有利益的地方就有斗争，在互联网这块大蛋糕面前，也少不了网络黑产的参与：恶性竞争带来的雇佣攻击、敲诈勒索、发泄不满……种种原因导致网络安全问题愈演愈烈。
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
本文整理自Flink Forward 全球在线会议 ，分享者薛康，滴滴实时平台负责人，主要是是从以下四个方面介绍，flink在滴滴的应用与实践：
数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
本文将总结下数据中台的相关理论知识。Flink平台化需要改进的点等等，参考《数据中台》。
京东集团618作战指挥中心 ，成员来自于京东各个技术体系，包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力，确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠，致力于提供最佳的用户体验。
感谢缔元信（http://www.dratio.com/）的投稿，欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。 一、获取全网用户数据 首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的全方位的行为，使数据在营销中体现应
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
桔妹导读： LogI-KafkaManager脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达90%的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。
LogI-KafkaManager脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达90%的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。
流量：流量信号计数频率（单点采集数据范围0-20000 Hz），一个频率为一升，按后面的计算公式换算至立方。三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量要做可选项，三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量都选择时流量总量为三参仪流量+泵车1流量+泵车2流量。选择其中二个流量时 流量总量为选择的流量+选择的流量。选择其中一个流量时 流量总量为选择的流量。 就是流量选择任意组合。
随着云计算、大数据、物联网等技术兴起，数据朝着多样性、高体量、高速度方向发展，如何将海量数据安全、稳定、高效地数据共享出去成为各企业关注的重点。本次微课堂通过普元在数据服务共享平台研发过程中的实践，和大家分享数据服务共享发布的相关经验。
在全球数字化转型的浪潮下，“上云”已成为企业数字化转型的主流选择，在赋能业务创新、弹性服务的同时，新场景给网络运维、网络运营、网络安全等方面也带来了全新的挑战。而现有的传统NPM工具及运维手段在应对云时代的挑战时已显得力不从心。
调度系统的本质是为计算服务或任务匹配合适的资源，使其能够稳定高效地运行，以及在此基础上进一步提高资源使用密度，而影响应用运行的因素非常多，比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时，单独和整体的资源请求、硬件 / 软件 / 策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、在离线混合等不同应用场景的交织也带来了决策上的很多变化。
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景，与我们的生活也息息相关，以手机流量实时统计来说，它总是能够实时的统计出用户的使用的流量，在第一时间通知用户流量的使用情况，并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案，如果采用离线处理，那么等到用户流量超标了才通知用户，这样会使得用户体验满意度降低，这也是这几年大数据实时流处理的进步，淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生，不过对于实时我们应该准确理解，需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理，更应该成为准实时，因为它有延迟，而真正的实时处理Storm更为适合，最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计，在一般实时度要求不太严格的情况下，Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案，大数据实时流式数据采集的流程图如下所示：
平台运营到一定阶段，一定会累积大批量的用户数据，这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营（消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等），正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的，其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿，爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长，同时也带来了机器集群规模的增加，原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石，会员日志监控体系形成闭环，从网络、应用、异常、页面加载多维度监控，极大提高了系统的成功率、稳定性，对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
受疫情影响，今年以来学生由线下涌至线上，在线教育互动课堂迎来了一个大的爆发。但是自己开发一个互动课堂的门槛还是相当高的，本文主要介绍了使用腾讯云实时音视频TRTC + 即时通信IM的能力快速搭建一个在线教育互动课堂。
Kafka 是当下热门的消息队列中间件，它可以实时地处理海量数据，具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制，可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
01 为什么在腾讯云监控公众号推送了几次后才有这次“新手入门”的文章，故事要从小助手微信号说起... 前一阵云监控开通了小助手微信号（ID：云监控小M）（文末有小助手微信），小助手定位是建立和用户的快捷沟通渠道，同时将一些产品讯息，技术干货第一时间分享给用户。陆续有用户申请添加好友，并且私信小助手： “请问可以帮我监控QQ聊天记录吗？“ ”可以监控交易流水吗...“ 在诧异于这些用户对云监控的误解之大下，也想要好好跟大家科普云监控。 02 “腾讯云云监控是一项可对云产品资源进行实时监控和告警的服务
数字化转型主要包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化几个阶段。在不同的阶段，分别需要哪些数据产品呢？今天就逐一盘点一下，希望可以为各位老板的数字化转型过程中数据产品规划提供参考，主要是以模块规划为主，产品详细的功能和实现逻辑，往期文章几乎都有逐一的分享。
吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮架构研发负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源，使其能够稳定高效地运行，以及在此的基础上进一步提高资源使用密度，而影响应用运行的因素非常多，比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时，单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能，同时支持通过图表的方式进行图表转化，给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能，用户无需开发，即可完成数据采集处理等，对云产品运维管理提供了极大的便利。
遥测终端机又称智能RTU遥测终端机，是一种用于采集、传输和处理遥测数据的设备。在现代科技的发展中，遥测终端机扮演着重要的角色。它是一种能够实现远程监测和控制的关键设备，广泛应用于各个领域，包括水文水利、环境监测、工业自动化、能源管理等。
OpenStack开源社区为云计算提供了最大平台，有多个组件分别实现计算（Nova）、存储（Cinder/Swift）、监控（Ceilometer）和网络（Neutron）等服务。随着Neutron逐渐成熟，越来越多的云计算厂家开始选用Neutron组件，并且有大量网络设备商和云计算方案厂商为Neutron提供硬件设备和网络方案，使得Neutron的发展倍受关注。 Neutron的华丽 云计算改变了用户的业务部署方式，从而帮助用户节省设备和运营成本。例如，类似12306的火车票业务，它具有
闻茂泉，阿里巴巴计算平台事业部大数据基础工程团队SRE运维专家。通过阅码场平台将日常工作中积累的一些性能分析方面的经验，与打造的性能分析的工具跟大家一起做个分享。系统性能分析ssar工具已经开源到了龙蜥社区。
说起性能分析就不得不提到《性能之巅》这本书，它是业界里程碑式的经典书籍。在书中第4章观测工具部分，Brendan告诉我们观测工具主要包括：计数器(Counters)、跟踪(Tracing)、采样(Profiling)和监控(Monitoring)几大类。
本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上的分享。科大讯飞是中国最大的智能语音技术提供商，在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。2022 年 3 月，科大讯飞正式将 Pulsar 上线。本文将介绍经历一年多的测试与评估，科大讯飞为何选择 Pulsar；如何利用 SRE 保障体系将 Pulsar 从 0 到 1 落地；内部的监控与参数优化与 Pulsar 使用过程中可能出现的一系列问题及相应的解决方案。
编者按：来自武神的最新力作，Neutron 是 OpenStack 核心项目之一，提供云计算环境下的虚拟网络功能，本文将SDN与Neutron结合起来进行架构分析，比较有借鉴意义。 OpenStack开源社区为云计算提供了最大平台，有多个组件分别实现计算（Nova）、存储（Cinder/Swift）、监控（Ceilometer）和网络（Neutron）等服务。随着Neutron逐渐成熟，越来越多的云计算厂家开始选用Neutron组件，并且有大量网络设备商和云计算方案厂商为Neutron提供硬件设备和网络方案
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
张路，运营开发专家工程师，现负责游戏知几 AI 助手后台架构设计和优化工作。 游戏知几 随着业务不断的拓展，游戏知几 AI 智能问答机器人业务已经覆盖了自研游戏、二方、海外的多款游戏。游戏知几研发团队主动拥抱云原生，推动后台业务全量上云，服务累计核心1w+。 通过云上的容器化部署、自动扩缩容、健康检查、可观测性等手段，提高了知几项目的持续交付能力和稳定性，形成了一套适合游戏知几自身的上云实践方案。本文将会介绍游戏知几项目中遇到的痛点以及探索出的一套可靠的上云实践方案。 知几项目背景 游戏知几[1]是一款游戏
近日、即构科技正式宣布推出一站式在线抓娃娃技术解决方案，这也是全球第一个在线抓娃娃的一站式解决方案。 据统计，短短2个月时间，仅 APP Store 上就上线了30多款线上抓娃娃的APP，而且其中一大
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。
根据《国务院办公厅关于加强入河入海排污口监督管理工作的实施意见》各地要明确“水污染，谁治理”和政府兜底的原则，明确排污主体责任。根据排污口类型集中整治，划分主体。加大私设暗管借道排污的监察力度溯源主体责任。加强科技研发，开展各类遥感监测、水面航测、水下探测、管线排查等实用技术和装备的研发集成，为完成排污口排查整治任务提供保障。
王诚强，荔枝微课基础架构负责人。热衷于基础技术研发推广，致力于提供稳定高效的基础架构，推进了荔枝微课集群化从0到1的发展，云原生架构持续演进的实践者。 本文根据2021年4月10日深圳站举办的【腾讯云原生技术开放日】 线下活动中，荔枝微课基础架构负责人王诚强关于“基于 kubernetes 搭建分布式压测系统”的演讲整理而成。 腾讯云原生公众号后台回复【lzwk】，可获得该演讲PPT。 大家好，今天想和大家分享的主题是基于 kubernetes 搭建分布式压测系统。从背景、原理、实现、效果和未来方向5个方
管网在线监测系统解决方案设计目的在于：解决管道爆管问题、管网水质二次污染影响饮用水质量、管网漏损导致严重的资源浪费等，及时发现管网故障，提高维护效率、降低损失，保障输水、供水质量，达到科学预警，减少成本，提高效率的目的。
随着社会化进程不断发展，不同时期建设的二次供水泵站以及不同类型的二次供水设备，统一管理成为难题。二次供水设施缺乏系统专业的管理，频繁出现设备老旧、管网老化、管理不到位等问题,导致滴漏现象频发、管网漏水、水压不足、水质污染等事件时有发生，直接影响居民的饮水安全。
供输水管网无线监控系统适应供水企业实现供水管网的压力、流量等远程在线监控，以科学的方式实现水管网科学调度，并通过压力值变动、夜间最小流量分析、发现管网爆管及漏损等问题。为保证供水工作的科学性，依靠现代计算机通信技术和传感技术，实施对供水管道的远程实时监测，并且能够自动传输到上级主管部门，监测输水管道、供水管道的压力、流量信息；及时发现管网故障，提高维护效率、降低损失，保障输水、供水质量，达到科学预警，减少成本，提高效率的目的；消除了供水管网“跑、冒、滴、漏”及“卡脖管”等问题，进一步降低了管网漏失率，扩大了行业收益。
KJ1193煤矿水文监测系统是利用计算机技术、通讯技术、传感器技术解决煤矿水文智能监测问题，是多学科领域与水文科学相结合的产物。
随着全电发票的全面普及，企业目前存在着纸质发票、电子发票、全电发票混合式等管理模式，财务人员如何高效率地进行发票收集、查验、处置、开具、报税等，成为了数字化时代的新课题。
据咨询机构Enterprise Management Associates调研显示，在企业上云之前，大多数企业已经采用了4-10个工具来监控网络并进行排障。
遥测终端机是一种用于数据采集、远程传输、数据存储与处理的综合体设备，已逐渐成为现代智能物联领域的焦点。遥测终端机集成了多种传感器与通信模块，能够实时采集各种环境参数，如温度、湿度、压力、流量等，同时支持无线通信，将数据传输到MTIC云平台进行存储与分析。广泛应用于中小水库监测、水雨情监测、大坝安全监测、水务监测等应用场景。
客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。
在国家十三五规划和云计算的推动下，国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进，金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景，详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
中国银保监会副主席梁涛在21世纪亚洲金融峰会上，曾说过“要坚定不移地支持金融科技发展，加快金融数字化进程，优化客户体验，提升服务效率。”由此可见，金融数字化转型是一件势在必行的事情。
为了充分利用硬件的资源，诸如 Dubbo 都提供了基于权重的负载均衡机制，例如可以将8C16G的机器设置的权重是4C8G的两倍，这样充分利用硬件资源，假如现在需要引入 Sentinel 的限流机制，例如为一个 Dubbo 服务设置限流规则，这样由于三台集群分担的流量不均匀，会导致无法重复利用高配机器的资源。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xp7Ngg_WTTBMyi-0L4Ykrw
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