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。...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。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。
一、为什么要做风险识别？...所以，如果能提前识别项目中可能存在哪些会阻塞测试的风险，然后基于风险来调整我们的测试策略，就可以在测试过程中”如鱼得水“。...针对例2，我们可以加强对开发设计文档的评审、让开发参与测试用例评审等来应对风险。 那么，如何做风险分析？ 二、风险识别应从哪些方面入手？...我们可以根据测试策略逐步分析哪些问题会对测试活动的开展带来阻碍，并进行风险识别。...若条件1和条件4无法满足，那么识别出来的风险点就是： 风险1：开发缺少设计文档，或可能文档更新不及时 风险2：测试人员对压力、稳定性、性能方面的测试方法掌握不足，可能会出现测试设计遗漏 上面是简单举的一个例子
● 数据资产识别 现今信息系统的风险评估体系已非常完善，但数据安全方面并没有形成相关评估内容，整个体系中缺少数据安全相关的检测与评估项，所以近期一直思考数据安全风险评估应是如何，应该从哪些方面进行检测与评估...本文产生的目就是希望解决如上一系列数据安全风险评估疑问，尽可能从资产识别、威胁分类、脆弱性识别、风险计算、处置建议等5个环节进行完善，通过不断持续优化完善，以期实现基于数据安全风险评估的体系化建设。...第一章为资产识别，资产是安全保护的对象，是风险评估的主体，资产的识别是理清内容、看透价值的重要手段，只有准确的资产识别，才能产生有意义的风险评估报告。...资产登记示例图 ● 脆弱性识别 数据资产识别是风险评估的开始，而脆弱性是对一个或多个资产弱点的集合，脆弱性识别也可称为弱点识别，而该弱点是资产本身存在的，如果没有威胁利用，单纯的弱点不会引发安全事件。...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等，不同环节、不同场景下择优选择，本篇主要介绍工具检测，即数据库漏洞扫描系统。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。...公司角度，运营数据是公司运行发展的管理基础，既可通过运营数据了解公司目前发展的状况，又可以通过调节这些指标对公司进行管理，即数据驱动运营。...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。...数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示，可以更直观展示和发现数据的规律，互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间，展示在时间维度上的数据变化规律。 2....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。
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...； 对分析时效要求也很高； 单机性能瓶颈，包括单点故障、风险高，这些也是在业务上不能忍受的； 除此之外，QPS 也很高，应用要求毫秒级响应。...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。
本文讨围绕邮件外发风险识别，讨论如何定义合理业务需要和违规外发，如何剖析外发场景，区分业务需要和判定要素，如何引入各种安全能力，提高自动化处理效率。...邮件外发审计依据 俗话说“无规矩不成方圆”，企业开展邮件外发监控的首要依据是内部可落地的安全管理规范以及违规处罚标准，其次是邮件系统的架构可以支撑审计能力的开展，最后需要的是从海量的邮件外发中将高风险外发行为识别出来大数据风险策略能力...大数据审计能力 传统邮件外发监控的最大缺陷是仅凭有限的人力无法从海量的邮件外发事件中逐一进行核验，无法将所有识别维度快速进行解读分析，并且无法将日常审计中归纳总结的经验通过系统做自动化处置。...安全团队可以藉由相关数据形成场景、策略，辅以算法模型分析，进行风险阈值打分，将高风险邮件外发行为识别出来，使得审计效率、准确率获得极大的提升。...此外还可以基于文件大小、文件名称作为风险分值的参考，如csv、xlsx等数据文件一般文件越大，携带数据的行、列越多。 ?
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拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...一 威胁来源 在对威胁进行分类前，首先需要考虑威胁来源，威胁来源包括环境因素及人为因素，环境因素包括：断电、静电、温度、湿度、地震、火灾等，由于环境因素是共性因素（信息系统评估与数据安全品评估），本篇不过多做介绍...数据威胁示例图 一 脆弱性识别内容 资产脆弱性包括管理型与技术型两大类。技术脆弱性主要涉及数据库（结构化，关系型和非关系型）及网络层和主机层（非结构化，DLP检测）。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。
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...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
一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问的热点数据存储在距离计算最近的地方，以方便系统快速做出响应。...方案 三、扩展，深度了解JVM堆内内存和堆外内存（转载） 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...所以，操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储的数据在主存中的正确地址。在一些特定的时间点，Java虚拟机会进行一次彻底的垃圾回收（full gc）。...这意味着：这样一次垃圾收集对Java应用造成的影响，跟堆内内存所存储的数据的多少是成正比的，过大的堆内内存会影响Java应用的性能。 2....同时因为这部分区域直接受操作系统的管理，别的进程和设备（例如GPU）可以直接通过操作系统对其进行访问，减少了从虚拟机中复制内存数据的过程。
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...“接口1” 作为数据源，此接口输出标准化命名的变量，让搭建设计器可以识别变量的意义并展示为中文提示。
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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....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。...或 识别 / 扫描下方二维码，提交信息，我们将在 1-3 个工作日内与您联系，沟通了解更多业务场景信息，为您提供更加匹配适合的套餐方案。...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
对闯红灯行为现场抓拍 不过随着人脸识别技术的发展，这个管理难点有可能被攻破。最近，广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口，启用人脸识别系统，对行人和非机动车闯红灯进行抓拍，并且现场曝光。...可识别身份信息 除了现场回放，交管部门还将连接户籍信息进行曝光。在宿迁市中心的世纪大道和洪泽湖路交叉口，大屏上正滚动播放着最近一段时间这个路口市民闯红灯的现场图片。...宿迁公安局交警支队副支队长夏建设：大屏上的显示大家都能看到，有的人在闯红灯以后会主动打我们交管部门的电话，情愿接受处罚，保证下次不再闯红灯了，让我们把他的照片撤掉。...目前，宿迁已在10个路口安装人脸识别系统，曝光了580人次的行人和非机动车闯红灯行为，人脸识别准确率超过90%。 人脸识别准确率超90% ?...宿迁在10个路口安装人脸识别系统 不仅抓拍取证 还能识别身份信息 在山东济南，2017年的数据显示：行人引发的道路安全事故占全部事故的16%；非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。
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...其数据显示，从5月开始，各大电商平台的用云量增长明显加速，6月创新高。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。...腾讯云解决方案架构总监崔博给出的数据显示：今年1-3月，受外部环境影响，电商行业云端用量增长较慢，4月外部环境逐渐稳定，行业用量增长逐步恢复，5月用量增长提速。...腾讯云直播平台的数据显示，从今年一月到六月，直播卖货的带宽增加了500%。 直播带货的商品展现形式更多、用户可以更好地感知商品，提升了流量变现的效率。
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。...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...但是通过这种方法发现，最终结果的不可控因素非常多，比如业务经验是否足够，时间序列周期的选择和模型的选择，最重要的是，这种预测放大是无法识别出不同用户的购买意向，也就做到之前的核心目标，不便于优化投入的资源分配和细化策略...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。
618年中促进程过半，天猫、京东商城、苏宁易购促销方式各有不同，都希望借助新品爆品吸引流量，配合大促期间的满减打折，提高转化率。 来源：中国大数据
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