的关注度比较高，各个投放渠道的拉新成本，拉新后的用户价值计算是重点...不过要注意的是，由于现在渠道日益分散（实体店、电商平台、外卖平台、自建APP、小程序、短视频平台、社群、私域……），很有可能一个用户同时在多个平台活动， 一个平台会同时覆盖多个用户，因此区分出不同渠道覆盖用户类型...小结 综上可见，想实现降本增效，不是只靠一条数据两条公式那么一计算，就咣当得出一个神威无敌大将军建议。 降本增效的本质，是通过数据手段，量化业务行为，核算业务成本，监控业务收益。量化才是最重要的一步。
这种情况下，无法满足营销数据可视化，活动效果数据分析等需求。 规则引擎引发的“血案”。 规则引擎及规则资格校验是一个计算资源消耗非常大的功能。营销前台、促销服务、电子券、任务服务都包含此功能。...随着活动形式的持续增长，消耗的计算资源也持续上升。多个系统同时申请资源，导致资源的浪费。尤其是 818、1111 大促期间。资源申请需要与资源管理部进行博弈，有时会引发‘血案’。...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。...显然这样做，一方面资源浪费，另一方面当活动种类增加后，单机的计算耗时上升，横向扩容能够提升的并发能力有限。...---- 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
Marketing：这项微服务负责管理营销 / 促销活动和推荐列表。 Email、Push 和 SMS 通知服务各自与对应的供应商集成。...而且 Supabase 还提供内部 hook 和 cron 作业，并全面支持 pg_cron、触发器、webhook 以及无服务器函数等。...Notifications 我们可以用 Supabase 提供的表上无服务器函数和触发器，顺利替代当初设置的 Push、SMS 和 Email 通知微服务。...表上的触发器将自动调用无服务器函数以发出推送通知。...营销活动 最后要聊的是 Orders 服务。单从技术上讲，我们本可以用无服务器函数加触发器来替代，但我还是选择用老办法。原因是我这人就这样，比较敏感守旧。
最近一段时间，我们可以看到腾讯云服务器促销活动力度还是比较大的。...从10月份开始不间断的以秒杀促销活动为主，尤其是我们需要较长时间云服务器的网友购买三年服务器是最为划算的，其中还有高达10M带宽的云服务器。如果这样的配置在平时这样的成本肯定是买不到的。...在腾讯云专题网中，我们也有定期发布腾讯云的最新促销活动，如果有需要购买腾讯云服务器和其他云计算产品的，可以随时关注官方网站以及我们网站的发布信息。...如果我们不参与腾讯云的活动促销的话，会发现每增加1M带宽其实成本是比较大的，毕竟在国内机房和商家中带宽成本是相对较大的。...所以，我们可以自身的内在优化项目，提高速度，或者我们可以在腾讯云促销活动期间购买较长时间（一般三年）云服务器，这样可以节省成本。
影子数据 2 影子数据生成 关于过滤 电话、地址敏感信息在线上不存在 商品ID、用户ID核心数据偏移到其他数据空间 真实 海量 准备成本低 3影子数据的使用 充足的“炸弹” 2.3.2 全链路大促销用例精简...4 缓存文件分发式预热 5 缓存失效场景 2.6.3 核心应用场景 1 热点商品的TAIR（阿里内部的缓存中间件）预热 2 数据库预热 3 本地缓存预热 4 本地缓存预热——GCIH预热 5 大促预热活动编排调度...Infrastructure:数据加速器分散基础架构） 2.7.4 演练 2.7.5 效果 2.7.6 展望 1.对应用启动速度优化 2.Severless：Serverless的全称是Serverless computing无服务器运算...，又被称为函数即服务（Function-as-a-Service，缩写为 FaaS），是云计算的一种模型。...以平台即服务（PaaS）为基础，无服务器运算提供一个微型的架构，终端客户不需要部署、配置或管理服务器服务，代码运行所需要的服务器服务皆由云端平台来提供。
实际问题： 由于超市隔三差五就要办促销活动，但每次促销活动的方式不一样，所以需要开发一个软件，营业员只要输入原价再选择活动类型后，就能计算出折扣以后的价钱。...当这个收银系统的其他地方也需要计算折后价的时候，只能将这段代码复制过去；那如果在维护中发现开发人员把“满100返50”写成了“满10000返50”，这时候就需要改两个地方，非常不便。...1.此时，对促销类型的判断从客户端转移到了Factory类中，从而用户程序只需要给Factory的get促销类()函数传入一个促销名称就能够获取该促销类的对象。...2.代码如上图构造之后，要获取促销类对象，只需要调用： 促销类 促销对象 ＝ Factory.get促销类("促销名称"); 折后价 price = 促销对象.getResult(原价); 工厂模式的作用...如果一个类会根据情况的不同产生含有不同属性值的对象，或者一个类会根据情况的不同产生不同的子类对象，这时候需要使用工厂模式，在工厂中完成究竟创建哪种类型的对象的判断，客户端只需在Factory.getBean(key)函数中传入一个
拆分后的促销系统初期只是负责了营销活动玩法的维护，促销中最为重要的计价业务仍然遗留在商城主站业务中，且由于历史建设问题，商城核心交易链路中商详页、购物车、下单这三块关于计价逻辑是分开独立维护的，没有统一...所谓的分层计价即传统电商中优惠涉及的三个层面：商品级、店铺级、平台级，正常情况下不同级别的优惠默认是可以叠加的，同一级别的优惠默认情况下是互斥的。...，即商品级优惠计算依赖商品原价，店铺级优惠依赖于商品级优惠计算后的价格，平台级优惠依赖于店铺级优惠计算后的价格。...4.1 统一优惠模型 由于计价中心在建设的时候，已经存在了促销系统中的各个优惠活动、独立的优惠券及代金券、遗留在商城主站的未迁移的优惠，因此想用兼容这么多的优惠类型，必然需要建立一个统一的优惠模型，而在建设过程中需将现有的优惠模型进行适配转换至统一模型...作者：vivo互联网服务器团队-Wei Fuping
而促销活动设计和日常运营，价格是贯穿整个运营环节的关键，品牌方或者电商平台运营方怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为，设计有效的价格体系也是日常重要工作。...图片不同平台比较，本竞品重点商品比较，线上线下商品比较，常用于用于灵活定价和促销活动图片对于电商平台和规模较大的商家，动态定价可以增加销售的机会同时可以更好满足消费者需求。...对于竞品进行价格策略的监控，预警是动态定价中重要的一环，尤其重点品类商品日常监控，同类同质商品在促销活动期间的标价、到手价、让利策略监控，是平台进行日常运营和活动运营的重要环节。...；线上渠道类似苏宁或者国美需要监控京东平台重点商品价格，用于营销活动等。...到手价计算，通过采集各种营销活动，平台券、店铺券和商品券，同时非常了解各平台优惠规则，以及品牌需要监控商品的优惠需求，准确的计算到手价。
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