数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...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。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。
0909 banner.png 背景 Shopee 每年都会举办几场重要的大促活动。大促过程中，营销小游戏是吸引流量的主要渠道。...1.1 大促游戏的选择 在大促筹备阶段，当地运营人员会根据大促时间表，在游戏管理平台设置游戏活动的开始时间、结束时间、奖池及页面素材。...当地运营人员会根据大促计划，从多款小游戏中选择几款参与到电视直播大促当中，而 Shopee Shake 是被使用次数最多的大促小游戏，几乎每次大促活动都会出现它的身影。...2021 年 5.5 大促时，该游戏接口最高 QPS 达到 30 万+，在大促过程中发挥了重要的引流作用。...总结 本文从游戏的逻辑、系统架构、使用的高并发技术，和团队的立体监控、大促前的容量规划、大促预案以及故障演练等方面介绍了小游戏 Shopee Shake 如何应对大促。
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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...，全程保障电商、零售、游戏等行业营销活动安全稳定，杜绝羊毛党，防范恶意攻击，提供更加安全稳定的产品服务，更低成本支撑业务爆发性增长。...解决方案页： https://cloud.tencent.com/act/pro/tcb_scf_weda 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，推荐入群咨询后购买；如客户业务有微信云托管、云开发原生网关等方面的需求
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大促、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 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...方案咨询 官方团队提供技术支持 本方案将以云函数和云数据库套餐包的形式售卖，建议您入群咨询后再购买，如有其他业务需求，也可在群内咨询，官方团队将根据实际业务场景匹配最佳方案。...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
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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。...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...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求，从大的方向上看，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
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。
“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%。
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。...这篇博客，来聊聊电商大促期间，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。
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。...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。...确定了目标、特征和模型后，接下来就需要收集用到的数据，比如日志、数据库等；同事需要对收集到的数据做好清洗，例如异常值、缺失值处理，数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。
而运营数据的获得，需要在应用程序中大量埋点采集数据，从数据库、日志和其他第三方采集数据，对数据清洗、转换、存储，利用SQL进行数据统计、汇总、分析，才能最后得到需要的运营数据报告。...比如百度可能会关注“广告点击率”这样的指标，游戏可能会关注“付费玩家数”指标。每个产品都应该根据自身特点寻找能够反映自身运营状况的数据指标。...分析结果是最终的成果展示，在此之前，数据的采集、清洗、转换、存储、计算、分析，需要大量的工作。...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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一般来说，用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类，包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。...最后，分布式数据库方案则使用分布式数据库中的大对象机制，将元数据与大对象统一存放在数据库中，在支持批次管理、版本管理、流程管理等元数据管理特性时不需要借助额外第三方数据库进行支持。...在同类开源分布式数据库中，SequoiaDB是唯一一款原生集成行存储与块存储双引擎的数据库。...图3：LOB元数据与数据文件结构映射 在建立集合的过程当中，大对象存储必须依附于普通集合存在，一个集合中的大对象仅归属于该集合，不能被另外一个集合管理。 当用户上传一个大对象时，会经历几次散列操作。...图7：读操作吞吐量对比 七、结论 SequoiaDB的大对象机制主要为用户存储海量中小型文件所设计。
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。
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大促技术指南！...而经过这些年的发展，大促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，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...[在这里插入图片描述] 1.0 时代中通的数据库系统架构 迁移带来的收益有很多：第一是容量的增长，原来的数据中心有三倍的富余，已有系统数据存储周期增加到三倍以上；第二，在可扩展性方面，支持在线横向扩展，...大促对于企业而言，除了支持业务创新，也是一次对自身技术架构的大练兵和全链路演练。通过大促的极致考验，企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在大促中的经验和思考，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。
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
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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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