总结:SEO网站优化怎么上权重？（网站1天干到百度权重8的方法）

　　总结:SEO网站优化怎么上权重？（网站1天干到百度权重8的方法）

　　近日，小编宋久久逛论坛，发现有站长发布了网站快速优化权重策略。圈内站长用这种方法，一天之内就得到了网站到百度权重8。人外有山，山外有山，SEO大佬真是无处不在。这里宋久久的博客解读一下方法，供SEO人参考。原创分享作者宋久久。

　　SEO优化原理：老域名+伪原创+蜘蛛池的完美大作

　　1.旧域名：

　　建站前，选择权重高、收录、无污染的老域名。搜索引擎对它非常友好。一般来说，更好的旧域名并不昂贵。

　　宋久久编辑春茶网SEO认为，没有操作过旧域名的朋友在选择时要谨慎，避免启动一些被搜索引擎降级或屏蔽的域名。

　　2. 伪原创：

　　伪原创文章发布更新，也称为 seo文章。当然不是一两个，而是量产、量产。要么使用软件生成发布，要么聘请某人编写并发送它。

　　同时布局了大量的长尾关键词，伪原创在创建时要按照长尾字来写。

　　3.蜘蛛池：

　　以锚文本链接的形式，大量指向优化后的网站，可以理解为批量锚文本外链发布。

　　解读:云上的可观察性数据中台，如何构建？

　　简介：阿里云日志服务（SLS），阿里经济的基础设施，服务数万用户，每天处理20PB的日志/Metric/Trace数据，服务于AIOps、大数据分析、运营服务、大数据等场景。数据安全。为解决工程师的可观测性问题提供支持。经过几年的磨砺和演进，正朝着统一的可观测性中台发展。本文分享了阿里云存储团队搭建SLS中间平台和权衡设计的背景，并通过两个最佳实践介绍了如何通过中间平台构建智能应用。

　　作者是飞天最早的研发人员之一，从0到5000参与了飞天集群和操作系统的建设。飞天是一个庞大的软件系统。它有许多模块，运行在数以万计的物理机器上。如何让分布式软件高效运行，离不开监控和性能分析。同时，我们开始研发飞天监控系统“神农”。神农通过采集大量的系统数据，帮助我们更好地理解系统复杂性和软件协同背后的关系。同时，神农也随着飞天操作系统的不断壮大，在*敏*感*词*集群越来越多，支撑着阿里巴巴集团和阿里云的业务。2015年，经过一番思考，

　　一、可观察性中台建设背景

　　我们从工程师的角度讲一下变化：对于一个工程师来说，五年前的工作是非常细分的，研发的工作就是把代码开发好。但是随着互联网的发展，业务系统的范围越来越大，对质量、可用性和可操作性的要求也越来越高。而为了确保我们的业务不断改进，工作中必须涉及更多的运营因素，例如统计系统的访问、保留和经验。

　　从个人角度到行业角度，也可以发现一个趋势：十多年前，研发时间会花在三个部分：创新（编码）、部署+上线、观察+分析、部署+上线很多钱时间。近年来云计算和云原生的兴起，将 DevOps 从部署、推出和环境标准化中解放出来。但是业务的高要求，需要在每个环节承担更大的范围，多角度看待问题。背后会有很多碎片化的数据分析工作。

　　如果我们拆分具体的数据分析工作，可以拆解成一个简单的黑匣子。黑框左边是数据源，右边是我们观察判断数据源后的动作。例如：

　　因此，我们可以看到，虽然每个场景的角色不同，数据来源不同，但我们可以建立一个系统的分析框架来承载这种可观察性的需求。

　　第二中间平台的技术挑战

　　建造中台的想法似乎很简单。这样做有什么挑战？

　　我们可以从数据来源、分析和判别三个过程来分析：

　　前两个问题本质上是系统问题，而后两个问题和算法则与算力有关。引入中间平台可以解决第一个和第二个问题。

　　三、阿里云SLS，自研自用可观察中间平台

　　2015年，我们开发了SLS。经过几年的磨砺和演进，正朝着统一的可观测性中台发展。SLS向下连接各种开源协议和数据源，向上提供对各种场景的支持。核心能力是围绕可观察性为各类监控数据提供统一的存储和计算能力。该平台可以用“1、2、3、4”四个字来概括。

　　平台始终为用户提供支撑能力，兼容各种数据源和协议，支持业务但不做业务产品。

　　1 存储设计

　　为了搭建一个可观察的中间平台，我们先来看看存储系统的现状。在运维领域构建AIOps系统的过程中，四种存储系统长期并存，分别是：

　　这四个独立的存储系统很好地解决了四种不同类型的需求，但存在两个主要挑战：

　　数据移动性

　　数据存储后，可以支撑一定场景的服务能力，但随之而来的问题是流动性。数据存在于多个系统中。在做数据关联、比较、整合时，需要移动数据，这往往会耗费大量时间。

　　界面易用性

　　不同存储对象的接口不统一。比如Log一般是用ES API封装的，而Metric一般是直接通过Prometheus协议或者通过NoSQL接口调用。为了整合数据，往往会涉及到不同的 API 和交互方式，这增加了系统的整体复杂度。

　　四大存储系统的现状，导致数据使用周期较长，有一定的发展，限制了AIOps、DataOps等场景发挥更大的作用。

　　2 如何抽象存储

　　如果我们将监控数据的生成过程抽象出来，我们可以发现它一般由两个过程组成：变化+状态。一切事物都是一个不断变化的过程。比如数据库中某张表在某个时刻（比如2点钟）的状态，其实就是历史上所有变化的结果。在监控领域也是如此。我们可以通过 Log 和 Trace 等方法尽可能地保存（或采样）系统状态的变化。例如，如果用户在 1 小时内执行了 5 次操作，我们可以捕获这 5 次操作的日志或跟踪。当我们需要一个状态值时（比如2点钟的系统状态是什么），我们可以对所有这些操作日志进行回放，形成某个时间点的汇总值，比如在一个窗口大小为1小时，运行QPS为5。这是一个简单的 Log-to-Metric 关系。我们可以使用其他逻辑，比如为 Log 中的 Latency 字段做一个 Avg 来获取窗口的 Latency。

　　在SLS存储设计的过程中，我们也遵循这样的客观规律：

　　我们来看一个例子：下面是一个网站在 1 秒内经历了 4 次访问的访问日志。

　　time, host, method, latency, uid, status

[2020-08-10 17:00:00, Site1, UserLogin, 45ms, 1001, OK]

[2020-08-10 17:00:01, Site1, UserBuy, 25ms, 1001, OK]

[2020-08-10 17:00:01, Site1, UserBuy, 1ms, 1001, OK]

[2020-08-10 17:00:01, Site1, UserLogout, 45ms, 1001, OK]

[2020-08-10 17:00:01, Site2, UserLogin, 45ms,1002, Fail]

　　当这些数据写入Logstore时，就相当于写入了存储日志的数据库，任何字段都可以通过SQL进行查询和分析。例如“select count(1) as qps”获取当前聚合的 QPS。

　　您还可以预先定义一些尺寸。比如想通过host+method的组合构建最小的监控粒度，每1秒获取QPS、Latency等数据。然后我们可以定义如下的MetricStore。数据写入时，可以自动按照规则生成如下结果：

　　[host, method, time], [qps, latency]

[site1, userLogin, 2020-08-10 17:00:00], [1, 45]

[site1, userBuy, 2020-08-10 17:00:01], [2, 15]

[site1, userLogout, 2020-08-10 17:00:01], [1, 25]

　　这样，我们可以通过在一个存储中存储和聚合原创数据来形成日志和度量传输。

　　3 计算设计

　　根据通常的场景，我们将监控数据的计算抽象为三类问题：

　　我们构建了三种类型的计算方法来处理上述问题：

　　第一个问题实际上是业务复杂性问题，其根源在于产生数据的人和使用数据的人之间的差距。在大多数开发过程中，开发者往往是记录日志的人，而运维和操作往往是分析日志的人。日志写入过程中没有足够的可预测性，导致无法直接使用数据。需要有一套低代码开发语言来做各种数据的转换、分发、丰富，简化多个业务系统不同格式的数据。为此，我们设计了一套面向数据处理（ETL）场景的语言（DSL），提供了300多个常用的算子以及专制日志格式的各种疑难杂症。

　　比如在原创日志中，access url参数中只有一个project_id字段，我们无法获取到ip字段对应的设计。在 SLS 的 DSL 语言中，我们只需要编写 3 行代码就可以从 url 中提取参数并丰富数据库中的字段。原本看似无用的访问日志立即被激活，可以分析主机与用户的访问关系。

　　第二个问题是多语言集成问题。我们的选择是使用 SQL 作为查询分析框架，将 PromQL 和各种机器学习功能集成到框架中。这样就可以通过嵌套子查询+主查询来计算和预测结果。

　　SLS SQL = Search + SQL92（Agg，WIndow，GroupBy...）+ PromQL + ...

　　下面是一个复杂分析的例子：

　　第三个问题是算法问题。我们构建了大量基于AI的巡检、预测、聚类、根因分析等算法，可直接用于人工分析和自动巡检报警。这些算法通过 SQL/DSL 函数提供给用户，可以在各种场景中使用。

　　四个中间平台支持案例

　　SLS在阿里巴巴集团内外拥有数万用户，广泛应用于各种AIOps数据分析场景。这里有两个有趣的案例。

　　案例一：交通解决方案

　　流量日志是最常见的访问日志类型。无论是 Ingress、Nginx 还是 CDN 访问日志，都可以抽象成访问日志的类型。在 SLS 解决方案中：

　　从采集到配置到运行*敏*感*词*仅需5分钟，满足多样化需求。

　　案例二：云成本监控与分析

　　阿里云用户每天都面临着海量的计费数据。云成本中心开发了成本管理应用，利用SLS采集、分析、可视化和AIOps功能，智能帮助用户分析云产品成本，预测成本趋势。，在账单中查找异常原因。

　　最后五个

　　虽然这几年我们没有直接应用AIOps，但是我们通过集中数据能力和AI能力支持了更多的用户和场景。最后，简单总结一下我这两年作为可观察中间平台的经历：

　　AIOps = AI + DevOps/ITOps/SecOps/BusinessOps…

　　目前大多数人认为AIOps解决了运维问题。事实上，这种方式可以无缝切换到各种运维场景，比如DevOps、SecOps（大数据安全），以及通过AI运维和用户增长。，方法一般。与AI所处的任何领域一样，数据是基础，算力是基础，算法是核心，缺一不可。

　　领域知识是实现AIOps的关键

　　经验丰富的操作员或分析师，具有深入的系统洞察力和建模经验。因此，要实现 AIOps，我们必须尊重专家系统的经验，例如通过模板、知识表示和推理，或者在某些场景中使用迁移学习。