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『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程,电商对于精细化、精准化促销运营的需求,使多渠道(终端)、多区域化营销成为简单易行的配置操作,提升运营能力。
最近小伙伴在讨论单体到微服务架构中数据这块如何演进,相信这篇能给大家带来启发。 ---- 来源:SphereEx 链接:https://segmentfault.com/a/1190000041107436 排版:悟空哥 京东白条的快速发展满足了当前人们日益增长的消费需求。在京东商城上用京东白条来支付,已经成为一大批用户的消费习惯,更是在某种意义上成为了京东对外的『标签』。而作为一家互联网金融消费平台,京东白条的后台技术团队更是不容忽视的存在。而其也正是支撑京东白条自 2014 年初上线伊始,至今服务数亿用
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
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成年人的11.11,不只有“衣食住行相关的买买买”,还有“囤课”、“抢课”。 数据显示,2020年,腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%,高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来,全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度,联合更多机构加码投入百万补贴,连续15天为用户发放红包,并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动,并持续到11月12日。 值得注意的是,今年11.11活动期间,腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
用户在咨询弹性伸缩服务时,觉得该产品挺好,但一经解释,发现不能用(软件架构不支持)。原因是,使用该产品,需要做到“应用无状态化”。
大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪。
大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪。参与交流请加群:347018601
刚刚过去的11.11,京东创下了2044亿元的成交新纪录,电商历史由此翻开了崭新的一页。
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站,将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀,本次峰会结合行业趋势与技术热点,精选出最能破解当下运维、数据库、金融科技领域核心痛难点的干货议题,不容错过的精彩看点本文带大家先睹为快!
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东,负责京东容器集群平台研发,带领团队完成京东容器大规模落地战略项目,有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间
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,同时也积累了诸多最佳实践。
前面的文章中我们分析了企业战略、理清了组织结构,是不是就该进入业务分析了呢?先别急,业务分析,特别是对于具有多个不同业务线的企业而言,是一种垂直式的分析,如果直接开始业务分析,那就走上了竖井式开发的老路,就算有共同的战略目标,也未必建得出企业级的业务架构和业务系统来。业务架构强调的是横向视角,强调通观整个企业的生产过程,因此,展开垂直的业务分析之前,我们必须先确立一个统一的业务分析框架做为观察各个业务线的统一方法,这样才能将企业需要的业务能力进行分类汇集,产生合理的组件结构。
目前,各行业的数智化进程如火如荼,企业对数智化用户运营的需求日益旺盛;同时,在万物互联的5G时代,用户触达的渠道也变得更加丰富。企业需要更高效、智能的方式进行用户触达管理。基于此,个推将多年来积累的数字化运营经验和用户触达能力相结合,打造了“消息中心”系统产品,能够帮助企业客户将APP通知栏消息、短信、微信、钉钉的系统消息、智能人工外呼、5G消息等行业八大主流用户触达渠道进行有效整合和管理。
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送:安全快速稳定的移动消息推送服务,支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型,有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
随着互联网的不断发展和逐渐普及,各行各业也纷纷选择了上云之路,腾讯云数据库致力于运用领先技术,助力企业上云,腾讯云自研的金融级分布式数据库TDSQL 是一款具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性的数据库产品,《图说TDSQL》栏目将以图文结合的形式,带大家了解TDSQL的方方面面。
刚刚过去的11.11,讨论最多的莫过于直播电商,无论是薇娅李佳琦惊人的销售额,还是抖音电商公布的2546万小时的直播总时长和395亿累计看播人次,这些都让品牌商家在面对直播电商有了更多的思考。
国庆期间,最热闹的新闻莫过我国某数据库产品在TPC-C测试中勇夺性能第一的消息。该则消息的传播颇具争议性,引发了一场关于数据库的大讨论。事实上,数据库作为最重要的基础软件之一,在整个IT生态体系中具有举足轻重的作用,中国数据库产品在经历了四十余年的艰苦发展之后,能够夺得国际评测机构测试成绩第一固然可喜可贺,不过这也激发了我们进一步思考:
京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础。
近期,巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲,分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
7 月 24 日,由 PingCAP 主办的年度顶级数据技术盛会 PingCAP DevCon 2021 在京举行。本届 DevCon 以“开放 x 连接 x 预见”为主题,来自光大银行、浙商银行、微众银行、平安科技、中国人寿、小米、理想汽车、中通快递、知乎、58同城、爱奇艺、360、中国移动移动云、中国电信翼支付、神州数码、英特尔、AWS、Google Cloud、Databricks 等多家 PingCAP 重量级客户及合作伙伴出席。五十多位来自全球的技术大咖聚焦开源、云原生、数据基础架构、数据技术生态、数字化场景实践等热门话题,为线上线下数万位观众带来一场技术盛宴。
2007年,计费平台的一帮年轻人为了实现银行级的高可用、零错账的交易系统,加班加点讨论方案,长达几个月的反复头脑风暴与论证,终于提出了“TBOSS 7*24”容灾方案,并用了一年多时间落地推广后,斩获09年公司级技术突破奖,获得了Tony的首肯,从此开启了计费平台打造金融级数据库的探索之路。 十年,一路走来,技术追求永无止境,打造一款更好用的高一致、高可用、高性能分布式数据库产品的初心从未改变,系统架构历经三代优化,2012年立项的第四代产品TDSQL,经过5年打磨与海量业务的实际运营优化,并与腾讯金融
通过 hxz.你的域名.cn 你就可以访问你的服务器啦, 以后想换台服务器,把记录值改成新的服务器IP就可以啦。
之前的文章中,我曾经多次提到一个用于数据分片的开源项目 ShardingSphere :
【导语】5月21日至23日,首届腾讯全球数字生态大会在昆明举办。腾讯计费平台部孵化的技术产品——腾讯计费在会上亮相,这也是腾讯计费的首次线下展示。 作为全球领先的一站式计费平台,腾讯计费沉淀了腾讯十几年的计费经验,在腾讯内部为QQ、微信、腾讯视频、腾讯云、游戏等产品计费提供着坚实的技术支撑,业务体量达千亿量级。 腾讯计费通过自研分布式交易引擎和分布式数据库TDSQL,实现实时交易稽核,秒级交易监控,同城三中心的数据强同步复制,机房级故障自动切换,数据零丢失,满足业务发展时交易场景多元化及交易量快速增长
在金融领域,随着数字化服务的深入和监管要求的提高,反洗钱工作变得尤为关键。洗钱活动不仅威胁金融安全,也对社会秩序构成挑战。本文深入探讨了国产 HTAP 分布式数据库 TiDB 在某国有大行反洗钱系统中的应用实践。
在数据科学和分析领域,Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中,Pandas是Python中最常用的数据分析库之一,而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境,可让用户在浏览器中创建和共享文档,其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供一些示例来演示它们的强大功能。
作者 | ShardingSphere官微 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/Rzr-aKFwmm71QNUs68WQNA 京东白条使用 Apache ShardingSphere 解决了千亿数据存储和扩容的问题,为大促活动奠定了基础。 2014 年初,“京东白条”作为业内互联网信用支付产品,数据量爆发式的增长,每一次大促备战都是对技术人员的考验,每一次的战略转型驱动着数据架构的成长。 --张栋芳,京东白条研发负责人 京东白条数据架构演进史 自 2014 年 2 月京东白条业务
随着信息科技的进步,数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息,从不同的数据源,涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起,就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征,并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服:「xx披萨店您好!请问有什么需要我为您服务?」 顾客:「妳好,我想要………」 客服:「先生,请先告诉我您的会员卡号码!」 顾客:「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服:「林先生您好,您是住在
11月25日,由京东IT资源服务部联合京东CTO办公室、京东商城研发基础架构部共同举办的“京东技术——11.11基础架构峰会”,在国家会议中心盛大举办! 现场有超过1000+位来自中国TOP100的互联网企业研发技术骨干,架构师和CTO技术总监。大家与来自京东、曙光、Mellanox的技术专家,共同交流和探讨了关于基础架构领域的核心技术以及应用场景。截止到活动结束,在线直播观看此次峰会的人数已经超过100000+。 容器、分布式系统、弹性数据库、微服务、机器学习、链路压测机器人等精彩话题登场京东技
前不久,PingCAP 刚刚度过六岁生日。对于数据库这样一个古老的行业,六年只是刚刚起步。TiDB 5.0 的发布就像一个庆祝成长的生日礼物,为 TiDB 带来了一个具有里程碑意义的版本。通过引入 MPP (Massively Parallel Processing,大规模并行处理)架构,年轻的 TiDB 已经成为一款具备完整 HTAP 能力的分布式数据库。
作者:邵宗文,腾讯云数据库运营负责人。十余年数据库从业经验,2009年加入腾讯,曾负责腾讯网、新闻客户端、快报、视频、财经、体育等数据库平台,部署、规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家、数据库平台主管,有非常丰富的海量大数据经验。 本文为腾讯云数据库运营负责人邵宗文在〖2019 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲实录。 分享概要 1、图数据库市场分析 2、图数据库应用场景 3、图数据库的优劣 大家好,非常荣幸今天跟大家分享图数据库的场景及展望,让大家知道图数据库到底是什么,
·acceptCount:如果Tomcat的线程都忙于响应,新来的连接会进入队列排队,如果超出排队大小,则拒绝连接
1.腾讯云BI:提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。
对大多数人而言,今年的双十一可谓是无感而过。然而,这个「无感」正是今年支付宝技术团队的一个重要目标。
回顾2022年,与同城业务紧密相关的即时零售和本地生活,成为零售电商行业最受热议和关注的话题。
作为一个毕业在数据库方向上的PhD,虽然毕业之后主要从事大数据的研发工作,我对数据库领域也一直保持了很大的关注。国产数据库这几年的发展取得了长足的进展。 最近,OceanBase在TPC-C的测试中,以60880800tmpC的成绩战胜了榜单上的Oracle,后者的成绩是30249688tpmC。这件事情又让业界对国产数据库的关注提到了一个很高的高度。 的确,这几年,国产数据库的进步也是有目共睹的,尤其是随着国内移动互联网的迅猛发展,给很多国产新型数据库的应用创造了全球独一无二的场景。这在很大程度上推动
经过前面一段时间的学习,相信你对类目、属性、商品、促销、库存、购物车的业务和设计有了一定的了解。上一章节我们还讨论了一些订单设计的秘密。
作者:李海翔,网名“那海蓝蓝”,腾讯金融云数据库技术专家。中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。著有《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《大数据管理》。 ---- 前言 2019年10月11日至13日,CCF数据库专委会在济南召开了国内规模最大的、每年一度的数据库学术盛会——第36届CCF中国数据库学术会议(NDBC 2019),腾讯TDSQL团队受邀在“数据库产学研合作论坛”,做了主题为“TDSQL对未来分布式数据库的技术研发思考与实践
目前在企业中使用人工智能还比较少,一场关于人工智能的革命才刚刚开始;中有部分大企业正在尝试人工智能,比如百度的全自动驾驶汽车,对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而
对于本次双十一,最大优惠是轻量服务器,所以,我们主要是放在如何薅轻量服务器的羊毛上。为了更加客观,我们从新老用户来对比一下,看看是否老用户与狗?
数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客
如果说核心系统是金融机构业务系统的“心脏”,那么数据库则是“心脏”的“心脏”,业务数据就像流淌在业务系统中的“血液”,拥有一颗健壮的“心脏”是系统高效处理业务和维持正常运转的必备条件。由于金融级数据库技术的高度复杂性,国内金融机构的核心系统长期依赖国外商用数据库产品,金融机构不但无法自主掌控核心系统的“心脏”,而且还需要长期投入高昂的软硬件成本,同时互联网业务的爆发性增长也导致“心脏”压力骤增,成本呈指数级增加。因此,如何实现金融级数据库的自主可控和降本增效,为核心系统平稳换“心”,成为金融行业关注的焦点
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。
资本无无序扩张是指由于资本的逐利性,资本扩张可能偏离国家政策目标,偏离基本价值标准,肆意提升竞争门槛,意图进行监管规避或套利。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增
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