本文介绍了一种容量推荐模型，实现方式相对相对比较简单，且已在Uber内部使用，可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
腾讯云COS对象存储，在使用的过程中，为了降低开发成本或单纯的出于“便捷”的考虑，往往将存储桶设置为公有读状态。但这也埋下了巨大的安全风险的种子，在各种流量盗刷场景下，会快速吸干账户余额，正可谓“公有一时爽，盗刷就破产”。
随着宽带互联网在中国的迅速发展，全国各大电信运营商的网络规模都在不断扩张，网络结构日渐复杂，网络业务日趋丰富，网络流量高速增长。电信运营商需要通过可靠、有效的网络业务流量监测系统对其网络以及网络所承载的各类业务进行及时、准确的流量和流向分析，进而挖掘网络资源潜力，控制网络互联成本，并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据。
在国家十三五规划和云计算的推动下，国内金融企业IT基础设施加速虚拟化、业务上云稳步推进，金融IT逐渐演变为混合云架构。与此同时企业对业务安全的诉求、行业主管部门对监管的要求有增无减。本文基于上述背景，详细介绍金融企业如何在混合云中建设统一的全网流量采集平台。
主动模式的情况下，在添加监控项目后，就会主动去采集数据，会采集例如cpu使用率、网络的网卡流量、系统的负载等信息。主动采集数据有一个间隔时间，每隔几分钟或者每隔几十秒，间隔时间是可自定义的，在监控中心去配置。到了设置的时间点，就会去采集数据，然后将采集到的数据主动上传到服务端，服务端会将这些数据，储在数据库的表格里。
hello，腾讯云的小伙伴们，我是不想赖床，一位拥有2年腾讯云服务使用体验的计算机大学生。我们在使用腾讯云服务器时，在各种业务开发部署过程中会产生各种日志，如果产生错误信息，我们还需要去服务器文档中查找日志然后再去解读日志并找到问题，这样就会浪费很多时间。
国内某大型金融机构通过自建的行业云为各机构、服务商和开发者提供自主可控、安全可信的金融级云平台产品和服务。在全产业加速数字化转型的关键阶段，A金融机构为了更好的支持产品创新和业务拓展，更快地响应客户和市场的需求，不断夯实金融云平台技术底座，保障金融业务安全、稳定运行。
Kevin，携程后端开发专家，追求通过深入业务来简化系统，对底层算法、数据分析有浓厚兴趣。
导语｜本文来自腾讯云 CLS 深度用户 二丫讲梵，文章基于实际业务，从日志存储和流量两方面给出了可实操的 CLS 成本优化方法和操作指引，非常感谢 二丫讲梵 的分享。
大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服务进行监控，内容涉及到的指标设计，软件配置，监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里，这是一套非常适合中小企业的监控体系。
如果你正在排队等候进入健身房锻炼，或者是等座用餐，你一定很想知道前面还有多少人、还要等多久，Density密度传感器可以告诉你答案。密度传感器被安装在某个场地的入口，能够捕捉到人流量和交通状况，向服务
作者简介 康猛，携程网站运营中心资深技术支持工程师。在互联网系统架构设计、后端开发、性能测试领域有多年实战经验。喜欢钻研新技术，善于转化研究成果，提升工作效率。 一、背景 众所周知，在产品迭代过程中，功能测试与性能测试是必不可少的两个环节。在产品上线的过程中，做容量预估离不开性能测试，在产品迭代过程中，测试Case覆盖率是功能测试必须要关注重要指标，甚至是一行代码的修改，没有经历过严格的功能与性能测试，都有可能导致大的生产故障。 近年来，携程生产环境应用改造项目逐渐增多，快速构造贴近生产的测试用例，压力可调
流量：流量信号计数频率（单点采集数据范围0-20000 Hz），一个频率为一升，按后面的计算公式换算至立方。三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量要做可选项，三参仪流量、泵车1流量、泵车2流量都选择时流量总量为三参仪流量+泵车1流量+泵车2流量。选择其中二个流量时 流量总量为选择的流量+选择的流量。选择其中一个流量时 流量总量为选择的流量。 就是流量选择任意组合。
自网络诞生以来，攻击威胁事件层出不穷，网络攻防对抗已成为信息时代背景下的无硝烟战争。然而，传统的网络防御技术如防火墙、入侵检测技术等都是一种敌暗我明的被动防御，难以有效应对攻击者随时随地发起的无处不在的攻击和威胁。蜜罐技术的出现改变了这种被动态势，它通过吸引、诱骗攻击者，研究学习攻击者的攻击目的和攻击手段，从而延缓乃至阻止攻击破坏行为的发生，有效保护真实服务资源。 国际蜜罐技术研究组织Honeynet Project的创始人Lance Spitzner给出了蜜罐的权威定义:蜜罐是一种安全资源，其价值在于被扫描、攻击和攻陷。蜜罐并不向外界用户提供任何服务，所有进出蜜罐的网络流量都是非法的，都可能预示着一次扫描和攻击，蜜罐的核心价值在于对这些非法活动进行监视、检测和分析。
服务心跳机制主要用于确认服务的存活状态，UAVStack的心跳数据还负责上报节点的容器及进程监控数据，支持在前端实时查看应用容器和进程的运行状态，并根据这些数据对容器和进程做出预警。
弹性伸缩这种功能，不是很多系统都已经实现了，我们直接用就行了吗，为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
日志采集功能是容器服务为用户提供的集群内日志采集工具，可以将集群内服务或集群节点特定路径文件的日志发送至 Kafka、Elasticsearch 或者 腾讯云日志服务（CLS）。日志采集功能适用于需要对 Kubernetes 集群内服务日志进行存储和分析的用户。
腾讯云产品有很多的分类，一般有一级大类和二级分类，其中，日志服务CLS是作为大类“存储”中的“数据处理与分析”类别下。如果我们想体验CLS服务，可以从下图的这个入口进入，地址：传送门。
携程AREX团队，机票质量工程组，主要负责开发自动化测试工具和技术，以提升质量和能效。
杨豪，腾讯云研发工程师，腾讯云智聆口语评测研发骨干。目前负责腾讯云智聆口语评测整体架构优化与系统迭代，专注于降本增效与服务可靠性提升。 邓琨，腾讯云高级研发工程师，专注于微服务云原生架构探索。负责智聆口语评测自动化运维上云建设，助力业务降本增效。 背景介绍 腾讯云智聆口语评测（Smart Oral Evaluation，SOE）是腾讯云推出的中英文语音评测产品，支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测，提供单词、句子、段落、自由说等多种评测模式，从发音精准度、流利度、完整度等全方位打分机制，与专家打分相似度达
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
在这篇文章中，我们将一起探讨隧道代理实现的流量伪装以及它在数据采集中的应用。隧道代理可以帮助我们在数据采集过程中隐藏真实的IP地址和网络行为，从而降低被目标网站识别。让我们一起来了解如何利用隧道代理技术提高爬虫程序的稳定性和可靠性。
接口自动化测试是个老生常谈的话题，基本上每个测试团队都会涉及，市面上大部分文章会从如何设计框架去讲解。但是这一次我想回归自动化的根本价值，从持续演进的解决方案出发，讲解有赞测试团队的心路历程和对于接口自动化的理解，欢迎交流。
日志服务为用户提供云服务日志采集、搜索、转储、监控、告警等功能，同时支持通过图表的方式进行图表转化，给用户提供云服务日志采集、API上传、日志搜索、日志分析的功能，用户无需开发，即可完成数据采集处理等，对云产品运维管理提供了极大的便利。
日志服务（Cloud Log Service，下文简称CLS服务）是腾讯云提供的一站式日志数据解决方案，可以快速便捷的接入，享受日志采集、日志存储到日志内容搜索、统计分析等全方位稳定可靠的日志服务。下文讲解业务接入腾讯云日志服务方案。
小结：因为本文重点讲的是bos的测试体系，对于bos的内容不过多赘述了，有兴趣的小伙伴可以查看有赞coder的文章，里面有更多相关bos的内容。
关于企业上云，在几年前大家谈论更多的是OpenStack、资源编排和分配，但近几年上云的应用部署方式发生了很多变化。首先从谷歌搜索的趋势可以发现Kubernetes的关注（热度）已经远远超过了OpenStack，同样在百度搜索趋势中K8s和Kubernetes加起来是OpenStack的两倍。
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
SDN的概念提出已十几年，至今却仍不温不火，当下主流的SDN控制器方案集网络的部署、配置、分析为一体，比起传统网络更具优越性，却并未获得市场成功。
据咨询机构Enterprise Management Associates调研显示，在企业上云之前，大多数企业已经采用了4-10个工具来监控网络并进行排障。
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展，人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化，效率大为提高，信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出，如果不能很好地解决这个问题，必将阻碍信息化发展的进程。由此可见，信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注，其重要性也日益明显。
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开始，分析业界最成熟的ELKB解决方案在接入时和接入后的痛点，并通过在腾讯云ES上接入日志和运维索引的体验，分享腾讯云ES是如何解决这些痛点，来降低日志接入和运维成本，让业务能专注于日志数据价值的挖掘。
Elasticsearch（文中简称 ES）是分布式全文搜索引擎，产品提供高可用、易扩展以及近实时的搜索能力，广泛应用于数据存储、搜索和实时分析。很多服务的可用性对 ES 重度依赖。因此，保障 ES 自身可用性，是实现服务高可用的重中之重。
本文以云杉网络DeepFlow®近几年在客户落地的方案实践为主线，聚焦混合云、容器环境下的需求演进，介绍在新环境下云监控的方案价值以及发展思考。
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示，中国网民已超10亿，互联网普及率接近75%，其不仅推动了数字经济的蓬勃发展，而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用「1」。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务，例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等，网络运营商因此吸纳了海量客户资源，带来了巨大的数据流量，但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
2）页面交互日志采集。当页面被加载和渲染完毕后，用户在页面进行的一切操作，包括点击、停留、输入等等的操作，这往往是量化用户兴趣点或者优化体验的着手点。
即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。
为什么要用帝国CMS采集？如何利用帝国CMS采集让网站收录以及关键词排名。一个网站更新频率越高，搜索引擎蜘蛛就会来得越勤。所以我们可以借助帝国CMS采集实现自动采集伪原创发布以及主动推送给搜索引擎，来提高搜索引擎抓取的频次从而提高网站收录以及关键词排名。
采集页面被浏览器加载展现的记录，这是最原始的互联网日志采集需求，也是一切互联网数据分析得以展开的基 础和前提。
在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位)，我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位，主要原因还是日志文件写入慢了。并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理，最后给出了一些解决方案。
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司，进行用户数据的大数据分析，已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析，第一步必然是取得需要的数据，今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题，细看都大有文章。
关于企业上云，在几年前大家谈论更多的是 OpenStack、资源编排和分配，但近几年上云的应用部署方式发生了很多变化。首先从谷歌搜索的趋势可以发现 Kubernetes 的关注（热度）已经远远超过了 OpenStack，同样在百度搜索趋势中 K8s 和 Kubernetes 加起来是 OpenStack 的两倍。
电信运营商积累了庞大的数据资源，大数据金矿价值凸显。而互联网巨头已在数据变现的道路上大踏步前进，摆在运营商面前的一条出路便是管道智能化。通过大力推进“智能管道”建设，增加附加值，大规模地发展增值服务。由于拥有大量数据资源，运营商通过产业链的广泛合作，相关产业链的公司与运营商共建平台，仍然有着巨大的发展空间。另外，产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析及营销能力也大有可为。 大数据运营成必然选择 对于运营商来看，被以BAT为代表的互联网巨头及OTT企业“管道化”的趋势已不可避免，同
以下内容是从一个运维的角度看待问题，主要借鉴了某某云和某站的直播架构总结的经验，还加入了一些自己的思考，希望能在CDN这条道路上走得更远。
众所周知，Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件，在云原生早期，这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。这个阶段里，HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题，在一个多级微服务调用的业务场景里，压力是逐级传递的，下图展示了一个常见情况：
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。如何降低日志接入和后续运维成本，腾讯云大数据ES告诉你答案。
在全球数字化转型的浪潮下，“上云”已成为企业数字化转型的主流选择，在赋能业务创新、弹性服务的同时，新场景给网络运维、网络运营、网络安全等方面也带来了全新的挑战。而现有的传统NPM工具及运维手段在应对云时代的挑战时已显得力不从心。
对于亿级流量的线上系统来说，可靠性是至关重要的。从字面上理解，可靠性要求故障少、可信赖。与安全性一样，它们都是信息系统的固有属性之一，也是保障产品质量的关键因素。
2019年6月爱奇艺会员规模突破1亿，爱奇艺的会员服务业务随之迅速增长，同时也带来了机器集群规模的增加，原有的监控体系也暴露出一些问题。数据监控体系是业务维持稳定服务的基石，会员日志监控体系形成闭环，从网络、应用、异常、页面加载多维度监控，极大提高了系统的成功率、稳定性，对会员视频播放、营销、下单等核心功能增强异常感知。
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