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有此方案在手,活动不用愁

围绕小程序 / 公众号 H5 / 视频号/企业微信等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,已成为众多电商、新零售企业获客转化的新标配。 微信云开发营销一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销一站式解决方案,结合腾讯云微搭低代码、云函数、云开发、云托管等多种产品能力,并搭载微信安全网关、风控、私有链路等安全服务,从低码开发到测试上线

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2020不留遗憾,域名等你来

2020接近尾声 不要因此留下遗憾 年终一定要满载而归 来DNSPod注册域名 一波福利折扣等着你 还有全网域名独家特惠哦! 不要再错过啦! ??? 本中心还拥有两独立腾讯子品牌:DNSPod与Discuz!,在过去15年间,为超过500万企业级客户提供了强大、优质、稳定的IT服务。

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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. 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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    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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    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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    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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    “618”用云量创新高

    “618”用云量创新高 后疫情期首次大,“618”主要电商用云量翻倍 直播卖货流量半年涨5倍  腾讯云支持“618”资源创新高 ? ? “618”落幕,主要电商平台业绩和用云量再创新高,显示出消费已经复苏。 今年“618”期间,腾讯云的计算资源相比去年增长了一倍。与此同时,直播带货正在成为新趋势。2020年上半年,直播卖货的流量节节高走,6月整个行业直播卖货的带宽相比1月增长了500%。 ?

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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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    解密双十一、618电商数据屏指标实现原理

    监控屏: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。

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    搜索,场景下智能化演进之路

    作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11都是验证智能化进程的试金石。 第一次在双11场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。 2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。 因此效果会较离线模型有较大提升,特别是在这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2:为什么实现秒级的模型更新? 回答:相比离线长期模型,小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。 总结 经过三年的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。

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    以检查规范,以规范安全

    以检查规范以检查规范顾名思义就是在信息系统上线之前规定好信息系统需要符合的安全要求和规定需要做哪些安全工作,将安全要求和工作形成一种规范化流程;务必在信息系统上线之前都需要经过规定好的流程。 信息系统安全上线流程如下:图片以规范安全信息系统安全上线流程中以检查的方式规范信息系统部署流程(OA流程);信息系统部署方法(以二级等保要求);研发要求(内部安全要求);信息系统资产管理维护。

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    “双十一”、“双十二”期间,如何防止网站崩溃?

    “双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期,作为一个电商网站,如果不能保障流畅运行,将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”,当天日活跃用...

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    中通大数据平台在中的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南! 而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 中,大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递,是一家以快递为主体,以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。 对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。 而在中的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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    因素我国网络安全市场增速

    网络安全的用户方面,原来的国内网络安全用户主要是集中在政府、金融、运营商等的行业用户,而近几年来我们看到,越来越多的中小型企业开始关注网络安全问题,一些基于SaaS模式的云安全服务也开始发力并成为了网络安全领域不可或缺的力量 整个网络安全市场的快速发展显而易见,小安认为,传统用户迈向下一代安全,以及更多潜在用户和中小型用户全新的安全需求会催生安全厂商越来越多的技术创新,综合以上观点,安全架构的变化、国家层面的重视以及网络安全用户的增加这三因素将促进网络安全市场的增速

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    如何做好电商的容量规划

    下雪了,注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。 在的峰值时刻,绝大部分用户选购什么商品,早已加入到了购物车中,且各种优惠券也已经申领成功,就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以,在这个场景下,交易下单这个环节是核心中的核心。 所以的容量规划,就是在零点峰值时刻,评估好交易流量,再进一步转化一下,就是每秒的交易订单峰值。 下图常用的路径分析示例,用户首先从首页、会场或者微信里的分享页面转化过来,然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化,形成订购下单和最终的支付。 ? 这就需要不断地积累经验,记录早期的详细数据和真实场景(比如不同用户购物车里的商品数量、优惠策略、不同渠道比例等,以及各种运营活动的玩法),这样可以最大程度地模拟真实的用户访问模型。

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