文 | a11en_03 背景介绍 由于近期压测平台的开发，期中设计到的一个功能点就是要实时监控任务的运行状态一旦改变要及时在页面更新状态，首先压测用例的运行状态是保存在服务端那么客户端如何做到实时监控呢...- ajax的长轮询（long-polling）方式 1. 服务器端会阻塞请求直到有数据传递或超时才返回。 2....，所以就会影响同一个html页面中的其他请求都会被挂起如图所示 客户端定时拉数据 所谓的Ajax轮询，其实就是定时的通过Ajax查询服务端，客户端按规定时间定时像服务端发送ajax请求，服务器接到请求后马上返回响应信息并关闭连接...还有一个类似的轮询是使用JSONP跨域请求的方式轮询，在实现起来有差别，但基本原理都是相同的，都是客户端不断的向服务器发起请求。 优点 实现简单。...答案是否定的，所以基于我项目情况虑，有以下几点，我选择这种方式： 压测平台压没有并发用户的场景 数据更新时延没有严格要求-,10s的时延我都可以接受，嘿嘿嘿 完美解决了我同一个html页面处理其他请求的需求
JavaScript轮询在秒杀系统中的应用 在一些场景中，特别是对于不支持实时推送的情况，JavaScript轮询是一种常见的客户端获取服务器更新的方法。...在本文中，我们将结合秒杀系统的例子，详细讲解如何使用JavaScript轮询来处理秒杀系统中的实时状态更新。 1. 什么是JavaScript轮询？...JavaScript轮询的基本步骤 2.1 创建轮询函数 在JavaScript中，首先要创建一个轮询函数，该函数将负责定期向服务器发起请求，并处理服务器的响应。...JavaScript轮询在秒杀系统中的应用 3.1 秒杀系统状态轮询 假设我们有一个秒杀系统，用户在秒杀开始前通过网页查看秒杀按钮的状态。...注意事项与改进 使用JavaScript轮询虽然简单，但也有一些缺点，比如可能会导致无效的请求和延迟。在实际应用中，可以考虑使用WebSocket等更为高效的实时通信技术，以提高系统的实时性和性能。
[K6 在 Nebula Graph 上的压测实践] 背景 对于数据库来说，性能测试是一个非常频繁的事情。优化查询引擎的规则，调整存储引擎的参数等，都需要通过性能测试，查看系统在不同场景下的影响。...即便是同样的代码，同样的参数配置，在不同的机器资源配置，不同的业务场景下也有较大的区别，记录一下内部的压测实践过程，有一个参考。 本文中操作系统为 x86 架构 CentOS 7.8。...[图片] [图片] 执行压测 python3 run.py stress run 会根据 scenarios 里的代码，自动渲染出 js 文件，然后使用 k6 压测所有场景。...执行后，js 文件和压测结果都在 output 文件夹中。...使用 k6 作为压测负载工具，二进制相比 Jmeter 更方便，而且因为 k6 底层使用 Golang 的 goroutine，相比 Jmeter 使用更少的资源。
因此我们对 Quake 提出了如下的要求： 提供模拟线上真实流量的能力 压测和 DDoS 攻击不同的是，压测有应用场景，而 DDoS 可能只需要一个请求。...，全方位探测业务应用的性能瓶颈，确保平稳地应对业务峰值。...不然在需要降低压力或停止压测时，如果施压机不能正常做出响应，其导致的后果将会非常严重。 压测引擎优化 在压测引擎的选择上，Quake 选择了自研压测引擎。...而且回收的时候，需要触发一次 Young GC，这可以减少重新标记阶段应用暂停的时间，另一方面，也防止在回收结束后，有大量无效的对象进入老年代中。...Quake 将其集成到平台中，一方面是减少自身重复造轮子；另一方面也可以帮助兄弟团队推动产品的研发工作。 作者简介 耿杰，美团点评高级工程师。
测试小姐姐正在对云原生的电商应用进行压测，但是如何对压测结果进行持续的观测呢？这一直是比较头痛的事情，本文将介绍如何利用 DeepFlow 的全景拓扑帮助小姐姐快速找到瓶颈点。...全景拓扑 DeepFlow 的全景拓扑可以与多指标进行结合，当指标量超过阈值时，则将通过标红的形式可视化出来。在开始接下来压测及调优过程之前，需要对本次过程中使用到的指标有一个了解。...指标 说明 观测目标 流量速率 作为主指标，构建全景拓扑 -- 应用请求速率 统计服务的请求速率，主要用于观测压测过程中请求量是否符合压测预期 符合测试压测的速率 应用异常个数 统计服务的异常个数，主要用于观测压测过程中是否存在服务异常的情况...0 应用响应时延 统计服务的响应时延，主要用于观测压测过程中响应时延是否超过预期 1s 以内 TCP 建连时延 统计 TCP 建连时延，主要用于观测压测过程中网络是否存在波动 10ms 以内 TCP...建连失败 统计 TCP 建连失败，主要用于观测压测过程中系统性能是否稳定 0 02 逐个击破性能瓶颈 在 loadgenerator 所在的 node，通过脚本模拟 1.5k 的并发访问量，观测全景拓扑
本文将介绍Pulsar在Angel PowerFL 联邦学习平台中的应用，探索MQ和联邦学习的跨界合作过程。...每个联邦学习任务，通过各自的parties任务参数指定了参与方，生产者在发送消息时调用 setReplicationClusters接口，保证了数据只在参与party之间传输。...在Angel PowerFL的场景中，每个Party在加入前，都要先部署一个Global ZooKeeper的子节点，或者共用一套跨公司或跨地域的公共ZooKeeper，这样不仅会增加部署的难度，也会增加被攻击的风险...，在推广上不利于说服新Party的加入。...但Angel PowerFL初期版本在跑训练任务时，日志爆出大量因为Unloading Topic导致的连接异常，日志显示在不断的重试，但都不成功： [sub] Could not get connection
1 简介 测试小姐姐正在对云原生的电商应用进行压测，但是如何对压测结果进行持续的观测呢？这一直是比较头痛的事情，本文将介绍如何利用 DeepFlow 的全景拓扑帮助小姐姐快速找到瓶颈点。...图片 DeepFlow 的全景拓扑可以与多指标进行结合，当指标量超过阈值时，则将通过标红的形式可视化出来。在开始接下来压测及调优过程之前，需要对本次过程中使用到的指标有一个了解。...指标说明观测目标流量速率作为主指标，构建全景拓扑--应用请求速率统计服务的请求速率，主要用于观测压测过程中请求量是否符合压测预期符合测试压测的速率应用异常个数统计服务的异常个数，主要用于观测压测过程中是否存在服务异常的情况...0应用响应时延统计服务的响应时延，主要用于观测压测过程中响应时延是否超过预期1s 以内TCP 建连时延统计 TCP 建连时延，主要用于观测压测过程中网络是否存在波动10ms 以内TCP 建连失败统计 TCP...建连失败，主要用于观测压测过程中系统性能是否稳定03 逐个击破性能瓶颈 在 loadgenerator 所在的 node，通过脚本模拟 1.5k 的并发访问量，观测全景拓扑，一片红（在当前并发量的情况下
背景 云拨测由于业务特性在国内和国外多个机房维护了大量的拨测节点，这些拨测节点以边缘节点（腾讯云ECM节点）的方式加入到TKE边缘集群进行统一管理与调度，拨测Agent（拨测执行器）以Pod的形式跑在边缘节点服务器上...由于拨测节点具有地域与运营商属性，因此拨测Agent在发布时Pod必须创建在对应的地域和运营商节点上，比如广州电信的拨测Agent需要跑在广州电信的拨测节点上。...这个功能十分有用，像云拨测的节点比较多，节点上的拨测Agent需要打入地域和运营商环境变量，那么在发布时我们通过--set的方式来传参修改，最终只需要维护一份yaml文件却能适配所有的节点。...2.3 Label标签与nodeSelector调度 2.因为拨测Agent在发布时需要调度到同地域同运营商的节点上，因此这里使用K8S的nodeSelector调度能力，需要给拨测节点打上地域和运营商属性标签...节点Label 同时在拨测Agent Pod的yaml文件里也加上nodeSelector调度配置，Label标签跟节点标签一致，那么K8S就能根据这里的Label Match把Pod调度到对应的节点上
作者简介 郭建华，携程技术中心软件研发工程师，2016年加入携程，在大数据平台部门从事基础框架的研究与运维，主要负责HDFS、Alluxio等离线平台的研发运维工作。...为了对这些数据进行分析, 我们在大数据方面有着大量的离线和实时作业。主集群已突破千台的规模, 有着超过50PB的数据量，每日的增量大概在400TB。...SparkStreaming在不进行小文件合并的情况下会生成大量的小文件，假设Streaming的batch时间为10s，那么使用Append方式落地到HDFS的文件数在一天能达到8640个文件，如果用户没有进行...部署的Alluxio1.4 具有良好的稳定性和高效性，在引入Alluxio之后，架构如图4所示。 ?...Alluxio在写HDFS的时候，需要使用HDFS的Root账号权限，对于带Kerberos的HDFS集群，会出现无权限写。
简介 在大数据迅速发展的今天，很大一部分支持来自于底层技术的不断发展，其中非常重要的一点就是系统资源的管理和控制，大数据平台的核心就是对资源的调度管理，在调度和管理之后如何对这些资源进行控制便成了另一个重要的问题...大数据系统中用户成千上万的作业进程跑在集群中，如果不能对这些进程的资源进行控制，那么大数据平台将变得举步维艰，整个集群便会随时崩溃。...本文针对大数据平台中资源控制这个层面来详细介绍资源控制在不同操作系统上的具体技术实现，以及大数据平台和资源控制的集成。...在RedHat上，Docker拥有自己的cgroup控制目录，位于各个子系统下的system.slice的文件夹里面。...，Kubernetes主要用来在容器中部署分布式应用程序，YARN作为一个资源管理平台也支持容器的管理，主要用来以容器的方式运行大数据作业。
测试前的思路梳理 一般来说，对于活动中的功能节点，测试过程中通常关注两点： 1、 单接口压测，提前暴露核心模块的问题 2、 多接口架构问题，场景压测尽量模拟真实用户行为，使得压测结果更有说服力 对于这次活动...，NOW直播的思路也同样是通过简单的HTTP单接口和复杂的多接口场景压测，通过压测工具给后台和客户端APP增加压力源，帮助发现问题。...测试的执行 1、单接口压测——步步为营，逐渐迭代 单接口压测的原理很简单，就是不断的对某个功能接口不断加压，直到发现出现问题的那个极限就可以，在腾讯WeTest服务器性能测试上，操作如下： 1）点击压测产品首页中的快捷入口...2、多接口压测——真实模拟，定位问题 多接口压测的主要逻辑，就是通过构建不同的功能接口，模拟用户的真实行为，从而帮助开发者定位接口问题。...2）在测试场景中输入场景名，NOW直播测试的是“登录-进入房间-点赞”这样三个操作，然后“模式”选择“上下文”，点击“压测场景”，选择调用不同的功能接口。 ?
旅游业具有脆弱性，需要发展具有复原力的旅游业，以应对行业面临的各种冲击。同时，随着国内旅游行业的快速发展，旅游信息化建设渐渐成为很多旅游城市发展的一大趋势。...EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，平台可实现视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、语音对讲、智能分析等视频能力，能广泛应用在旅游...3、数据展示 监管部门：通过大数据应用运行平台为监管部门提供旅业整体环境、旅业发展态势、旅游人才数据、旅业业务运营分析、旅游舆情数据、游客客源地分析、旅业接待能力分析、旅游预警发布、旅游预测发布。...旅游企业：通过大数据应用运行平台为旅游企业提供宣传指数、游客消费画像、旅游商品销售趋势、旅业运营收益、旅业舆情。...游客：通过大数据应用运行平台提供客流预警、车流预警、客房入住预警、天气预测，游玩线路推荐，游玩景点推荐。
”试点示范城市，在国家制造强国建设领导小组指导下开展相关工作的；今后将由国务院来审核、批复国家级的示范区，相关文件也将由国务院来统一制定。...工业大数据 在中国智造2025的大前提下，工业大数据也就应运而生了。那么什么是“大数据“,什么又是“工业大数据“呢？...工业大数据作为大数据的一个应用行业，在具有广阔应用前景的同时，对传统的数据管理技术与数据分析技术也提出了很大的挑战。...以 GBase8s 为核心的工业互联网数据平台逻辑架构 工业互联网数据平台应该以提升产品智能化和深入拓展行业应用为己任。...处理后的数据sink到8s，再通过 8s 提供的 cdc（Change Data Capture 变更数据捕获） 功能。我们可以对增量数据进行更多应用需要的处理工作。 ?
本文将深入探讨生成式 AI 在低代码平台中的应用，展示其如何助力企业实现更高效的应用开发。一、引言随着企业对数字化应用的需求不断增长，传统的软件开发方式已经难以满足快速变化的市场需求。...（三）强化学习通过强化学习算法，生成式 AI 可以在与环境的交互中学习最优的决策策略。在低代码平台中，强化学习可以用于优化代码生成、流程设计和界面布局等任务。...在低代码平台中，元学习可以帮助生成式 AI 快速适应不同的业务需求和开发场景。...三、生成式 AI 在低代码平台中的应用（一）代码生成与优化自动生成代码片段：生成式 AI 能够依据用户输入的业务需求描述，自动生成相应的代码片段。...同时，它还可以根据不同用户的偏好和使用习惯进行个性化定制，满足用户的个性化需求。五、结论生成式 AI 在低代码平台中的应用为企业带来了巨大的价值和机遇。
修改对应应用的启动脚本( 通常在发布平台中修改)，将修改后的后面这个命令添加到java -jar xxx.jar 的-jar之前（ -javaagent:/home/admin/pradar-agent...详细信息收集操作手册 根据上面梳理的梳路大图，进一步明确具体细节，需要收集如下信息： 应用基础信息与部署信息 [在这里插入图片描述] 链路模块-指的是这次需求所确定的压测链路 应用名-应用名称，在jvm...DBA-可以进行数据铺底，影子库表创建，数据库性能监控的DBA人员 性能指标-本次压测的目标 应用的调用链类型与接口-指的是在全链路压测中，本应用在整个链路调用中所经过的接口方法名，以及对应的接口类型...[在这里插入图片描述] 灰度验证 将agent安装包上传到相关应用的其中一台机器上，如果有预发机，最好是上传到预发机器，然后由开发在发布平台中修改jvm配置，配置好agent相关的参数，重新启动灰度机器...最后 中通通过引入全链路压测，的确解决了原来压测环境等比缩放压测的失真问题，但是，在面对整个在订单，运单，面单等多个业务共62个应用的压测，单从上下游数据层面交互就是一项复杂的工作，另外还需要各个环节的人员协作等
三、Java 动态编译技术在低代码平台中的应用场景（一）定制化业务逻辑实现添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑 在低代码平台中，对于那些无法通过标准组件和配置满足的特殊业务逻辑...（三）促进代码复用与知识传承 在低代码平台中应用 Java 动态编译技术，开发者编写的代码片段可以方便地进行复用。...此外，还可以提供详细的文档和培训资源，引导用户逐步掌握 Java 动态编译技术在低代码平台中的应用。...八、总结与展望 Java 动态编译技术在低代码平台中的应用为企业应用开发带来了全新的机遇和挑战。OneCode 的混合编译能力以及其在这一领域的创新设计更是进一步强化了这种结合的优势。...一方面，两者的融合将进一步简化开发流程，降低开发门槛，使更多非专业开发者能够参与到企业应用开发中来；另一方面，随着人工智能、云计算等新兴技术的发展，Java 动态编译技术在低代码平台中的应用将更加智能化
而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链，为什么是全方位，就是比广义的全链路监控还要多，包括前端监控（用户行为监控）、压测监控、DevOps监控等等。...路径对应的AJAX性能上报 小程序错误信息上报（js,ajax,img） 用户设备信息及其网络信息上报 3、后端界面展示功能（web,小程序通用） 统计每分钟应用的PV,UV,IP信息，统计每天的PV,...+ Grafana 组合的强大了，其实和Jmeter结合，我们就可以监视性能测试的压测请求，比起Jmeter本身所生成的html报告，这种方式实时性更好，轻量级的不占用过高资源，可以满足长时间的压测监控...：https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack 写到这，我也差不多把我所了解的开源监控产品梳理了一通，其中有一些在我的推荐下，已经在公司内部得到了应用...，另外Skywalking和Telegraf、Jmxtrans也集成到我自己的监控平台中，而Influxdb、Grafana也往Jmeter压测平台中做了集成。
未来，城市将成为未来文旅的最大综合体，文旅体验行为和文化娱乐活动将于城市空间中进行基因重组，在城市ID、文娱IP、文旅基因与数字细胞的综合作用下，城市将会变为无边界的文旅娱乐休闲商业综合体。...我国的智慧城市建设已进入以人为本、成效导向、统筹集约、协同创新的新发展阶段，城市第三产业的数据、资金、用户信息等成为了城市的重要资产。...城市向着跨地域、跨系统、跨层级、跨部门、跨业务加速迈进，并且进一步凸显其在管理提升、服务改进、模式创新、政府公信力提高、营商环境优化等方面的作用，跨界拉通为城市居民消费保障助力。...2、网络传输对采集到视频数据进行传输到上端系统层应用的桥梁，支持4G、5G、局域网或互联网进行数据上传。...4、视频应用提供操作化系统界面和模块，提供实时视频直播、录像与回放、云存储、智能分析告警、平台规则设定、告警检索、告警录像、报警统计等功能模块。
对于传统爬虫，这种动态加载的数据变得“隐形”：页面初始HTML并无完整数据请求路径是JavaScript动态拼接请求频率稍高就触发反爬策略于是，如何精准嗅探出这些AJAX请求路径、参数及触发方式，成了采集中的新难题...因此，我们需要一种更智能的方式：让爬虫“学会”识别页面中的AJAX行为并自动推测请求方式。...四、解决方法：引入机器学习，智能识别AJAX触发点借助机器学习+页面行为特征提取，我们构建了一个智能嗅探器，流程如下：输入关键词构造URL，加载HTML页面用正则+特征匹配分析页面中潜在的AJAX触发入口基于训练集模型识别出真实数据接口路径构造...在实际大型项目中，可以扩展为：使用 Puppeteer/Playwright 获取完整DOM+XHR调用记录使用 LLM 模型预测数据加载源构建接口路径聚类系统，自动适应接口变更七、结语：未来已来，采集正逐步...“智能化”面对复杂的前端动态渲染，靠写死的路径早已无法应对日益频繁的页面结构变动。
+回测 3、多变量时间序列预测 4、波动率预测和自定义损失函数 5、多任务和多模式学习 6、超参数优化 7、用神经网络增强传统策略 8、概率编程和Pyro进行预测 欢迎大家关注公众号查看此系列。...前言 在第二部分中，我们想描述更正确处理金融数据的方法。与前一篇文章相比，我们想展示不同的数据标准化方法，并多讨论些过拟合的问题（在处理具有随机特性的数据时肯定会出现过拟合问题）。...在结论部分，我们将给出一些有助于解决回归问题的小提示。 ? 回测 请想起通常我们为什么处理这些时间序列？我们想要建立一个交易系统，这意味着它必须做一些交易——买卖股票，希望能使投资组合增值。...蓝色的图显示了组合净值的增长(哇，在1.5年里增长了3%)，黑色的图显示了收益，红色的图-回撤（亏钱的时期）。 讨论 乍一看，结果很烂。...糟心的回归和平淡无奇的分类（58%的准确率）似乎在乞求我们放弃这个想法。
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