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    渐进式技术改良,百度豪赌智能搜索

    今年以来百度产品动作频频,成熟的网页搜索在先后推出极简首页、知识图谱等功能之后,昨天又进行大版本升级:上线极速智能搜索,在用户一边输入时一边呈现结果并可进行个性化的搜索预测。 百度此前的极简首页或许只是为了此次改版提供铺垫,整个搜索现在变化非常大,这让我看到百度离“情景感知计算”又近了一步,其不断豪赌新技术,试图通过渐进式技术改良谋求未来。 解决“不够快”的问题 一边输入一边呈现搜索结果,从理论上来说搜索关键词越长,结果集越小,不断逼近用户目标。然而如果键入一个字就能找到结果,自然可以节省时间。 这样的效

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    基于流计算 Oceanus 和 Elasticsearch Service 构建百亿级实时监控系统

    为什么要构建监控系统 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司,特别是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统,各种业务应用和基础组件(数据库、缓存、消息队列等)共同

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    腾讯云大数据技术介绍-云 HDFS

    大数据虽然是一个比较宽泛的词,但对于我们来说其实可以简单理解为“海量数据的存储与处理”。之所以人们专门大数据这个课题,是因为海量数据的处理和较小量级数据的处理是不一样的,例如我们对一个mysql表中的数据进行查询,如果是100条数据,那对于mysql来说毫无压力,但如果是从十亿条数据里面定位到一条呢?情况就变得复杂了,换个角度想,十亿条数据是否适合存在mysql里也是尚待讨论的。实时上从功能角度的出发,我们完全可以使用以往的一些技术栈去处理这些问题,只不过高并发高可用高实时性这些都别想了。接下来要介绍的这些腾讯大数据组件就是在这一个问题背景下一个个诞生的。

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