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DDoS攻击和防御DDoS技术一直在发展,且不能说哪一方是占据绝对优势的,双方的技术总是在螺旋上升。DDoS攻击看起来像许多可以导致可用性问题的非恶意的东西——比如服务器或系统宕机,来自合法用户的合法请求太多,甚至是电缆被切断。它通常需要流量分析来确定到底发生了什么。
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。
RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。经历了淘宝双十一的洗礼。RocketMQ既可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。
ArchSummit_全球架构师峰会(北京站)2019-InfoQarchsummit.infoq.cn
自从阿基米德发现了杠杆原理,人们就一直在追寻各种领域的“杠杆”,试图用“小输入”,创造“大输出”。在营销领域,当然也有这样的“杠杆”,那就是数据。不过,并不是每种分析方式都能创造大价值。 来
其实,整个秒杀的业务场景并不复杂,可即查看参与秒杀的商品信息,加上购买和支付的动作,如下图所示。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。
“秒杀”这个词在电商行业中出现的频率较高,如京东或者淘宝平台的各种“秒杀”活动,最典型的就是“双11抢购”。“秒杀”是指在有限的时间内对有限的商品数量进行抢购的一种行为,这是商家以“低价量少”的商品来获取用户的一种营销手段。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
导·读 近日,“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实,当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的,但是双方老板已经达成协议就要快速干起来,而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急,我们公司技术部召开了紧急会议,最终得出结论就是在原有架
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上,易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲,从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾,各位领导,各位技术的小伙伴们,早上好! 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过,我们的实时分析会助力我们的用户资产增长,究竟什么是实时分析,实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖,后面我相信王
曾经有一家巨头公司和我们公司进行战略合作,经过双方的不懈努力及精诚合作,双方公司决定共同举办一场秒杀活动,我们公司提供优质商品和强有力的吸引价格以及使用场景,对方公司提供巨大的用户流量,再加上我们公司自己的用户流量,粗略估算下来有5000万的用户流量。 其实,当时我们的架构是完全支撑不了千万级流量的瞬时冲击的,但是双方老板已经达成协议就要快速干起来,而且给了一个基本无法完成的时间期限。 由于时间紧急,我们公司技术部召开了紧急会议,最终得出结论就是在原有架构基础上增加秒杀的相关接口,增加两个H5页面作为前端秒
「我们已经用起来了」,是我们最喜欢听到的话,简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。从今天开始,我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享,从业务的角度,看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。 在双十一来临之际,PingCAP 走访了平安金管家开发团队总经理毛小波及其团队同事,结合分布式数据库技术的应用和前瞻实践,分享他们在数字创新的思考和见解,希望可以给大家一些启发。
大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是大秒系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计,前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ,而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s,但到真正的写时流量要小很多了,当时最高下单减库存tps是红米创造,达到1500/s。
比如小米秒杀,三星秒杀都是瞬时抢走十几万台手机,天猫最快破亿的一个旗舰店,双十一峰值可达到60w以上的qps。后端的k-v集群峰值可达几千万qps,单机可达到30w qps,这些主要是读流量,写流量则小的多,比如对应时间点的减库存写操作也就几kqps。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能,由于有些卖家为了吸引眼球,把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
百万业者翘首企盼的“大数据时代装13指南”终于来了,“六条干货”为您打造高处不胜寒的绝妙意境~~
“秒杀”系统的建设需要整个系统从前到后全栈的协同配合,其中包含了基础技术部维护的多个服务,比如CDN、高防IP、容器平台、缓存、数据库、中间件、全链路压测、监控系统等,我们围绕这些基础服务讨论秒杀系统的技术挑战与架构优化。
近期,某电商小程序举办美食节营销活动,提供高额折扣券,并允许用户进行秒杀。然而,羊毛党团伙利用作弊手段,抢购囤券,然后倒卖变现,严重损害了商家的利益。
Cdn服务器在网络上承担着为用户网站访问加速的作用,并且加速的应用也非常的广泛,因此目前这种加速服务器在互联网中有着非常重要的价值,因此通常cdn服务器都需要进行日志,那么CDN日志实时分析的作用是什么?日志分析的好处是什么?
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展,各种数据无时无刻地生成,新数据的产生成大爆炸趋势,如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
整理了当年使用过的一些,大数据生态圈组件的特性和使用场景,若有不当之处,请留言斧正,一起学习成长。
翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
在过去几年里,实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展,以及国家政策层面的大力支持。然而,在企业层面上,实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因,主要在于技术门槛高,开发、运维成本难以控制,缺乏成熟的产品化功能。
网络安全态势越来越复杂,传统的基于单点的防护和攻击检测系统在应对现代网络攻击方面有着很大的局限性。
为实现实时分析,通常需要付出巨大努力来实现查询层。开源 StarRocks 可以支持一种无需传统数据流水线即可进行数据分析的方法。
本文转载自:AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台,在公司内服务于上百个业务,集群规模 5000 个节点,每日数据接入量 4 万亿,查询量千万级别。作为一个公共的平台,面对的业务场景非常复杂,包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的?研发过程中遇到哪些难点?作为开发者,我该怎么借鉴和避免;作为用户,又有哪些新的思考? 在2021年4月22-24日举办的 QCo
据悉,先后有两名嫌犯在张学友演唱会上,被智慧安保人像识别功能锁定,抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群,这个年龄段的人都爱张学友的歌,张学友也被网友喜送绰号:“热心歌神张先生”。
什么是实时分析? 实时分析就是在数据生成后立即使用它来回答问题、做出预测、理解关系和自动化流程。 其定义为“将逻辑和数学应用于数据以提供洞察力以快速做出更好决策的学科。” 实时分析的核心需求是访问新鲜数据和快速查询,这本质上是延迟的两种衡量标准:数据延迟和查询延迟。
顶象防御云业务安全中心发布的一项数据显示,2022年社交平台的业务风险,三成来自安卓平台。安卓平台是如何统计出来的?其中,设备指纹是重要的一项。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 打开电视,央视主播都开始说“大!数!据!”了! 这样一个时代,不说大数据是屌~丝,总提大数据是土~鳖。 要怎么
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候,之前我也写过几篇,总感觉字多图少,对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
异步处理是提升系统性能的神器,但需要分清同步流程和异步流程的边界,同时消息存在丢失的风险,我们需要考虑如何确保消息一定到达。
京东秒杀是京东最大的营销频道,近年来随着业务的高速发展,频道商品数量和用户流量都呈现出迅猛增长的态势。
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为提供超低延迟分析而构建,即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源(例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis)中摄取,并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
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在电商系统中,为了推荐自己的品牌和吸引用户量,那么会推出一个产品,这个产品只能被一个用户购买,如果一个用户正在购买时,其他用户点击购买的时候,则告知该用户,商品已经售出。
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机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
近日,OpenAI 正式宣布收购 Rockset——这是一款以数据索引及查询功能而闻名的实时分析数据库。OpenAI 在其官方博客上发表的一篇文章中表示,它将整合 Rockset 的技术来“为其所有产品的基础设施提供支持”。
目前我们使用 Lambda 架构来处理数据,Flink 处理实时数据,Spark 处理离线数据。Spark 离线任务在每天凌晨的 0-8 点调度执行,在这段时间内,用户是看不到昨日未产出的离线数据的,数据应用对这些未产出的指标进行了特殊处理,用户看到的未产出的指标数据为 0 或者 —。但在没有任何提示的情况下,用户不明白为什么会有这样的情况,给用户带来不好的使用体验。因此,我们需要一套离线数据兜底方案来解决昨日离线数据未产出,导致用户看数体验下降的问题。
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