近日，有国内媒体翻译了由美国网络安全公司Cybersecurity Ventures发布的《全球网络安全市场报告》，在此篇报告中，对未来五年内网络安全市场的发展趋势和做出了详细的预测和分析。...目前，全球网络安全环境不容乐观，大规模的网络战威胁以及更加高级的黑客攻击事件让越来越多的用户开始真正的重视网络安全问题。...再看国内网络安全市场，国家层面的重视让网络安全问题上升到了国家安全的高度。...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、运营商等大的行业用户，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大因素将促进网络安全市场的增速
VPN 全称是 Virtual Private Network（虚拟专用网络），可以在多台设备之间建立安全的通信网络。...本文建立 VPN 网络单纯是为了对外提供服务。...而 VPN 网络可以提供这一点。 虚拟专用网络（VPN） 如果我们将 VPS 和其他散布在内网或者非固定 IP 的公网计算机连接起来，组成一个专用的网络，那么这个就是“虚拟专用网络”（VPN）。...这样，无论这些电脑散布在哪些地方，在哪些网络中，对于对方来说都是“内网”中的另一台电脑，这是可以有固定（内网）IP 的，于是可以做很多事情。 我画了一张简单的图来描述一个简单的 VPN 网络。...服务端用于连接整个 VPN 网络，而客户端用于将此 VPS 主机组成此 VPN 网络中的第一台计算机。
> 注意：如果你公司的 VPN 网络是在苹果下使用的，本文可能不适用（苹果系统不支持 PPTP）。用 Linux 和用 Windows/macOS 不一样，它真的需要用户操心很多东西。...比如怎么连接公司的 VPN 网络……我是折腾了挺久，反正系统自带的 VPN 连接管理界面，不管你怎么配置，就是用不了！！！...因此需要设置成一个合理值，保证网络的可靠性的同时，实现传输效率的最大化。> MTU 一般网络设备都是 1500。...如果本机的 MTU 比网关大，大的数据包会被拆分传送，会产生大量数据包碎片，增加丢包率，降低网络传输速度。...- 如果正常回复，说明网络最大 MTU 是 1500，与系统默认一致；- 如果不正常，说明超过网络限定大小，需要减小探测包大小再次尝试。
vpn介绍 vpn（virtual private network）虚拟私有网络 利用共享的公共网络构建私有专用网络 RFC 2764描述了基于ip的VPN框架结构 vpn的本质就是让私网数据报文穿越公网...vpn用途、功能优势 可以快速构建网络，降低部署周期 与私有网络一样提供安全性、可靠性和管理性 可利用Internet，无处不联通，处处可接入 简化用户侧的配置和维护工作 提高基础资源利用率 于客户可节约使用开销...于运营商可以更有效的利用基础设施，提供大量，多种业务 （mpls vpn） vpn简单原理 Image.png 正常按照网络通信原理来说，如果192.168.1.1要和192.168.2.1进行互相通信...ipsec vpn，这里就是IPsec头部；该协议的作用是防止路由设备拆解当前设备可拆解的协议后继续交由上一层协议进行拆解处理（按照数据传输原理，例如三层路由器或者一台服务器，将三层IP头部（网络层）拆解后...VPN分类 按照网络层次（工作层次）分类 Image [3].png 按照使用场景分类 Image [4].png site-to-site vpn 对于内网用户无感知，2端都需要支持VPN功能设备进行连接
如图所示，左半边的网络中， A 市 X 公司总部网络是一个 Site， B 市 X 公司分支机构网络是另一个 Site。这两个网络各自内部的任何 IP 设备之间不需要通过运营商网络就可以互通。...如图所示，右半边网络， B 市的分支机构网络不通过运营商网络，而是通过专线直接与 A市的总部相连，则 A 市的总部网络与 B 市的分支机构网络构成了一个 Site。...如图所示， X 公司位于 A 市的决策部网络（Site A）允许与位于 B 市的研发部网络（Site B）和位于 C 市的财务部网络（Site C）互通。...四、VPN FRR 产生背景 在网络高速发展的今天，运营商网络发生故障时的端到端业务收敛时间已经成为承载网的重要指标。...VPN 网络中，PE 节点故障导致的端到端业务收敛时间长的问题。
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大促、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。...微信云开发营销大促一站式解决方案 腾讯云推出微信云开发营销大促一站式解决方案，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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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...02 XView618实践 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期
在电商大促时，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促的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促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促时间段的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，衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度，计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数，其中，大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得，而大促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；最后是大促的购买金额。
电商大促期间剧增的流量，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，为了大促需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...由于时间紧任务重，为了保证在大促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，还有大促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，第一次大力度的大促，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。...②、自下而上：通过监控各硬件及操作系统相关指标（CPU、Memory、磁盘I/O、网络）来分析性能瓶颈。
“618大促”用云量创新高 后疫情期首次大促，“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大促”资源创新高 “618大促”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大促”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%。...随着基础网络、音视频传输技术的成熟，直播带宽的成本显著降低。腾讯视频云产品总监黄斌指出，比起巅峰时期，直播行业的带宽成本降低了40%。
在大促流量高峰期，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”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...诉求1 在大促期间，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 为保障大促活动顺利开展，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促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。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，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促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，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...延时的主要原因可能是请求队列过长或受网络延时影响，此时要特别注意跨机房（跨IDC）的应用请求和数据同步。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
监控大屏： 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。
这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路：基于历史数据复用的大促转化率精准预估】 常规的销量预测，遇到一些特大事件，直播、大促，一般很难预估得准确。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段： 1 片段一：大促预估不足的原因 直接原因：大促周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制：...10小时的真实CVR均值 3 大促期间 分布相似数据的搜寻 找到当下大促，相似的历史“促销”数据，包括双11，618，双12等等大促时间点 寻找的方式就是构建大促时序向量，然后求相似。...第一个是查找与99大促相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88大促，以及2022年6月14日的618大促二峰，CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季大促，以及7月31日的七夕节大促（没有检索到99大促是因为88大促发生在99大促之前）。同时，我们还随机展示了一个低相似度的非大促日期。
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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大促都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11大促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，实时技术在大促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，特别是在大促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 经过三年大促的技术锤炼，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。
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大促时，合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。...在大促的峰值时刻，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，在大促这个场景下，交易下单这个环节是核心中的核心。...所以大促的容量规划，就是在大促零点峰值时刻，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、大促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，记录早期大促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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