解决方案:免费的文章智能*敏*感*词*在线

　　解决方案:免费的文章智能*敏*感*词*在线

　　文章智能生成工具在线采集文章，我们只需要输入自己的关键词，即可实现热门平台文章素材的采集。 支持精准的标题采集来提高内容的相关性，也可以通过关键词衍生采集来提高我们素材的相关性。 采集数据，通过自动伪原创、翻译、关键词替换等操作，实现文章的智能生成。

　　文章智能生成工具支持我们通过伪原创文章或伪原创原创文章翻译实现文章的二次创作。 文章智能生成工具可以将批量文档翻译成韩语、法语、*敏*感*词*语等小语种，再翻译回原语言，实现文章批量伪原创。

　　文章智能生成工具广泛应用于我们的网站SEO和自媒体工作中。 我们不仅可以自动生成文章和发布伪原创文章，还可以通过内置的SEO模板优化我们的内容。 SEO模板让我们可以按自己的想法排列关键词密度，通过图片链接本地化、图片alt标签、图片水印等操作提高文章的原创性。

　　我们的页面标题是一个重要的 SEO 元素——但许多品牌并不了解它的重要性。 搜索算法和读者将通过我们的页面标题知道我们的页面是关于什么的。 根据经验，我们应该为每个页面创建一个唯一的标题页，但页面标题也应该是准确的。

　　为了通过 SEO 提高我们的网站排名，我们需要专注于创建独特的页面标题。 此外，专注于创建一个页面结构，重点是拥有一个信息丰富、准确且易于理解的独特页面名称。 关注客户体验作为新手 SEO 初学者，我们可能会犯错误，过于关注算法而不是用户体验和目标受众。 然而，事实是，一旦我们开始关注我们的目标受众并提供最佳的用户体验，我们一定会满足读者的需求，从而提高我们的网站排名。

　　随着搜索引擎算法变得越来越复杂，他们开始更加关注那些潜在读者和观众最有兴趣阅读和访问的页面。 通常，这些页*敏*感*词*有高质量的内容和最相关的信息。 就最佳用户体验而言，我们需要一个易于浏览的网站。 此外，我们的潜在访问者必须能够找到他们想要实际参与我们内容的信息。

　　也就是说，在格式化我们的网站时，我们必须从访问者的角度来看它，并考虑他们将如何浏览它。 通过专注于创造最佳的网站旅程和客户体验，我们将鼓励潜在访问者返回我们的网站。 这样一来，我们的网站排名就会提高，我们网站的权重就会达到SERP的前列。

　　通过向我们的读者提供他们正在寻找的网站类型、内容和用户体验，我们将确保我们的网站具有功能性、信息量大、引人入胜、吸引人并保持目标受众的兴趣。 作为初学者，SEO 可能有点让人不知所措； 但是，上面提到的 SEO 技巧肯定会大大提高我们的网页排名。 请记住，SEO 是一项长期计划，这就是为什么一致性和策略是成功的关键。

　　解决方案:【链路追踪】采样那些事儿

　　为什么需要采样

　　随着越来越多的企业步入数字化转型，IT系统逐渐向分布式和微服务化方向发展。 面对请求与服务之间海量复杂的依赖关系，链路追踪系统通过对请求链路的采集、聚合、拼接、分析，为我们提供端到端的实时业务监控能力。

　　但当业务量不断增长时，链路数据也会随之增加。 迟早，我们最终会面临一个决定：我们是否还应该完整地采集调用链？

　　一方面，全量采集让我们不错过任何一个系统异常，对于每一个异常发生，我们都可以通过完整的请求链接快速定位到根源； 另一方面，我们也不能否认全量采集会给各个业务实例的网络I/O以及链路处理的计算和存储层带来压力。

　　采样是目前解决此类问题最快、最主流的方式。

　　但是使用什么样的采样策略呢？ 如何保证在可控的资源开销内，最大概率保留事故相关链路，以支持高效的故障排除和性能监控？ 下面我们重点说说。

　　抽样的原则是什么

　　如上所述，采样是大多数链路追踪系统中必须要讨论的命题，它已经是主流调用链追踪系统中不可或缺的一部分。 采样算法和策略学术界的相关研究很多，但我们基本上可以按照采样实现的时机将其分为以下三类：

　　它们的*敏*感*词*如下：

　　头部取样

　　【原理】这种采样策略是在ingress服务收到请求的时候，判断整个链路是否被预留。 该标记将与链路上下文一起透传给链路下游的所有相关服务。 对于未保留标记的链接，在客户端会丢弃所有对应的span，不会上报给调用链跟踪系统的后台。

　　【优点】采样发生在客户端，可以显着减少挂载在业务服务器上的代理对业务服务器的资源占用（网络I/O开销）； 同时由于直接丢弃了Span，也减少了服务器的存储和计算开销。

　　【缺点】在链接生成的前期进行采样，命中异常和响应慢的概率较低，会影响排错。

　　[Enhancement] 配合异常回溯上报，即各链路节点在上报代理的缓存窗口期内服务Span信息。 下游链路出现异常后，可以动态反转上游链路的采样状态，保证完整的异常链路被保留。 . 当然这种缓存机制也会对业务服务器产生较大的内存开销。

　　尾部抽样

　　【原理】这种采样策略是在请求处理完成的时候判断整个链路是否被保留。 客户端会将所有的span上报给调用链跟踪系统的后台，后台会根据一定的预设规则来判断保留哪些链接。

　　【优点】在链接生成后进行采样，可以准确采集异常、响应慢的链接，或者可以根据一些业务逻辑辅助排查问题； 有效降低链接存储产生的相关资源成本。

　　【缺点】采样发生在调用链跟踪系统后台，业务服务器资源压力（网络I/O开销）没有缓解。

　　单位抽样

　　【原理】各业务模块独立决定是否向当前节点上报，单个节点的采样决定不影响链路上的其他服务。

　　【优点】避免整体业务链路采样决策的影响，节点异常信息可准确上报； 有效降低上报客户端和调用链跟踪系统后台的资源压力。

　　【缺点】无法保证链路的连续性，不支持基于上下游的有效根因分析。

　　如何有效地制定抽样策略

　　如上所述，不同的采样策略各有优缺点。 在实际应用中，我们很难通过单一的采样策略在效率和成本之间取得平衡。 从系统资源消耗的角度来看，单位链路的上报、计算、存储成本是固定的，但我们都知道并不是所有的链路给我们带来的价值都是一样的。

　　简单来说，在大多数系统中，我们更关注异常链接而不是成功链接； 我们更关注写操作而不是读操作； 我们更关注一些核心业务逻辑，而不是资源级调度。 为了增加我们监控系统的边际收益，我们首先要明确系统中各个环节的价值，然后在此基础上根据时间和地点配置或调整我们的采样策略。

　　比如对于核心业务逻辑，或者重大事件的保障期，我们更倾向于使用尾部采样来保证异常环节能够100%的保留下来，因为通常这样的关键时刻往往没有很长的时间重现问题，完成 预留事故现场可以在最短时间内解决前台反馈的问题（可能是提交工单在线等待的客户，也可能是上游业务系统在重大事件中主要承受压力） ;

　　对于一些资源层或者边​​缘服务，可以采用header sampling/unit sampling来配置合适的采样率。 对于这样的组件/模块，当我们假设采样比例是统一的，我们可以在找到指标或采样链路后接受异常，然后重现/处理异常。

　　腾讯云应用性能观察-采样配置

　　腾讯云应用性能监控（APM）作为一个多协议、多语言的调用链跟踪系统，提供灵活强大的后台采样配置能力。 结合我们上面讨论的典型场景，您可以配置您选择的接入客户端的采样率，并在APM后台进一步配置尾部采样策略，保证准确的命中率，高效的故障排除，有效降低您的链存储成本。 下图是某用户样品仓储成本与申报数量对比图：

　　异常和缓慢的调用环节无疑是每个开发者都会关注的环节。 在APM控制台，只需要在【系统配置】中勾选开启异常链接全量采集，并输入慢调用的容忍值即可。 您可以立即捕获所选业务系统下的所有异常和响应缓慢的事故现场； 同时，我们也支持你配置一个采样率，即当出现异常、慢速调用，以及一些特殊的业务相关的采样规则后，对于其他所有的请求，都采集采样。 以便与同期异常链路进行对比分析，更快定位逻辑偏差。

　　在组织内的众多服务中，核心业务逻辑和一些日常会话逻辑之间也会有区别。 比如电商后台服务，整个下单的过程可能比我们拉取商品列表或者用户信息接口的优先级更高。 对于这类业务逻辑，APM支持您通过服务、接口、TAGS（标签）等维度，准确筛选出核心业务流程。 通过为这些与业务相关的链路配置更高或100%的采样率，可以保证重要/难复现的链路故障能够第一时间分析解决。

　　还有一个比较常见的场景就是运维压力比较大，这是大事件的保障。 Qcon（全球软件开发者大会）、广交会等规模较大的活动，可能更关注某个用户的体验能否保持在较高水平。 可用的。

　　这时候也可以通过APM配置一个基于Tags维度的短期有效采样策略。 例如，定义资源ID=12345的相关用户的所有请求都需要保留，以防止出现问题或失败。 ，可以快速定位，甚至影响审计和问责。

　　了解腾讯云应用性能观察：

　　客户抽样操作指南：

　　服务端采样操作指南：