前文提到了事件风暴产出的领域模型是概念模型，到实际落地还有些距离，而落地的结果也是各不相同，我觉得说落地，要先回顾一下领域驱动设计的两个作用。
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 经典科幻电影《2001太空漫游》中，有一个充满了神秘宗教意义的象征：黑石（黑色的方碑）。黑石每次的出现，都昭示了文明的转机。远古，黑石第一次出现，教会了猿人使用工具；2000年，黑石第二次出现，将人类从月球引向了木星，才有了之后2001太空漫游的故事。 时钟指向了20
经典科幻电影《2001太空漫游》中，有一个充满了神秘宗教意义的象征：黑石（黑色的方碑）。黑石每次的出现，都昭示了文明的转机。远古，黑石第一次出现，教会了猿人使用工具；2000年，黑石第二次出现，将人类从月球引向了木星，才有了之后2001太空漫游的故事。 📷 时钟指向了2016年—NASA的玩具车在火星上溜达了4年之后，人类仍然没有漫游到木星。同一年，腾讯云推出了一款叫做“黑石”的私有云产品，成功的把多个私有云大客户忽悠上腾讯云的大船，开始了在云世界中的“太空漫游”。在这块黑色的方碑上，汇集了TEG
微服务组成的原生云应用程序，Docker通常是核心，因为它提供了构建，运输和运行Linux容器的绝佳方式。
作者 | 方利 编辑 | 贾亚宁 本文由大厂案例转载自汽车之家主机厂事业部 - 技术部高级研发工程师方利首发于之家技术公众号的文章。 汽车之家电商系统诞生在 2014 年，成长于 2016~2019 年，并经历多年双 11、818 晚会的洪峰考验，沉淀了稳定可靠、性能卓越的在线交易能力。随着业务中台的建设浪潮兴起，2019 年进入中台化建设阶段，输出其在汽车电商领域五年沉淀的能力，助力汽车电商行业发展，加速企业数字化转型！ 一、架构演进 这个部分主要讲一下汽车之家电商系统的架构发展历程，每
梁胜作为CEO创建Rancher Labs时，距离2013年Docker发布容器技术有近1年时间。这个创业团队的核心，基本是梁胜前一家公司Cloud.com的原班人马。他们在2008年后一直聚焦于CloudStack，直到Rancher成立。
Kubernetes 很火，一大批互联网公司早已领先一步，搭建起专有的 PaaS平台，传统企业们看到的 Kubernetes的趋势，亦不甘落后，在试水的道上一路狂奔……
LiteFlow是一个轻量且强大的国产流程引擎框架，可用于复杂的组件化业务的编排工作。通过它我们可以把业务逻辑都定义到不同组件之中，然后使用简洁的规则文件来串联整个流程，从而实现复杂的业务逻辑。
快速了解边缘计算 技术诞生背景 📷 物联网 物联网设备地理位置非常分散、响应时间、海量设备管理、数据安全性难以保证. 人工智能 人工智能应用需要大量的逻辑运算资源, 当对运算速度有更高的要求时候, 数据传输带来的性能消耗问题, 将会让 AI 应用响应延迟. 边缘计算解决思路 让计算更贴近数据的源头 📷 总结 引入边缘计算, 在边缘侧直接完成运算, 从而减轻数据传输的压力! 边缘计算, 让计算更贴近数据的源头! 从而解决海量设备管理、数据传输等问题 边缘计算应用案例 文章地址: What edge compu
本篇将主要讲解微服务架构究竟指的是什么，它包括了哪些核心组件，它又能给我们带来哪些帮助。
3 预案开关推送（https://blog.csdn.net/weixin_35881820/article/details/113015410）
张亮 当当架构部负责人。主要负责分布式中间件及私有云平台的搭建。乐于分享，拥抱开源，主导两个自研项目Elastic-Job和Sharding-JDBC都已正式开源。擅长以Java为主的分布式架构以及以Mesos为主的云平台方向，推崇代码优雅化，对于如何编写出具有强表现力的代码有深入研究。 信息技术从出现伊始到渐成主流，其趋势经历了软件、开源和云三个阶段。 1.软件改变世界。作为信息时代最重要的载体，互联网越来越成为当今社会关注的焦点，互联网的基石之一——软件正在迅速地改变着这个世界。 2.开源改变软件。随着
Tip：主要是为了总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题，踩过的坑，学习的点滴知识。
Spring Cloud 官方文档说了，它是一个完整的微服务体系，用户可以通过使用 Spring Cloud 快速搭建一个自己的微服务系统。那么 Spring Cloud 究竟是如何使用的呢？他到底有哪些组件？
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
中国酒店业是与国际接轨最早的行业之一，历经近40年的发展，中国酒店业无论是在规模还是品质上，都逐步接近国际水准。然而，相较于国内外高端酒店市场的品牌百花齐放，以及国内经济连锁酒店的“黄金十年”疯狂扩张。随着中国旅游业的爆发式增长、随着中国商务往来活动的更加频繁，酒店作为其下游子行业将呈爆发式增长。
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
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导语 对于定时任务大家应该都不会陌生，从骨灰级别的Crontab到Spring Task，从QuartZ到xxl-job，随着业务场景越来越多样复杂，定时任务框架也在不断的升级进化。 那么今天就来跟大家从以下三个方面聊一聊分布式任务调度：从单机定时任务到分布式任务调度平台的演进过程、腾讯云分布式任务调度平台TCT是如何应运而生的、TCT具体落地案例情况和解决了哪些核心问题。 作者简介 崔凯 腾讯云 CSIG 微服务产品中心产品架构师 多年分布式、高并发电子商务系统的研发、系统架构设计经验，擅长主流微服务
使用Liteflow，你需要去把复杂的业务逻辑按代码片段拆分成一个个小组件，并定义一个规则流程配置。这样，所有的组件，就能按照你的规则配置去进行复杂的流转。
截至2020年12月31日，京东LTM活跃购买用户数达到4.719亿，全年净增了近1.1亿活跃用户，在这样海量规模的用户运营场景下，传统的人工运营方式已经很难实现对成本和收益的精细化控制。事实上，当今互联网行业的头部企业都面临着后流量红利时代的增量用户精准运营的难题。近1年来，京东零售用户增长与运营部积极探索先进的用户运营方法论，并创造了用户增长超1亿的行业壮举。本文结合零售用增团队的业务实践经验，从数智化运营角度介绍目前线上规模化运行的用户增长“机器”的基本原理。
作者：汪照辉 王作敬 中国银河证券股份有限公司 信息技术部IT研发中心 原题：DevOps实施探索 大多时候，基本上概念从国外传进来，我们也跟着炒，概念满天飞。曾经也是不懂装懂，自以为懂，不过还好逐渐
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
金融科技&大数据产品推荐：BeyondContainer——基于Docker的企业级应用智能化管理系统
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 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
“本项目案例由 端点科技 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
云原生架构带来了许多优势，但复杂性使得在出现性能、安全性问题时难以维护和诊断问题。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作，也就是说，如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中，从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析： 1、公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？ 2、用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？ 3、新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？ 4、产品C的市场竞争对手是谁？他们
上周的时候有看到腾讯云重庆机房AMD CPU配置在进行团购活动，确实从价格上看是比较便宜2GB内存配置仅需要年付180元，而且如果是新用户可以得到18个月使用权限。我们常见的CPU一般都是英特尔，对于AMD配置在实际上可能会有一些差异，但是对于入门网站项目来说其实差异并不是特别大。
| 导语 自从容器技术大热后，编排这个词也被大家日日所见。到底什么是编排？它跟K8S到底有什么关系？这篇文章我们来一起讨论研究下。
其实，严格说来，容器编排Kubernetes，简称K8S，是CNCF（云原生计算基金会）的最核心的项目。几乎其它所有技术都是建立在K8S基础之上，丰富与扩展K8S的能力。
一个无数工程师的女朋友钦定的男朋友，公开恋情的直接受害者居然还是工程师，宿命的轮回啊……这是上市公司私有化引发的股民恐慌，更是娱乐圈向技术圈的悍然入侵。网络洪峰如此可怕，抗洪抢险责任重大，让我们近距离观摩一下，技术圈复联如何筑起高可用大堤。 微博如何应对流量“暴击” 现在有越来越多的人选择用微博这一社交网络平台来公布消息，那么微博要如何应对众多的流量“暴击”呢？下面让我们一起来看一下。 1.对大规模、高负载系统问题的排查方法 微博主要面对的是高并发、大数据量、高负载的业务压力，并且伴随着热点事件会有突发
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储。
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 5 — Orchestration 。
无论是微服务、组件化、乃至我们说的中台，根本都是在解决一个问题：效率，将已有或未有的业务能力和技术能力快速的匹配到前端业务的需求。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
腾讯游戏经过十多年的高速增长，目前覆盖了全球数亿玩家，诞生了全球首个“亿”级日活手游，后台运行着数十万台服务器。
经过上一章的讨论相信你已经有些了解促销系统了。促销确实是电商网站的重中之重,需要慎重考虑。也许你会有一些疑问，猿人工厂君给出了促销规则，但是却没有告诉你限购怎么来玩耍。 这个问题我们稍微放一放，考虑到每个人的基础不一样，在后面的文章中会一定会体现出来的。今天，我们一起来聊一聊电商网站的价格是怎么一回事情。
本文将重点介绍Docker容器编排模式中的Sidecar、Ambassador等常见模式，探讨它们在容器编排中的应用。通过从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行分析，帮助读者深入了解这些容器编排模式的原理和使用场景。
随着容器技术的普及，Docker 编排工具成为管理容器化应用的重要工具。本文将重点比较三种主流的 Docker 编排工具：Kubernetes、Docker Swarm 和 Mesos。通过从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度的分析，帮助读者全面了解这些工具的特点、优势和适用场景，以便选择最适合自己的容器编排解决方案。
前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程，这次再让售价丰满一些，增加一个会员价的概念。会员价在现在的主流电商中，是一个不大常见的模式，其带来的问题是：
云原生和容器编排是两个不同的概念，但它们之间有着密切的联系。下面将分别介绍这两个概念，并探讨它们之间的关系。
为什么这里的微服务三个字我加了引号，那是因为那时还没有微服务这个概念，只是像微服务的雏形，所以我给加了引号。
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
在云计算的早期，我们曾花费大量时间教客户关于云是什么，如何使用它，为什么它是好的，更重要的是，云不是什么。
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
--导读-- 本文主要结合京东购物车的特性，从技术和业务层面综合考量，探索商品附属信息分页加载方案，为逐步扩容的购物车诉求做好底层技术支撑。通过本文，读者可以充分了解到主数据分页加载和附属信息分页加载分别适用哪些业务场景。在实际开发过程中，结合应用特性选择合适的分页技术方案，保证应用低碳高效运行。
前面讲了一些关于自动扩展的理论知识，但如何实现自动扩展，并不是三言两语就能够说得清楚的。特别是为了实现前面提到的那些自动扩展的模式及策略，在操作系统级别方面会需要大量的执行脚本。在自动扩展方面，SpringCloud框架也并没有给出确切的答案。
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