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IPSec VPN

拒绝重播报文 等安全功能 他可以引入多种验证算法、加密算法和秘钥管理机制 IPSec VPN是利用IPsec 隧道实现的L3 VPN IPSec也具有配置复杂,消耗运算资源较多、增加延时、...不支持组播等缺点 IPsec的工作模式 IPsec的工作模式分为两种 【传输模式】: 传输模式只实现端到端的保护功能 不建立VPN隧道 【隧道模式】: 隧道模式中,不仅要负责端到端的保护 还要建立VPN...隧道 PS:IPSec的功能不仅限于VPNVPN只是他众多功能中的其中一个 IPSec的安全协议 该作用主要用于保护数据 【AH】 Authentication Header > 报文头部验证协议...端口 UDP 500 来标识未使用NAT穿透 UDP 4500 来标识使用了NAT穿透 IPSec VPN的部署模式 一共分为两种部署模式 > 双臂部署 又叫网关部署,把VPN部署在公网出口设备上 >...单臂部署 又指把VPN部署在内网中,需要在公网出口设备上配置端口映射至VPN设备 减轻公网出口设备的资源消耗和性能负担 IPSec VPN的配置 > 主动模式的配置流程 ===一阶段配置=== 首先是创建感兴趣流

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MPLS VPN

MPLS VPN基本特征MPLS VPN是指利用MPLS在IP骨干网络上构建VPN的技术。...一台PE设备要实现对不同客户端VPN用户的隔离就需要为每一个VPN用户创建一个VRF,并且同时为其维护一张独立的VRF路由表,并且每一张VRF路由表都是同PE设备的路由表及其他VPN用户的VRF路由表相互隔离的...路由区分符RD当多个VPN用户的客户信息在MPLS VPN网络内进行传输的过程中,可能会存在着重叠IPV4地址空间的问题,为了保证不同VPN客户地址空间的唯一性,MPLS VPN在VRF中使用了RD值来保障...MPLS VPN数据层面传递过程MPLS VPN数据层面的主要作用同MPLS的DATA Plane一样,主要是基于标签进行数据转发。...这里我们加入了另外一层标签来说明,称之为VPN标签。由此看来,一个完整的传输报文会有两层标签:LDP标签和VPN标签。

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

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 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。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,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在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...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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GRE VPN

GRE VPN 概述 > GRE GRE(Generic Routing Encapsulation) 在任意一种网络协议上传送任意一种其他网络协议的封装方法 我们先本质上还是同种协议封装 也是就IP...over IP > GRE VPN 直接使用GRE封装建立GRE隧道,在一种协议的网络上传输其他协议,需要虚拟的隧道(Tunnel)接口 GRE的封装格式 ++协议B头:++ 也就是我们的<code...++隧道终点路由查找++ 最后查找私网路由,并转发给目的主机 Tunnel多隧道冗余 为了提升可靠性,可以组建多个Tunnel隧道 只需要开区KeepAlive来检测隧道运行状态即可 GRE VPN...的优点 支持多种协议 支持组播,因此可以在隧道中运行路由协议 配置简单,部署容易 GRE VPN的缺点 点到点隧道,多站点配置复杂(和静态路由一样) 金泰配置隧道参数,配置复杂(缺乏灵活性,要手动指定源公网地址

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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”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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再见,VPN

结果有个人因为开了个 VPN,然后: ? 图片来源:网络 ? 可谓是:开启 VPN ,尽享 14 天+假期。 ?...在本次研讨会上,主要明确了 5 个方面的问题: 1、VPN 是中立性的技术 VPN 属于一种计算机网络通用技术,常见于防火墙、路由器等应用场景下,具有安全加密、传输提速等特点。...2、严厉打击利用 VPN 技术从事违法活动的行为 除了合法的使用以外,VPN 同时也在网络黑色产业链中也得到了较多的应用。...另外,使用 VPN 软件之后所获取的信息,不一定包含非法内容,无法认定 VPN 是非法获取计算机信息系统数据的软件。...据了解,在这次研讨会召开之前,政府就已经发布了多项网络安全相关的条例及法律法规,其中包括 去年5 月 10 日发布的《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》等三核心标准、5 月 28 日发布的《数据安全管理办法

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转化率精准预估优化论文随笔记

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转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,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:预估不足的原因 直接原因: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 期间 分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...第一个是查找与99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,以及2022年6月14日的618二峰,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,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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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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