做网站SEO优化，一定要正规就会有稳定的排行
　　随着百度算法的不断调整，很多的采集网站，以及快排手段都遭到了百度的惩罚，百度k站无数，让无数seoer“一朝回到解放前”，因此做网站SEO优化，一定要正规就会有稳定的排行。
　　
　　网站页面和内容
　　页面的布局，以及内容和网站的结构是我们网站最有效的推动，页面内容的建立和网站整体结构的合理否是常常可以决定我们优化的结果。
　　网站结构：网站的结构我们要理解htm、外链获取方法、内部层次结构等对这个有兴趣的同学可以查看我们(网站结构与设计怎么易于优化)。
　　保证网站安全
　　网站的安全是我们网站排名提高的前提，没有安全的网站，就不可能有排行的提示，事项，哪怕你把网站做出一个花来，百度也不会对一个查查打不开，经常被提权的网站有任何的SEOYOUH 排名。网站安全我们必须要做到以下几点：
　　防采集：防采集是我们保证网站内容安全的一大手段。主要手段可以通过IP访问分级机制、键盘滑鼠行为、浏览器指纹、给假数据、验证码、防模拟搜索引擎爬虫、登陆、建立黑名单、必须完整渲染jswindows特殊对象、图片防采集来完成。
　　防入侵：防入侵可以通过身分验证、数据加密传输、确保数据的完整、避免中间人攻击、力度的扶植、浏览器安全标识、补丁、用户权限、被动检测、端口等等方式来解决。
　　数据安全：如果未能保证数据安全，那有可能你辛辛苦苦建立大半年的内容，执照回到解放前。主要的方式有：磁盘阵列、磁盘阵列、线下备份、文件云备份等。
　　防功击： 主要方防ddos，ddos是分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,简称DDoS)是指处于不同位置的多个攻击者同时向一个或数个 目标发动功击，或者一个攻击者控制了坐落不同位置的多台机器并借助这种机器对受害者同时施行功击。由于功击的发出点是分布在不同地方的，这类功击称为分布式拒绝服务攻击，其中的攻击者可以有多个。
　　干涉搜索引擎于、搜索引擎排名核心
　　干涉搜索引擎主要有被动爬取干涉、主动递交(哪些情况会干预搜索引擎)。引擎排行核心：内容相关性指标、原创性指标、可访问性指标、用户性检查。
　　如何运用正规SEO优化操作使网站有排行,经过我们的分享早已有所了解，网站优化的核心是用户和符合搜索引擎抓取的规则，只要满足这两点，网站优化得心应手。
　　深圳市云天下信息技术（集团）有限公司主营、网站优化、SEO优化、优化公司、网站SEO、SEO公司、SEO推广、网络推广、网络推广公司、网站推广、网站推广公司、网络营销、网站SEO优化、网站优化公司、SEO优化公司、搜索引擎优化、网站排名、快速排行、关键词排行、关键词优化、网站建设、网站设计、网站制作、网站建设公司、网站设计公司、网站制作公司、整站优化!官网： 查看全部

　　请问有什么好用的校友会平台？需要构建数据库吗？
　　一、传统校友数据库系统特性与不足
　　【1】数据搜集及更新冗长
　　主要来源于原有纸质化登记及电子表格录入，通常都借助校友会负责人人工统筹搜集；信息录入后就极少变更，而校友信息总是在不断变换（如更换电话、单位、所在城市等等），学校倘若更新数据库，则又需重新收录。
　　【2】系统封闭，不具备开放性、互动性
　　传统数据库系统属于校友会老师的双向管理平台，虽然便捷中学管理校友数据，但互动性低，难以满足校友与母校沟通、校友联络校友等需求。
　　【3】成本高，需专人维护，迭代升级平缓、低效
　　学校开发校友数据库系统，通常需专人维护（如网路办），一旦出现问题，则需专门人员到场解决。加之随着工作的推动，校友会部门将会须要更多新功能，迭代升级过程中，又会涉及人力、物力、财力的再度调配及使用，整个周期一般起码须要半年至一年。
　　【4】数据利用率低，应用价值小
　　存储在本地数据库的信息，未能激活，一般仅限于查询、分类、统计等基础使用上，难以广泛应用于各类现实场景中，校友数据的价值难以充分利用。
　　二、“互联网+”校友会系统平台
　　自2016年开始，全国诸多院校都开始了互联网模式下的校友系统平台的追寻与建设。
　　通常业内称传统校友会数据库建设为校友会工作的1.0时期，通过互联网技术推动校友会工作高效发展的阶段为2.0时期。
　　
　　以友笑·社汇为例，2.0系统有以下优势与亮点：
　　（1）以内容、活动等为依托，多方、多款式搜集数据借助于内容、活动等载体，嵌入信息搜集的需求，把数据搜集做到自然而然，总会、分会直接可便捷的进行信息共享。
　　（2）传播快，互动性强
　　如华诞、地方晚会、返校约请、项目捐款等信息，依托互联网的传播手段（如陌陌、H5页面等）可快速传达到诸多校友的面前，每一位校友都属于传播连接点，形成指数级宣传和下降。移动互联网模式的社汇系统，不仅限于中学向校友传播内容或动态，也支持校友与校友的互动，达成沟通与合作，以及校友对母校的交流和回馈。
　　（3）双向沟通互动，加强校友与母校的联络
　　周期性沟通联络校友，让校友工作愈加温暖。借助互联网的高效方便工具，可通过短信、短信等周期性内容，利用感恩桥概念，让校友体会母校的发展动态，并参与到母校的建设中来。
　　（4）数据应用价值大，使用场景广泛
　　学校可借助校友数据举办更多应用场景的拓展，利用平台与校友资源，打造校企合作良性互利模式，为校友提供更多服务。社汇系统平台支持对于校友企业的展示、宣传与合作，校友云卡可以实现“高校-校企-校友”三方互惠互利模式。
　　（5）融入AI技术，挖掘优秀校友信息和资源
　　服务全体校友是基础，维护优秀校友是关键。借助AI技术，挖掘优秀校友资源，找到优秀校友，让校友工作在更有重点。
　　（6）云服务器储存，维护、升级方便高效
　　以阿里云为代表的云服务储存技术，让系统的维护和迭代更新，更加安全、快速、高效，学校无需专人维护，总会老师只需使用和提需求，升级更新全交给专业团队，新功能的降低与优化，通常只需7-15天。
　　放上几个算是国外做得最好的校友会社群链接:
　　北京大学校友会
　　
　　浙江大学校友总会
　　
　　总结：系统仍然只是工具，核心的工作还须要校友会老师实际去举办，因此营运是关键。通过“系统工具+运营”的高效模式，可以使资源、人力有限的院校，实现校友工作的逐步赶超。 查看全部

　　提交网站到搜索引擎站长平台网路推广优化32云丶速丶捷47
　　
　　1、这些操作会使百度不收录新站内容Robots.txt只能严禁抓取，无法严禁收录
　　2、关于网站优化如何做好原创，云优SEO在此仅提两点（细品）：
　　3、网站一直不收录的诱因内容质量差，内容是SEO优化的最重要部份，也是站长最容易忽视的部份，站长往往为了凑内容而采集其它网站的数据，或是进行简单的伪原创，严重影响了用户体验，百度非常注重原创内容，而且始终严打盗版内容，如果网站内容采集于互联网，而且都是低质量的文章，百度不收录是正常的。
　　4、快速收录上线对SEO意味着哪些？快速收录上线站点管理一方面是便捷百度开发人员维护调试，统一化管理，另一方面也便捷的用户，这样不用多个后台去递交（以前自动递交须要到站点管理，天级递交须要到联通专区后台）。快速收录功能上线也就代表联通专区距离彻底下线也不远了，或者就是这几天了。
　　5、文章内容生成工具虽然说白了与伪原创工具一个样，自动生成的文章可读性太差，非常影响用户体验。基本内容就是狗屁不通，上句不接下句，自动插入些关键词来调整文章相关性。这种效率比文章自动采集也不差，能日更成千上万篇文章。
　　6、提高文章质量；数量是一个方面，质量也是很重要的一个方面，数量要构建在质量的基础上，不能以牺牲文章质量为代价来成全文章数量，失去了质量的文章，数量再多也只是浮云而已，搜索引擎最终会依据用户体验来给与一篇文章排名，好文章指的是用户喜欢的文章，用户不喜欢的文章，是不可能被搜索引擎认可的，并不是说收录的内容就会给与排行。
　　7、域名历史选择域名要非常慎重，确认域名是否有以前使用的痕迹，有收录历史的域名千万别用，说不定就是一个被降权的域名，若真使用了这样的域名，是很难洗白的，尤其对于个人站长而言，经营的都是一些个人博客，单页网站等，想要洗白简直比登天还难。 查看全部

　　网络剖析系列之五 Wireshark介绍与优缺点剖析
　　作为全球使用与开发维护人数最多的数据包剖析软件，Wireshark受到广大合同剖析爱好者、网络运维工程师及科研人员的偏爱。从本节开始，将逐渐深入介绍Wireshark的相关内容，包括产品安装、配置和使用等信息。
　　Wireshark简史
　　Wireshark的作者Gerald Combs，于1998年因为在校项目需求而开发，早期名为Ethereal。Wireshark是世界上最重要和最广泛使用的网路合同剖析仪。它可以使您在微观层面上见到网路上发生的事情，并且是许多商业和非营利企业，政府机构和教育机构的事实上（通常是法律上的）标准。由于全球网路专家的志愿者贡献，Wireshark的发展蓬勃发展，并且是Gerald Combs在1998年启动的项目的延续。
　　Ethereal和Wireshark之间有个小插曲。在发布了Ethereal 8年以后, Combs离职另谋高就,但是在哪个时侯他的雇主公司把握着Ethereal的商标权,而Combs也没能和其雇主就取得 Ethereal商标达成协议。于是Combs和整个开发团队在2006年中的时侯将这个项目重新命名为Wireshark。Wireshark随即迅速地取得了大众的喜爱,而其合作开发团队人数也达到500人以上,然而之前的Ethereal项目却止步不前。
　　
　　Wireshark优缺点
　　在好多地方，只见到有人介绍Wireshark的优点。但在现代企业级环境中快速采集和剖析数据包，尤其动辄跟业务、应用及用户性能问题的智能告警和关联分析，使用Wireshark通过传统的方法进行剖析和故障定位，效率低下不说，有些功能则未能实现。
　　Wireshark优点
　　Wireshark在日常应用中具有许多优点,无论你是初学者还是数据包剖析专家, Wireshark都能通过丰富的功能来满足你的须要。
　　支持的合同
　　Wireshark在支持合同的数目方面是出类拔萃的，目前已提供了超过上千种种合同的支持。这些合同包括从最基础的IP协议和DHCP合同到中级的专用合同例如Appletalk和Bittorrente等。由于Wireshark在开源模式下进行开发,每次更新还会降低一些对新合同的支持。
　　当然，在一些特殊情况下,Wireshark可能并不支持你所要的合同,你还可以通过目己编撰代码提供相应的支持,并提供给Wireshark的开发者,以便于让之能被收录在以后版本中。
　　用户友好度
　　Wireshark的界面是数据包嗅探工具中最容易理解的工具之一。基于GUI,并提供了清晰的菜单栏和简明的布局。为了提高实用性,它还提供了不同合同的彩色高亮,以及通过图形展示原创数据细节等不同功能。与 tcpdump使用复杂命令行的这些数据包嗅探工具相比, Wireshark的图形化界面对于这些数据包剖析的初学者而言,是非常便捷的。
　　价格
　　由于Wireshark是开源的,它在价钱里面是无以抗衡的，Wireshark是依循GPL协议发布的自由软件,任何人无论出于私人还是商业目的,都可以下载而且使用 Wireshark。
　　程序支持
　　一个软件的胜败一般取決于其程序支持的优劣。虽然象Wireshark这样的自由分发软件极少会有即将的程序支持,而是依赖于开源社区的用户群,但是辛运的是, Wireshark社区是最活跃的开源项目社区之ー。Wireshark网页上给出了许多种程序支持的相关链接,包括在线文档、支持与开发wiki、FAQ,并可以注册Wireshark开发者都关注的电邮列表。
　　支持的操作系统
　　Wireshark对主流的操作系统都提供了支持,其中包括Windows、Mac OS X以及基于Linux的系统。你可以在Wireshark的主页上查询所有 Wireshark支持的操作系统列表。
　　Wireshark缺点
　　在讲完Wireshark优点后，再瞧瞧Wireshark的缺点。尤其说说在现代企业网路环境中使用的话，其存在的不足。
　　数据采集能力弱
　　在现代企业网路大流量传输环境下，以便携式工具采集流量，无论对采集系统硬件的要求，还是数据保存采集灵活性和存储能力，Wireshark就会碰到各类困局。
　　举个事例，200Mbps环境下，如果要采集60秒的数据包，则这个数据包大小为1.2G，而数据包个数超过百万级，这对快速剖析问题存在挑战。
　　图形界面不够直观
　　在Wireshark中，缺乏形象直观的图形诠释，如饼状图、柱状图等等灵活的诠释方法。
　　智能剖析不够
　　Wireshark对合同底层解码能力太强，但要剖析应用层，或应用层多个指标关联分析，则须要耗费大量的时间和精力去完成。
　　专业性要求高
　　Wireshark似乎具备详尽的剖析能力，但剖析结果常常因人而异。对网路知识、协议知识的把握程度，决定了是否就能快速精确的剖析出问题根本诱因。
　　以剖析某个应用的响应响应速率为例，Wireshark须要过滤出独立的会话信息，标记各类时间信息，然后在文本界面得出相对精确的推论。而这个过程绝对是对使用者技术能力的考验。
　　下图是网深科技NetInside网路流量剖析系统对响应时间的剖析结果，通过这些直观的剖析，系统对客户端访问服务器过程中能形成的所有时间信息，如联接构建的时间、服务器响应时间、数据传输时间，重传时间等等。通过图形形式，一目了然。
　　
　　续更（下一节《Wireshark安装》）
　　更多请点击了解 查看全部

　　APP数据埋点分类方法
　　1、数据埋点的重要性
　　在现实工作中，数据的整体流程为：数据生产-数据采集-数据处理-数据剖析和挖掘-数据可视化，其中，数据采集是很重要的一个环节，数据采集得全不全、对不对，直接决定数据广度和质量，影响后续所有的环节。如果采集的数据维度极少，那我们想要进行深入剖析的时侯才会变得无处着手，比如我们想要剖析某个APP某个功能的使用情况，但是却根本没有采集相关的数据，那我们也不能进行后续的剖析了。如果数据采集是错误的，如漏报、误报等，那这肯定是太致命的，会欺骗我们基于数据的决策。
　　在互联网行业，数据采集的形式按照采集数据端的不同，主要分为网页数据采集、APP数据采集。网页数据的采集主要是使用JS采集，常用的数据剖析工具主要是Google Analytics，APP数据采集主要是通过埋点采集，主要有后端埋点和前端埋点之分，相应的移动端数据剖析厂商也好多。随着越来越多的用户倾向于在移动端上网和使用APP，APP数据采集就变得愈发重要。
　　2、数据埋点是哪些
　　要做好APP的数据剖析，让数据支撑决策、产品和营运，首先是要有数据，就像煮饭须要米一样，而要采集用户数据就要进行APP数据埋点。产品人员在产品规划时就要思索数据埋点问题，如果在产品外发后再考虑如何埋点，就会造成前期版本用户的数据难以搜集，想要看某个数据时就无可奈何，只有等到新版本建立来填补。思考要埋什么点的时侯，要紧密结合产品、运营需求，并跟数据剖析、ETL人员等进行充分沟通，例如须要监控什么指标、需要通过什么埋点来实现、怎样埋点更能符合统计的需求，这是一个集思广益的过程。
　　数据埋点包括客户端后端埋点和服务端前端埋点，客户端后端埋点是用户在客户端上的操作记录，服务端前端埋点是用户在线恳求服务器的日志，两者各有利弊，最好二者都埋点，可以互相补充。
　　数据埋点虽然就是在产品功能代码前面加上统计代码，记录用户操作行为，当用户进行某个操作时，如点击某个按键、呈现某个页面等，开发会在相应地方加上统计代码，埋点会生成一条log记录。
　　3、怎样数据埋点
　　3.1、数据埋点技术
　　现在业界客户端埋点通常都是采取key-value的方式，key代表某个风波，value代表相应的参数值，埋点逻辑大约为：用户形成点击行为，生成一个点击风波，当有页面呈现在屏幕前时，生成一个页面风波。
　　现在SDK上报埋点风波主要分为两类：1）点击风波，主要描述用户在应用内的点击行为，如点击tab、点击按键等，同时一些参数风波也被归类为点击风波，如页面描述、试听时长等，把那些参数风波归类为点击风波主要是便捷页面风波估算用户应用使用时长；2）页面风波，主要描述用户浏览过的页面，如首页、详情页等，同时通过页面逗留时长估算用户应用使用时长。
　　常见的有三种埋点技术：
　　代码埋点：控件操作发生时通过预先写好的代码来发送数据。优点：控制发送数据时间，事件自定义属性详尽记录；缺点：时间、人力成本大，数据传输的时效性。
　　可视化埋点：利用可视化交互手段，通过可视化界面配置控件操作与风波操作发生关系，通过后台截屏的方法采集数据。优点：成本低，速度快；缺点：行为记录信息少，支持的剖析方法少。
　　无埋点：用户诠释界面元素时，通过控件绑定触发风波，事件被触发的时侯系统会有相应的插口使开发者处理这种行为。现在市面上主流无埋点做法有两种，一种是预先跟踪所有的渲染信息，一种是滞后跟踪的渲染信息。优点：无需埋点，方便快捷；缺点：行为记录信息少，传输压力大。
　　3.2、数据埋点优缺点
　　3.2.1、客户端埋点的优缺点
　　APP客户端埋点的用处是：
　　1）能够采集愈发全面的用户数据，可以对客户端各个点击、页面埋点；
　　2）可以搜集不需要恳求服务器的数据，如音乐的本地播放、页面逗留时长等。
　　APP客户端数据埋点存在问题主要有：
　　1）数据上报时需手机联网，如果用户手机未联网，则会延后上报数据，同时数据上报通常有相应的规则，不会实时上报，一般存在15%左右的延后上报和漏报；
　　2）如果用户删掉自己的APP操作记录，则没有上报的记录。
　　3）当须要改变埋点时，需要更新版本才行，但是会存在有些用户不更新版本情况，影响数据质量。
　　3.2.2、服务端埋点的优缺点
　　APP服务端前端埋点的优点是：
　　1）实时搜集，数据太确切，不存在延时上报；
　　2）当要改变埋点时，只要改变，上报数据都会改变；
　　3）能够搜集不在APP内发生的行为，只要恳求服务器就行，而客户端只能搜集在客户端中的操作行为，如统计从其他APP引流的安装量。
　　服务端前端埋点缺点是：
　　1）不能搜集不需要恳求服务器的数据；
　　2）用户没联网的时侯不能否采集数据。
　　3.2.3、服务端和客户端的结合
　　结合客户端后端埋点和服务端前端埋点的优缺点，服务端数据实时性高、很确切，最好用户须要恳求服务器的关键业务量均使用服务器前端埋点，如在线播放、游戏安装等，在统计抽奖用户这种，显然服务端数据更合理，客户端数据可能会漏掉部份抽奖用户，导致用户投诉；客户端数据太全，记录了用户绝大多数操作行为，其它非关键业务量或则不需要恳求服务器的行为使用后客户端后端埋点。服务端埋点和客户端埋点各有利弊，应该两种数据同时都存在，可以互相印证，当一方数据发生重大问题时可以通过另一方发觉，同时，数据也能互补，如数据采集突然有问题了，可以用另一方数据代替。
　　3.3、数据埋点内容
　　数据埋点主要是为了采集用户行为数据，根据用户应用使用行为，各应用埋点主要包括以下几个方面：
　　3.3.1、功能按键埋点
　　功能按键的埋点主要是为了解用户对应用中的按键、功能、入口等的使用，从而洞察用户内容偏好、功能偏好、使用路径等。主要包括以下几个方面：
　　1）用户对应用底部tab、底部tab、内容筛选tab等的点击，了解用户对应用各个蓝筹股的喜好和内容偏好等；
　　2）用户对应用内各入口、频道的点击，了解用户的内容偏好、产品使用路径等；
　　3）用户对应用中具体内容的点击，如点击某款游戏、某个商品、某个视频等，了解用户内容偏好、产品使用路径等；
　　4）用户对应用设置中选项的点击，如是否打开push开关，了解用户应用的基本设置情况。
　　5）用户对其它功能按键的点击，如音乐播放器中暂停、下一首等按键的点击。
　　3.3.2、主要行为埋点
　　用户应用主要行为埋点主要是为了解用户应用内使用行为，从而洞察用户内容偏好、产品使用习惯、用户忠诚度、用户活跃度等，用户应用中主要行为包括：
　　1）用户核心行为，包括下载、安装、试听、播放、阅读等，各业务依据其产品性质的不同，有不同的核心业务行为，如视频的播放、音乐的试听，可以了解用户的内容偏好、业务活跃度等 查看全部

　　本文讲的是数据下降第一步：选择“最优”的埋点采集方式【IT168 评论】在这一个大数据的时代，凭经验拍胸口的决策方法已成过去，数据的重要性不言而喻，数据剖析的第一步就是从数据源头做好采集工作，我们明天的主题：数据埋点。
　　埋点：数据剖析的第一步
　　大数据，从繁杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，正是大数据的价值。而这信息的汇集、分析就绕不开“埋点”。诸葛io为企业提供灵活的埋点方法，让各个部门、各个角色轻松驾驭数据采集：
　　有码(代码)埋点：更精准的数据采集，更聚焦业务价值的数据采集(诸葛io专业的数据顾问团队可提供多样化埋点方案，让数据剖析有的放矢);
　　全埋点：无需人工埋点，一切操作皆手动埋点，统计数据按需处理;
　　- 可视化埋点：界面化埋点管理配置无需开发人员介入，更便捷的埋点更新，生效快;
　　关于“埋点”的小科普
　　埋点就是在有须要的位置采集相应的信息，就好似道路上的摄像头，可以采集到汽车的属性，比如：颜色、车牌号，车型等信息，还可以采集到汽车的行为，比如：有没有闯红灯，有没有压线，车速多少，司机有没有在驾驶中接听电话等，如果摄像头分布是理想状态，那么通过叠加不同位置的摄像头所采集的信息，完全可以还原出某一辆车的路径、目的地，甚至猜测出司机的驾车习惯、是否是老司机等信息。
　　那么，每一个埋点如同摄像头，采集用户行为数据，将数据进行多维度的交叉剖析，可真实还原出用户使用场景，挖掘用户需求，从而提高用户全生命周期的最大价值。
　　解锁4种埋点“姿势”
　　为了将海量数据采集得愈发精准，为后续营造“纯净”的数据剖析环境，埋点技术应运而生。数据基础筑牢与否，取决于数据的采集方式。埋点方法多种多样，按照埋点位置不同，可以分为后端(客户端)埋点与前端(服务器端)埋点，其中后端埋点包括：代码埋点、全埋点、可视化埋点。
　　
　　多采集方式对比
　　全埋点：通过SDK，采集页面所有控件操作数据，通过“统计数据筛”，配置待处理的数据的特点。
　　优势：一切操作皆埋点，简单、快捷，无需埋点统计数据按需处理
　　劣势：数据上传消耗流量大，数据维度单一(仅点击、加载、刷新);影响用户使用体验——用户使用过程中容易出现卡顿，严重影响用户体验;噪点多，数据准确性不高，容易形成干扰;不能自定义埋点搜集信息
　　如同卫星拍摄，无需逐一安装摄像头，但数据量巨大，且容易遗漏，不易挖掘关键信息，因此全埋点的形式，主要应用于简单页面的场景，比如：短期活动中的落地页/专题页中，需要快速评判点击分布等疗效。
　　JS可视化埋点：嵌入SDK，可视化圈选定义风波
　　为了便捷产品和营运朋友可以直接在页面上进行简单圈选，以追踪用户的行为(定义风波)，
　　仅采集click(点击)操作，节省开发时间，诸葛io已于近日支持JS可视化埋点。
　　优势：界面化配置，无需开发，埋点更新方便，生效快
　　劣势：埋点自定义属性支持较差;重构或则页面变化时须要重新配置;
　　如同卫星航拍，无需安装摄像头，数据量小，支持局部区域的信息获取 ，因此JS可视化埋点更适用于短平快的数据采集方式，如活动/H5等简单页面，业务人员可直接圈选，操作无门槛，减少技术人员的介入(从此世界和平)，此种数据采集方式，方便业务人员早日把握页面中关键节点的转化情况，但是对用户行为数据的应用较浅，无法支持更深度的剖析。
　　此外，若页面临时调整，可灵活的追加埋点，可作为代码埋点的补充，以便及时降低采集数据
　　代码埋点：嵌入SDK，定义风波并添加风波代码，按需采集，业务信息更完善，对数据的剖析更聚焦，因此代码埋点是一种以业务价值为出发的行为剖析。
　　优势：数据搜集全面且确切，便于后续深度剖析(埋点准确性次序：代码埋点>可视化埋点>全埋点)，SDK较小，对应用本身的使用体验没有影响
　　劣势：需要研制人员配合，有一定的工作量
　　如果你不希望在采集数据的同时，降低用户体验;如果你不希望采集到海量无用数据;如果你希望采集的数据：颗粒度更细，维度更多，数据剖析的准确性更高。那么，从业务下降的长远价值考虑，请选择代码埋点。
　　服务端埋点：可支持其他业务数据采集和整合，如CRM等用户数据，通过插口调用，将数据结构化，由于直接从服务器端采集，数据准确性更高，适用于自身具备采集能力的顾客，或可与客户端采集相结合采集。
　　如：
　　1、通过调用API接口，将CRM等数据与用户行为数据进行整合，全量、多角度剖析用户;
　　2、若企业已有自身的埋点体系，那么可直接通过服务端采集将用户行为数据上传到诸葛io平台，进行数据剖析，无需维护两套埋点系统;
　　3、打通历史数据(埋点前的数据)与新数据(埋点后)，提高数据准确性。如在接入客户端采集之后的顾客，导入原有历史数据后，此前的已有的用户访问平台，不会被标记为新用户，减少数据偏差。
　　如何“埋点”?
　　埋点听上去“不明觉厉”，其实十分的简单，就犹如“在道路上安装摄像头”。
　　1、梳理产品用户行为，确定风波布点
　　埋点方案≈摄像头安装的分布方案
　　经常有童鞋咨询诸葛君：究竟获取什么数据来进行数据剖析?回答这个问题，先要明晰目的，厘清逻辑。
　　诸葛io数据剖析的对象和基础是用户行为，选择记录和剖析什么用户行为，直接影响到剖析工作的价值产出，诸葛君建议：选择与产品目标和当下首要问题最为密切相关的用户行为，作为风波。以电商为例，将流程中的每位用户行为定义为一类风波，从中获得风波布点的逻辑。
　　2、记录风波，了解剖析用户行为
　　≈确定摄像头要记录的信息，是违章照相还是测速?
　　对须要记录和剖析的用户行为进行梳理，并完成风波布点表后，接下来，需要在研制工程师的协助下，根据您应用的平台类型(iOS、Android、JS)完成SDK的接入，每个风波的布点，将弄成一段十分简略的程序代码——当用户做相应的行为时，您的应用会运行这段代码，向诸葛io记录相应风波。在布点完成、产品发版后，用户开始使用新版的应用时，使用行为的数据都会手动传递到诸葛io，以便您进行下边的剖析。
　　这一步，诸葛io的CS团队将为企业提供支持，协助技术团队顺利完成数据采集的第一步。
　　3、通过identify记录用户身分
　　在诸葛io中记录了用户的行为，即：用户做了哪些? 在对用户剖析的过程中，还有一类信息是很有用的，即：用户是谁(TA的id、名字)以及具备哪些特征(TA的年纪、类型……)?您可以通过诸葛io平台的identify过程，将用户的身分及特征传递给诸葛io，利用identify的信息进行精细化剖析：
　　细分用户群：用户属性的一个很重要的作用就是将用户分群。您可以按照identify的属性定义筛选条件，进行用户群的细分，比如用「性别=女」的条件将所有的女生筛选下来，然后剖析妹子们的行为特征和转化率……
　　基于属性的对比：细分的重要目的之一就是对比，您可以基于「性别」细分，然后对比「妹子们」和「汉子们」的行为、转化、留存等的区别;
　　基于属性的人群画像：您可以基于用户属性，对产品的任意用户群进行「画像剖析」——该用户群的男女比列、地区分布、年龄层次、用户类型……
　　回到一开始的问题：何种埋点方法最理想呢?
　　正就像硬币有两面，任何单一的埋点方法都存在优点与缺点，企图通过简单粗暴的几行代码/一次布署、甚至牺牲用户体验的埋点形式，都不是企业所期望的。
　　因此，数据采集只是数据剖析的第一步，数据剖析的目的是洞察用户行为，挖掘用户价值，进而促使业务下降，诸葛io觉得，最理想的埋点方案是按照不同的业务和场景以及行业特点和自身实际需求，将埋点通过好坏互补形式进行组合，比如：
　　1、代码埋点+全埋点：在须要对落地页进行整体点击剖析时，细节位置逐一埋点的工作量相对较大，且在频繁优化调整落地页时，更新埋点的工作量愈发不容轻视，但复杂的页面存在着全埋点不能采集的死角，因此，可将代码埋点作为辅助，将用户核心行为进行采集，从而实现精准的可交叉的用户行为剖析;
　　2、代码埋点+服务端埋点：以电商平台为例， 用户在支付环节，由于中途会跳转到第三方支付平台，是否支付成功须要通过服务器中的交易数据来验证，此时可通过代码埋点和服务端埋点相结合的方法，提升数据的准确性;
　　3、代码埋点+可视化埋点：因代码埋点的工作量大，可通过核心风波代码埋点，可视化埋点用于追加和补充的形式采集数据。
　　要满足精细化、精准化的数据剖析需求，可依照实际须要的剖析场景，选择一种或多种组合的采集方式，毕竟采集全量数据不是目的，实现有效的数据剖析，从数据中找到关键决策信息实现增速才是重中之重。
　　原文发布时间为：2017-08-11
　　本文作者：厂商投稿
　　本文来自云栖社区合作伙伴IT168，了解相关信息可以关注IT168
　　原文标题：数据下降第一步：选择“最优”的埋点采集方式 查看全部

　　缺点
　　在APP开发的时侯须要用户自动埋点,增、删、改代码非常麻烦,工作量大
　　另外,友盟早已确认被阿里竞购了,如果你不介意公司数据曝露在阿里面前的话。
　　2.TalkingData
　　TalkingData是独立的第三方联通数据服务品牌。其产品及服务涵括联通应用数据统计、移动广告检测、移动游戏营运、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在工行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
　　优点:
　　界面清晰,不会象友盟看着这么累
　　支持直接在报表后台中设定追踪点并手动布署追踪代码的“灵动风波”;
　　可以基于统计数据对不同的用户人群完成精准推送营销
　　不光可以使用TalkingData提供的推送通道,还可以与个推、极光等推送平台组合使用,让往年的粗放推送达到实时精准化,并实时查阅疗效数据。
　　缺点:
　　手动埋点,工作量大
　　采集错误报告信息,如果使用TalkingData SDK手动捕获异常会耗损用户流量,而主动传送错误信息给SDK目前仅Android SDK提供此功能
　　不支持cocoapods集成
　　没有crash统计
　　3.GrowingIO
　　GrowingIO是基于互联网的用户行为数据剖析产品,具有无埋点的数据采集技术,可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和键盘滑动轨迹等行为数据,进行实时的用户行为数据剖析,用于优化产品体验,实现精益化营运。
　　优点:不需要埋点
　　缺点;不埋点是指使数据分析师不需要去埋点,但实际开发过程中,需要开发者去设置个每个点的名称,并且她们的数据上传十分特别频繁,网站轮询,感觉象bug,不停的循环。
　　如果UI发生变化,可能造成难以准确地统计已圈选的元素,所以还须要自动为界面元素设置固定的惟一ID,代码量也不小
　　4. Sensorsdata(神策数据)
　　与GrowingIO类似,也是基于用户网路行为,采集数据进行剖析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口,同时与 MapReduce 和 Spark等估算引擎无缝融合,随时以最高效的方法来访问干净、规范的数据。
　　优点:
　　提供了可视化埋点的解决方案
　　支持多种语言的SDK
　　API功能丰富
　　缺点:
　　公司刚开始起步不久,没有市面上的大公司成熟。
　　5.shareinstall
　　APP开发者可以通过Shareinstall更精准的进行产品的推广。另外，Shareinstall还是一款渠道统计工具，能够全方位的剖析渠道推广疗效。Shareinstall是一种APP市场营销技术。通过集成Shareinstall，开发者可依照自身APP的业务参数、软硬件参数、结合自身业务，对APP的流程进行优化重整，以便向用户提供更好的体验。Shareinstall强悍的功能和灵活的插口，能够为不限数目和服务类型的APP提供支持。由于Shareinstall可为各种APP提供支持，这将形成未能用尽的应用场景。
　　优点：
　　1）携参安装
　　ShareinstallSDK可以通过携参安装，简化用户的安装体验，丰富用户的安装信息，例如：免填邀请码，自动添加好友，自动加入游戏卧室，商品导购等
　　2）渠道统计
　　帮助统计并剖析渠道推广的疗效，通过数据帮助决策者调整渠道推广策略
　　3）一键拉起
　　可实现各类浏览器的一键拉起
　　缺点:第三方，需要应用集成SDK。除了这点以外，其余方面还是做的很不错的，不介意这点的可以选择shareinstall。
　　总结
　　仅仅是剖析UV、PV、点击量等基本指标,可以选择代码埋点或则可视化埋点等后端埋点方案;
　　精细化剖析核心转化流程,则可能须要借助前端 SDK 或者 LogAgent 接入前端日志;
　　活动/新功能快速上线迭代时的疗效评估,则可以借助可视化埋点快速完成;
　　对客服服务质量的考评,或者不同快件在不同省份运送不同品类产品的速率的比较,则须要使用前端 SDK 来对接第三方系统便于导出数据。
　　一个产品首次使用 Sensors Analytics时,初期采用可视化埋点方案,快速完成布署,以便快速评估剖析疗效,做出快速决策;而对可视化埋点得到的数据,在剖析评析后,再针对性地逐渐采用其它数据采集方案,获取更详尽、更全面的数据剖析结果。 查看全部

　　本文按照李猛老师在〖deeplus直播第220期〗线上分享讲演内容整理而成。（文末有获取本期PPT&回放的途径，不要错过）
　　
　　李猛
　　数据技术专家
　　序言
　　
　　图示：Redis热度排行
　　Redis当下挺流行，也挺好用，无论是在业务应用系统，还是在大数据领域都有重要的地位；但Redis也太脆弱，用不好，问题多多。2012年以前都是以memcached为主，之后转入Redis阵营，经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式，集群模式，真正公司层面用得好的极少，对于Redis掌控都太片面，导致实际项目中问题不少。
　　Redis要想用得好，需要整体把握3个层面：
　　其中构架与运维至关重要，多数中小型企业仅在开发层面满足常用功能，数据规模稍为大些，业务复杂度高些，就容易出现各类构架与运维问题。本文主旨是阐述Redis监控体系，目前业界其实也有好多成熟的产品，但个人感觉都太常规，只做到一些粗细度的监控， 没有根据业务需求特性因地制宜去细化，从而反向的提供构架开发优化方案。
　　本文内容将围绕如下几个问题展开讨论：
　　需求背景
　　项目描述
　　公司业务范围属于车联网行业，有上百万级的真实车主用户，业务项目围绕车主生活服务展开，为了提升系统性能，引入了Redis作为缓存中间件，具体描述如下：
　　
　　图示：Redis集群构架与应用构架示意图
　　问题描述
　　系统刚开始关于Redis的一切都很正常，随着应用系统接入越来越多，应用系统子模块接入也越来越多，开始出现一些问题，应用系统有感知，集群服务端也有感知，如下描述：
　　其实问题的症结都是构架运维层面的缺乏，对于Redis集群服务端的运行监控虽然挺好做，本身也提供了好多直接的命令形式，但只能看见服务端的一些常用指标信息，无法深入剖析，治标不治本，对于Redis的内部运行一无所知，特别是对于业务应用怎样使用Redis集群一无所知：
　　监控体系
　　监控的目的不仅仅是监控Redis本身，而是为了更好的使用Redis。传统的监控通常比较单一化，没有系统化，但对于Redis来说，个人觉得起码包括：一是服务端，二是应用端，三是服务端与应用端联合剖析。
　　服务端：
　　应用端：
　　应用端、获取应用端使用Redis的一些行为，具体什么应用什么模块最占用 Redis资源、哪些应用什么模块最消耗Redis资源、哪些应用什么模块用法有误等。
　　联合剖析：
　　联合剖析结合服务端的运行与应用端使用的行为，如：一些导致服务端忽然阻塞的缘由，可能是应用端设置了一个很大的缓存通配符，或者使用的通配符列表，数据量超大导致阻塞。
　　解决方案
　　为什么会选择Elastic-Stack技术栈呢？
　　多数的第三方只监控一些指标，对于明细日志还是采用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana），也就是说用第三方监控指标以后，还得再搭建一个ELK集群看明细日志。
　　再就是说Elastic-Stack技术栈整合的优势，指标也可以、日志文件也可以，从采集开始到储存、到最终报表面板都整合得非常好，门槛太低。
　　下面详尽谈谈我们具体如何做的，做了什么工作？
　　服务端系统
　　Elastic-Stack家族有Metricbeat产品，支持系统层面的信息搜集，简单的配置下Elastic集群地址和系统指标模块即可上线，并且会在Kibana中创建已有的系统监控面板，非常简单快速，一般运维就可以搞定。
　　
　　图示：metrcibeat示意图
　　系统指标信息搜集配置样例如下：
　　服务端集群
　　采集Redis集群运行信息，业界一般做法都是采用Redis提供的info命令，定期搜集。
　　info获取的信息包括如下：
　　Elastic-Stack家族的Metricbeat产品也支持Redis模块，也是采用info命令获取的，但是有一些实现的局限性，如下描述：
　　所以这儿参考了CacheCloud产品（搜狐团队开源），我们自定义设计开发了 Agent，定时从Redis集群采集信息，并在内部做一些统计数值的简单估算，转换成Json，写入到本地文件，通过Logstash采集发送到Elasticsearch。
　　
　　图示：Redis服务端运行信息采集架构示意图
　　服务端日志
　　Redis服务端运行日志采集很简单，直接通过Elastic-Stack家族的Filebeat产品，其中有Redis模块，配置一下Elastic服务端，日志文件地址即可。
　　
　　图示：服务端日志采集过程
　　Redis运行日志采集配置：
　　
　　应用端
　　应用端信息采集是整个Redis监控体系最重要的部份，也是实现最麻烦、链路最长的。首先是更改jedis（技术栈Java）源码，增加埋点代码，重新编译并引用到应用项目中，应用端对于Redis集群的任何命令操作，都会被捕捉，并记录下关键信息，之后写入到本地文件。
　　
　　图示：Redis应用端行为采集架构图
　　应用端采集的数据格式如下：
　　图示：应用端采集的数据案例
　　jedis更改：
　　jedis整修记录的信息如下：
　　在jedis整修有几处地方，如下：
　　在类Connection.java文件中有2处：
　　
　　图示：类Connection.java文件埋点代码的地方
　　
　　图示：类Connection.java文件埋点代码的地方
　　类JedisClusterCommand文件埋点代码.java文件中有1处：
　　
　　图示：类JedisClusterCommand文件埋点代码
　　logback更改：
　　应用端就会使用logback写入日志文件，同时为了愈发精准，应用端写入日志时还须要获取应用端的一些信息，如下：
　　自定义一个Layout，自动获取应用端的IP地址与服务器名称：
　　
　　图示：自定义Logback的Layout
　　app配置：
　　app配置属于最后扫尾工作，主要是输出埋点的日志数据，配置日志logback.xml文件即可：
　　
　　图示：配置应用端日志文件logback.xml
　　日志采集：
　　应用端日志采集采用Logstash，配置日志目录，指向Elastic集群，这样整体的监控日志采集部分就结束了。
　　日志剖析
　　Redis服务端的日志剖析比较简单，常规的一些指标而已，创建好关键的图表，容易看出问题。重点讨论应用端的日志剖析。
　　
　　图示：应用端使用Redis一些行为图表
　　ELK监控体系上线以后，我们连续观察剖析两周，获得了一些监控成果，如：
　　后续方案
　　监控体系相当于架构师的双眼，有了这个，Redis方面的优化整修方案就挺好制订了：
　　结语
　　监控体系项目前后经历过几个月，服务端部份短期内就完成的，应用端是随着应用发布逐渐完成的。上线完成以后又经历几周的跟踪剖析，才确定出来整体的优化方案。
　　监控体系本身并不是为了监控，而是发觉问题、预见问题，最终提早解决问题，监控做得好，下班下得早。
　　Redis集群是个好东西，完全把握还是须要太长的时间，特别是构架、运维层面，如果没有，请做好监控。
　　> > > >
　　Q&A
　　Q1：请问单台机器通常布署几个Redis实例呢？
　　A：依据服务器资源设置：
　　1、CPU核数，Redis是单线程工作模型，实际运行并非进程只有一个线程，这个要搞清楚；
　　2、内存，一个Redis进程配置部份显存，需要起码对等的显存闲置，fork子进程使用， 所以配置多实例要简单估算下；
　　3、网络，网络IO超过网卡限制，会出问题。
　　Q2：直播中提到的大key，hash要改成哪些？分片吗？
　　A：1、比如，一个面包车的基本信息，包括好多区块部份，用hash确实非常好理解，但是过期以后整个hash都删掉了，其实好多信息是固定的，不用定时过期的；2、拆分成小的string更合适。
　　Q3：在客户端复印key和value，如果是bigkey的话，qps有个1000，打印日志就占用很高的机器负载了吧？
　　A：1、打印的key，不包括value值内容，只有key以及value的大小；2、logback这种框架似乎支持的性能相当不错的，可以配置成异步的形式，如果还不够，可以直接输出到Kafka队列等。
　　Q4：请问ES如何布署MongoDB慢查询报表平台呢？
　　A：1、没有深度使用过MongoDB；2、基于Elastic-Stack做慢查询报表平台思路与Redis一样的，不管哪些指标+日志全部都采集到ES完事。
　　Q5：info all执行频繁，会时常阻塞服务器，怎么平衡它的性能呢？
　　A：1、因为采集的是服务端运行的快照信息，定时采集，可以设定时间间隔大一些，比如5s；2、执行info all，是在 java客户端，可以更改jedis，在其中捕获info命令，采集数据，观察剖析一段时间。
　　Q6：请问应用端jedis要如何埋点呢？
　　A：1、原有jedis版本基于2.9，在2个类中更改埋点，参考了CacheCloud产品。最新版本的程序近来没有关注，思路一样；2、详细见本文中贴出的代码。
　　Q7：监控的话，个人认为置于K8S上面，不是最优方案，您对这个如何看？
　　A：1、本人未使用过K8S布署产品；2、Redis监控体系，整体服务端，应用端，在Docker中也仅服务端可以，将metrcibeats这种集成在一起，但也有一些服务端监指标估算，需要自己编撰Agent来完成，也是可以到Docker中去。应用端的就没有办法了，这个属于后端的行为统计。
　　Q8：请问您的ES有多少节点？要用ssd盘吗？
　　A：1、标准集群，起步3个实例节点；2、固态硬盘应用看场景，业务系统用用可以，日志系统通常不需要，即使须要也可以做冷热隔离，少量的数据使用ssd，历史的数据全部hdd足矣。
　　Q9：如果公司缺少足够的人力物力，是用ES、Prometheus还是Zabbix做监控比较适宜呢？能分别说一下它们各自最适用的情况吗？
　　A：1、ES，Elastic-Stack，首选考虑，ES擅长的领域好多，应用系统查询加速、大数据领域、监控领域；2、其它两个产品主要是做指标型的监控，但实际项目中，仅仅指标监控是不够的，需要一个整体型的监控体系，便于联合剖析。ES虽然好多方面比时序数据库做得更好，腾讯有资深专家做过详尽的ES与TSDB对比的测试，性能与功能都完全超过专门的时序数据库。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　讲师介绍
　　卢彪
　　神州优车集团架构部技术专家
　　百度百科：
　　数据交换平台，是指将分散建设的若干应用信息系统进行整合，通过计算机网路建立的信息交换平台，它让若干个应用子系统进行信息/数据的传输及共享，提高信息资源的利用率，成为进行信息化建设的基本目标，保证分布异构系统之间互联互通，建立中心数据库，完成数据的抽取、集中、加载、展现，构造统一的数据处理和交换。
　　笔者觉得，数据交换平台是建立分布式系统的三驾马车之一。这三驾马车分别是基于RPC的服务调用、基于MQ的风波驱动以及基于Data Sync的数据共享。
　　而驱动数据交换平台出现和发展的根本动力是：用空间换时间。
　　一、交换平台浅谈
　　1、服务场景
　　概括来讲，数据交换平台可以服务的场景可以分为三大类，分别是：基础构架、容灾备份和异构重塑。
　　基础构架
　　场景举例一：EDA
　　通过数据交换平台，把数据库Log风波（如MySQL的Binlog）发送到MQ，然后由不同的消费者进行消费，驱动不同的业务流程（如：刷新缓存、构造搜索引擎、下单以后发短信、支付以后通知发货等），基于这样的构架，免去了业务方自己定义领域风波和发送风波的工作，大大节约了工作量。
　　更重要的是，基于数据库自己的Log机制，数据一致性更有保证，其它例如容错处理、HA等机制也只靠数据交换平台去保证即可。
　　当然，如果风波定义比较复杂，普通的业务表对应的LogEvent未能抒发的话，还须要自行设计领域风波，此时我们可以定义一张通用的风波表用于保存自定义风波；而发送风波的操作对应风波表的插入操作而且随业务操作放在一个事务中，待事务递交后，交换平台拉取风波表的日志，然后提取风波内容发送到MQ即可。
　　
　　通过消费数据库的Log，可做的文章非常多，我们团队内部正在研制一个风波平台，也是基于消费MySQL-Binlog来实现的，大体构架如下所示：
　　
　　事件平台提供了风波订阅，事件配置（如：是实时触发下一操作还是倒计时定时触发下一操作，下一操作是插口反弹还是形成一个新的风波等），事件编排和实时监控等基础支撑，使用方只需提供配置规则和开发反弹插口即可，免去了各研制团队各自为政、重复建设的各类问题。
　　另外，该平台最大的一个特色就是引入了风波驱动的定时器机制，没有这样一个机制之前，涉及到时间要素相关的判定时（如：下单后多长时间未结算订单手动转为无效，租车时长超过一定时间后，结算类型手动由短租产品转为长租产品等），业务研制团队须要写大量的定时任务扫描数据库来估算时间区间，不仅开发成本巨大而且常常也存在较大的性能问题。
　　有了定时器机制，业务方只需配置时间规则即可，并且风波平台是分布式的，可以提供更高的性能支撑。
　　场景举例二：CQRS（Command Query Responsibility Segregation）
　　这里套用DDD领域中的一个概念CQRS，具体介绍可参考链接：
　　CQRS的思想本质上就是为同一份数据构建两套模型（或叫视图）：
　　CQRS架构模式的一个开源实现是Axon-Framework，基于Axon可以建立自己的领域模型、领域风波、事件库房、查询视图等，其提供了聚合根定义、事件重放、事件消费、数据镜像等基础支撑，套用一下它的构架图如下：
　　
　　理想是丰腴的现实却是肉感的，DDD提出早已很多年了，却因难于实践，绝大部分公司还是逗留在靠数据库表进行建模的阶段，但CQRS的思想是挺好的。
　　那么我们抛掉DDD，基于表模型来理解CQRS：数据表模型也是领域模型，只不过不是面向对象的领域模型，数据库的Log也是风波，只不过抒发能力不象DDD中的领域风波这么丰富。
　　基于此，靠数据库管理模型和风波，加上一个数据交换平台进行风波转发和消费，便可以建立一个广义上的CQRS构架，如下所示：
　　
　　场景举例三：数据采集和回流
　　很多公司正在建设或则早已建设了自己的大数据平台，其中数据采集和回流是必不可少的一个环节，一般小一些的公司在数据采集这一层做的比较零散，各种开源产品堆积在一起完成采集相关的工作，而大一些的公司会考虑平台化，把数据采集放到整个数据交换平台的规划中，以便于提高效率和减少成本。
　　下图是我们团队的数据交换平台和大数据平台的关系示意图：
　　
　　容灾备份
　　场景举例一：多机房
　　多中心、多备份、异地双活、异地多活等是好多大公司正在实践或则早已实践过的技术困局，这中间的核心便是一整套完整的数据同步方案。
　　场景举例二：数据镜像
　　通过数据交换平台，可以创建各类类型的DB镜像，满足不同场景下的使用须要。
　　场景举例三：数据归档
　　通过增量交换，在同步过程中忽视删掉风波，可以实现实时归档。
　　异构构建
　　场景举例一：DB升级换代，迁库、拆库、合库
　　对DB进行升级换代，日常的迁库、拆库和合库等运维操作，就要涉及到数据迁移，如果有平台，迁移工作都会显得很简单。
　　场景举例二：资产复用
　　越大的公司，包袱也越重，很多公司拥有各类类型的数据库和储存产品，为了复用那些资产，就涉及到各类场景下的数据同步，统一的数据交换平台会使这种场景各异的同步显得容易好多。
　　2、建设思路
　　一千个读者就有一千个哈姆雷特，一千个架构师就有一千种构架思想，数据交换平台的建设也没有哪些手炮可言。不同团队面对的场景各异，进化下来的构架也就不尽相同。此处结合自己的经验和心得，谈一谈数据交换平台建设过程的一些方法论和注意事项。
　　架构选型
　　数据同步流程是生产者-消费者模式的典型彰显，生产者负责从不同的数据源拉取数据，消费者负责把数据讲到不同的数据源，生产者和消费者之间可以是1对1的关系，也可以是1对多的关系。
　　那么，数据交换平台就是把生产者和消费者串联上去的中枢，并且可以在串联的过程中控制流程，概括来讲就是进行数据集成。
　　数据集成是数据交换平台最基本的工作，架构的选型和设计应当仅仅围绕这个基本点展开，只有以便快速集成的构架能够支撑不断变化的数据同步需求。
　　在进行构架设计时，需要考虑的点，大致总结如下：
　　很多公司都在基于消息中间件建立自己的数据交换平台（有的称之为数据总线），生产者把数据发送到MQ，消费者从MQ上消费数据，并且数据可以自描述，此模式的一个典型开源实现就是Kafka-Connect，其构架图如下所示：
　　
　　优点：
　　缺点：
　　不论怎样，该构架模式是太优秀的，能满足百分之六七十的应用场景。但我们团队并没有直接套用该构架，而是针对其缺点，并受Kafka-Connect思路的启发，实现了一套基于消息中间件和直连同步的混和构架，如下所示（即DataLink的构架）：
　　
　　在Kafka-Connect的构架中，因为要以Kafka做数据中转站，所以运行的Task要么是SourceTask、要么是SinkTask，而DataLink中的Task可以对Reader和Writer进行任意组合（理论上）。
　　基于这样的特点，要建立基于消息中间件的同步，组合Mq-Writer和Mq-Reader即可；要建立直连式的同步，绕过Mq直接组合源端Reader和目标Writer即可。根据不同场景选择不同模式，更加灵活。
　　消息中间件的方案也好，混合方案也好，针对的大部分场景都是实时增量同步（虽然也支持部份场景下的全量同步，但其实不是其主业），针对离线全量同步场景，目前你们用的最多的方案是阿里开源的DataX，有兴趣的可以研究一下。
　　简单总结，没有最好的构架只有最合适的构架，基于消息中间件建立数据交换平台是目前比较流行的构架模式，但它也有自身的缺点，组合各类技术，扬长避短，针对自己的问题和疼点找到适宜自己的方案才是最合理的方案。
　　方式方式
　　如果说构架选型是制订战略，那方法技巧就是具体战术。从同步行为上来换分，可以分为实时增量同步和离线全量同步。
　　前者的可行战术主要有触发器、日志解析和基于时间戳的数据抽取（当然，不同DB都会有自己的一些特殊方案，如Oracle的物化视图机制，SQL Server的CDC等)，后者的可行战术主要有文件Dump和API抽取。
　　实时增量同步
　　先说实时增量同步。基于触发器的形式获取数据比较传统，并且由于运维冗长和性能较差等缘由，用的也越来越少。
　　但在个别特定场景下还是有适用空间的，有一个开源的产品代号为SymmetricDS，可以自动化管理触发器并提供统一的数据抓取和消费机制，如果想基于触发器做数据同步的话可以参考该产品。
　　基于日志解析的方法去做同步目前最受偏爱，像MySQL、HBase等都提供了日志重放机制，并且合同开源.
　　该方法的主要优点有：对业务表零侵入、异步解析日志没有性能问题、实时性比较高等。
　　日志解析太美好，但并不是所有DB都提供了这样的机制（如SQL Server)，当触发器和日志解析都搞不定时，通过时间戳数组（如：modify_time）定时扫表，拿到变更数据并进行同步，也是常用的一种手段.
　　该方法有几个显著的缺点：实时性比较低、需要业务方保证时间戳数组不能出现漏更新，定时扫表查询也可能会带来一些性能问题等。
　　离线全量同步
　　再说离线全量同步。文件Dump的形式通常用在同构数据源之间的同步场景，并且须要靠DB自己的导出导入机制进行支持，可以服务的场景比较单一。API抽取的方法更通用和灵活一些，同构异构都可以编码进行实现，做的好的话，还可通过灵活的参数控制提供各类中级功能特点，如开源产品DataX。
　　
　　难点问题
　　把数据从一个地方迁往另一个地方，怎样保证在同步过程中数据不出问题（不丢、不重、不乱）或者出现问题后能快速恢复，要考虑的点十分多也十分杂，这里结合自己的经验聊聊主要的难点以及常用的解决方案。
　　其一：种类繁杂的API
　　看上去其实也没有哪些难的，不就是调用API进行数据操作吗？其实不然，市面上的储存产品有上百种，常用的也有几十种，其产品特点是千差万别的。
　　为了建立一个高效可靠的平台，对这种产品的API及其内部机制进行透彻的研究是必须要做的 （如：是否支持事务？事务细度是表级别还是记录级别？是支持随机读写还是只能支持Append？操作API时有没有客户端缓存？HA是如何实现的？性能困局点在哪些地方？调优参数都有什么？自带的Replication机制是如何实现的？等等)，否则平台也就仅仅逗留在能用的阶段。
　　拿我们自己的经历举个反例：在建设大数据平台时，需要数据交换平台把MySQL和HBase的数据实时同步到HDFS中，基于DataLink我们开发了HDFS Writer插件，在实践过程中没少趟坑。
　　解决这个难点问题，没有捷径，只能靠降低自身硬实力来进行突破。
　　其二：同步关系整治
　　对于服务框架来说，随着服务数目不断降低，我们须要服务整治；对于数据交换平台来说，随着同步关系的不断降低，同样须要对同步关系进行整治。
　　需要整治的点主要有：
　　避免回环同步通常加入DAG检查机制即可。
　　保证Schema的一致性通常有两个思路：一个是在同步过程中获取到源端的ddl句子手动同步到目标端，另一个是平台提供同步关系检查机制供外部系统使用，前者在异构数据源比较多的时侯实现上去困难比较大（脚本转换、性能问题、幂等判定等），并且不是所有的方案都能领到ddl句子，而后者更具有通用性和可行性。
　　目前我们内部的方案是，SQL脚本上线时，由数据交换平台进行SQL解析，然后返回同步关系树给DBA团队的DBMS系统，然后由DBMS系统根据同步关系的提示逐库执行脚本即可。
　　同步关系树的一个示意图如下所示：
　　
　　其三：数据质量
　　保证数据质量是数据交换平台的核心使命，同步过程中做到不丢、不重、不乱，通过数据巡检能迅速发觉问题；发现问题后能快速修补。
　　如果能把事前、事中、事后这三个阶段都控制好，那平台已然达到优秀的级别了。
　　事前阶段靠建立的设计和测试，事中阶段靠立体化的监控报案，事后阶段靠功能丰富的修补工具，但每位阶段实践上去都不容易，原因在于场景的灵活性和复杂性，如：
　　目前我们团队也还在不断探求的路上，没有绝对完美的方案，针对自己的场景和对数据一致性要求的程度，找到最合适的方案才是正解。下面借用一张图来展示数据质量的设计要点：
　　
　　其四：扩展性
　　技术的发展是快速的，业务的演化也是千变万化的，为了应对这种变化，平台肯定也要跟随变，但如何用最小的变化带来最大的利润，是判定一个平台、一个产品成熟与否的关键指标。
　　笔者笃信一句谚语：架构是进化下来的，而不是设计下来的；但同时也笃信另一句谚语：好的设计是成功的一半。二者并不矛盾，主要在于如何去折中。
　　做平台和做工具的一个重要区别在于，前者要重点考虑具象、建模和参数化，以提供灵活的扩展性。
　　那么扩展性应当考虑到哪些程度呢？一句话来概括：我们在平台的建设过程中应当不断归纳、不断纠错、不断具象、不断迭代、不断推演，把已知的事情做到模型化，把未知的事情做到可预见，不做过度设计，但也要充分设计。
　　开源数据同步中间件中，扩展性做的比较好的：阿里的DataX不错，KafKa-Connect不错，基于触发器的SymmetricDS也不错，下文要介绍的我们近来开源的DataLink也在这方面做了好多考虑。
　　3、开源产品
　　在这里列举一下数据同步相关的开源产品，供参考学习：
　　
　　二、实战项目介绍
　　1、DataLink项目介绍
　　名称： DataLink['deit lik]
　　译意： 数据链路，数据（自动）传输器
　　语言： 纯Java开发（JDK1.8+）
　　定位： 满足各类异构数据源之间的实时增量同步，一个分布式、可扩充的数据同步系统
　　开源地址：
　　此次开源为消除内部依赖后的版本（开源的是增量同步子系统），在集团内部DataLink和阿里的DataX还进行了深度集成，增量（DataLink）+全量（DataX）共同组成统一的数据交换平台（如果去做类比的话，DataLink可以看做增量版的DataX），平台构架如下所示：
　　
　　2、项目背景
　　随着神州优车集团业务的高速发展，各种各样的数据同步场景应运而生，原有的系统构架未能支撑复杂多变的业务需求。所以，从2016年底开始，团队内部开始酝酿DataLink这个产品。
　　着眼于未来，我们的目标是构建一个新平台，满足各类异构数据源之间的实时增量同步，支撑公司业务的快速发展。在充分督查的基础之上，我们发觉，没有任何一款开源产品能轻易的满足我们的目标，每个产品都有其显著的弱项和局限性，所以最终的选项只有“自行设计”。
　　但自行设计并不是陡然设计，现有的数据交换平台、已有的经验、大大小小的开源产品都是我们的设计根基，与其说是自行设计，倒不如说是站在巨人的右臂上做了一次飞越。由此诞生了DataLink这样一个产品，其产品特点主要如下：
　　3、应用现况
　　DataLink从2016年12月开始立项，第一版于2017年5月份上线，在神州优车集团内部服役到如今，基本上满足了公司所有业务线的同步需求，目前内部的同步规模大体如下：
　　4、架构模型
　　基础构架
　　
　　DataLink是典型的Master-Slave构架，Manager（管理节点）+Worker（工作节点），下面对基础构架的重点模块做概要介绍：
　　Manager
　　Manager是整个DataLink集群的脑部，有三个核心功能：
　　Group
　　Worker
　　Task
　　(Re-)Balance
　　(Re-)Balance的定义：通过一定的负载均衡策略，使Task在Worker节点上均衡的分布。(Re-)Balance的单位是Group，一个分组发生(Re-)Balance不会影响其它分组的正常运行。
　　发生(Re-)Balance的时机有：
　　Plugin
　　插件模型最大的意义在于前馈和复用，只须要提供一套基础框架，开发一系列同步插件，通过配置组合便可以支持“无限多”的同步场景。
　　插件界定为两种：Reader插件和Writer插件，插件之间通过Task串联上去。Task运行时，每个插件都有自己独立的Classloader，保证插件之间的JAR包隔离。
　　MySQL
　　DataLink的运行须要依赖各类配置信息，这些配置信息统一保存到MySQL中。DataLink在运行过程中会动态形成监控和统计数据，这些数据也统一保存到MySQL中。
　　存储的配置信息主要有：同步任务信息、工作节点信息、分组信息、数据源配置信息、映射规则信息、监控信息、角色权限信息等。
　　ZooKeeper
　　Manager的高可用须要依赖于ZooKeeper，通过占领和窃听“/datalink/managers/active”节点，实现秒级Switch。
　　注：Worker的高可用并不依赖ZooKeeper，只要Manager才能保证高可用，Worker就是高可用的。
　　Task会将运行时信息注册到ZooKeeper，注册信息主要有两类：
　　具体介绍可参见wiki：
　　总体构架
　　概念模型
　　
　　一句话概括概念模型：高度可扩充的、可对接任意存储之间数据同步的松散模型。架构选型章节对该模型已有介绍，此处不再赘言。
　　领域模型
　　
　　Contract
　　契约即规范，是对不同领域内数据类型的高层具象，其在Datalink中的主要表现形式为Record，如针对关系型数据库有RdbEventRecord、针对Hbase有HRecord。
　　在整个产品规划中，契约处于最顶楼，无论采用何种基础设施、何种业务模型、何种开发语言，契约都是一套独立的规范。契约是联接Reader和Writer的纽带，Reader和Writer互不感知，它们通过辨识共同的契约实现数据交换。
　　Business Model
　　Business Model是对数据交换业务场景的高层具象，将不同场景的共性需求进行了归纳和总结，抽象出了一套统一的模型定义。
　　当然，它不是万能的，不能收录所有的需求点，并且是随着场景的增多不断演变的。但它是必须的，统一的模型具象可以支撑80%场景下的功能复用。
　　主要模型定义如下：
　　具体介绍可参见wiki：
　　深入领域
　　插件模型
　　
　　插件体系：一般由两部份组成，Framework+Plugin。DataLink中的Framework主要指【TaskRuntime】，Plugin对应的是各类类型的【TaskReader&TaskWriter】。
　　TaskRuntime：提供了Task的高层具象、Task的运行时环境和Task的插件规范。
　　TaskReader&TaskWriter：一个个具体的数据同步插件，遵从Task插件规范，功能自治，和TaskRuntime完全前馈，理论上插件数目可无限扩展。
　　Task：DataLink中数据同步的基本单位是Task，一个Worker进程中可以运行一批Task，一个运行中的Task由一个TaskReader和起码一个TaskWriter组成，即有：
　　具体介绍可参见wiki：
　　深入插件
　　5、项目未来
　　DataLink项目借鉴了好多开源产品的思想，这里要重点谢谢的产品有：Canal、Otter、DataX、Yugong、Databus、Kafka-Connect、Ersatz。
　　站在巨人的右臂上，我们进行了开源，一方面回馈社区，一方面抛砖引玉。展望未来，我们希望这个项目就能活跃上去，为社区作出更大的贡献，内部的各类新特点也会尽早同步到开源版本，同时也希望有更多的人参与进来。
　　目前内部正在规划中的功能有：双机房（中心）同步、通用审计功能、各种同步工具和插件、实时数据库房、整个更多已有开源产品的功能特点和各类大数据构架进行深度融合等。
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　　优采云云采集引擎
　　可能大部分人还不知道，这是我自主研制的，以前仍然用爬虫写程序，java、python等，后面认为很麻烦，就摆弄着要做的简单一些，然后就无法收手了，最近仍然在进行产品迭代。
　　优点：功能聚合性强、速度快、saas构架、数据可预览、数据规则市场、api等多种输出方法、免费。自动高效防屏蔽全球海量实时高匿IP手动切换，高效分布式节点策略无须代码轻松配置快速获取数据，实时手动更新数据精准完整获取目标数据，无缝对接自有系统支持多种CMS系统手动发布。
　　真正的云采集引擎，任何网站都可以采集，任何人都可以使用，海量数据市场。
　　缺点：知名度还比较低
　　ET工具
　　优点：无人值守，自动更新，适合常年做站，用户群主要集中在常年做站潜水站长。软件清晰，必备功能也挺齐全，关键是软件免费，听说早已降低采集中英文翻译功能。
　　技术：论坛支持，软件本身免费，但是也提供收费服务。帮助文件较少，上手不容易
　　缺点：对峰会和CMS的支持通常
　　三人行
　　主要针对峰会的采集，功能比较健全
　　优点：还是针对峰会，适合开峰会的
　　技术：收费技术，免费有广告
　　缺点：超级复杂，上手难，对cms支持比较差
　　优采云
　　优采云应该是国外采集软件最成功的典型之一，使用人数包括收费用户数目上应当是最多的
　　优点：功能比较齐全，采集速度比较快，主要针对cms,短时间可以采集很多，过滤，替换都不错，比较详尽;
　　技术：技术主要是峰会支持，帮助文件多，上手容易。有收费、免费版本
　　缺点：功能复杂，软件越来越大，比较占用显存和CPU资源，大批量采集速度不行，资源回收控制得不好，受CS构架限制
　　海纳
　　优点：海量，可以抓取网站很多一个关键词文章，似乎适合做网站的专题，特别是文章类、博客类
　　技术：无论坛 收费，免费有功能限制
　　缺点：分类不便捷，也就说采集文章归类不便捷，要自动(自动容易混淆)，特定插口，采集的内容有限
　　优采云
　　优点：非常适宜采集discuz峰会 查看全部

　　互联网迅速发展，企业网站建设必不可少，网站建设就是企业互联网对外宣传的虚拟平台，引导流量，实现网站优化，提升企业品牌知名度。说道网站建设，我不得不提及网站SEO优化。但是，我们常常占网站优化过程中，会不知不觉的坠入好多圈套，我们该怎么辨识并防止圈套呢？
　　辛勤的小编来给你说到说到，我们在优化网站的时侯一定要注意一下几点：
　　1.不可很狂躁。
　　欲速则不达，心急吃不了热豆腐，seo必须要有一个好态度，尤其百度对新站收录极慢，一个针对百度优化的新站，必须做好打持久战的打算。搜索引擎为什么会遭到欢迎，就是由于用户能在里面找到须要的东西，搜索引擎对网站的要求也同样这么，做seo也应当多站在用户的角度考虑，seo就是用户体验，搜索引擎的算法是常常改进的，作弊的网站，就算能一时得逞，但终有三天，会被k掉，因为搜索越来越成熟。所以，在做站的时侯，应该多了解seo的忌讳，避免触底线。
　　2、采集。
　　搜索引擎是喜新厌旧的，如果一个网站的内容都是在网路上高度重复的，那么排行绝对不会好，采集的网站百度会收，但是收录后会被渐渐的k掉，而且极少会给改过自新的机会，哪怕以后天天更新原创文章，也无济于事。但是这并不意味着不可以采集，我们可以针对采集来的文章做一些修改，比如替换内容、更改标题等。
　　3、关键词选择错误。
　　流量偏低的关键词，优化得再完美，也无济于事，而关注度很高的关键词，就算排在第二页，也会带来很大的流量。
　　4.网站代码过长而零乱。
　　蛛蛛是从网页代码读取网页内容的，如果代码过长，蜘蛛将很难晓得哪为重点甚至会截断蜘蛛的爬行。
　　5.关键词拼凑。
　　这个你们应当都晓得了吧，但是怎样才算拼凑，就不好说了，我觉得文章首段关键词的出现次数最好不要超过两次，否则都会有作弊嫌疑，尤其是新站，应该尽量避开很过显著的优化 就是由于刚收录时优化过度，被百度惩罚，至今还未恢复。
　　6.网页标题频繁修改。
　　一个不稳定的网站，百度是不会喜欢的，我的站就由于频繁修改标题而被百度拔毛，所以，在建站之初，就应当把网站的各个细节都考虑好，一旦构建，便不再轻易修改。
　　7.页面全Flash或图片。
　　Flash和图片尚且有吸引力，但不是相对用户需求及搜索引擎而言的。搜索引擎蜘蛛是不能读取Flash内容。
　　8.众多垃圾链接、链接惩罚域名。
　　使用群发软件群发垃圾链接，认为链接越多总是更好的，其实搜索引擎要的是链接的质量。
　　9.网站主题与内容不符。
　　网站内容和主题相剥离，搜索自然不会喜欢，不过有一个常用方式，在内容页的title里加上网站的名称，这对网站主页的排行有一定作用。
　　10.和作弊网站在同一服务器上。
　　在买空间之前，应该针对空间做一些考察，可以向客服索取空间的ip，查一下这个ip下都有些哪些网站，如果多数站点都没有被收录，那最好舍弃这个空间了。
　　好了，今天我就说这么多吧！希望诸位做SEO的同仁们，且行且珍惜，以免堕入圈套。 查看全部

　　转自：
　　动机
　　在业务系统开发的早期，我们常常只关注到核心逻辑，而忽视了对系统本身的监控。运维朋友提供的ZENOSS(ganglia)能挺好的满足了我们对硬件资源(IO、cpu负载、内存、load、连接数等)的监控。但介于核心功能与硬件指标之间的系统指标监控是空白的，如服务本身的负载，jvm状态，qps，tps，队列大小，等等。这些数据虽不属业务功能，但是对后续服务扩容，定位问题才能提供良好的根据。
　　天机镜的设计本意就是为解决这部份需求,提供一个轻量级的数据采集接口，采集业务系统的各类指标，并将这种指标以图表的方式直观清晰的呈现下来。也支持对关键指标的实时监控和报案，同时还为用户提供简单的营运报表服务。
　　天机镜上线一年多，历经数次版本迭代，当前已为集团上百个大数据应用场景提供了分钟级指标监控服务，每天搜集5亿条指标数据，分钟级监控数据可持久储存达30天。
　　场景示例
　　kafka全集群负载流量(byte)对比图
　　
　　每个ip表示一个kafka节点,可以直观看出流量是否均衡，是否稳定。
　　Storm应用内存泄漏
　　
　　曲线名称为ip::pid，可以看出106的进程稳定，而107的进程显存到一定值后OOM，然后重启，进程号改变。
　　Web服务页面的响应历时分布
　　
　　p999=0.196...的意义在于在近来的1024个样本中，存在了1~2(0.01%)个190毫秒以上的恳求。可以看出，99.9%的恳求延后基本都在微秒级别，但时常会出现若干190毫秒以上的恳求。你还可以依照p99,p98,p75,p50等指标进行对比。
　　度量
　　天机镜参考Metrics设计了四类统计测度：
　　绝对值：队列大小，缓存使用量,在线用户(通常是一些顿时值)
　　计数：GC次数、出错次数、累计时间，总销售额等(通常是一些求和值)
　　速率：tps，qps，每秒上线都用户数等(通常是一些比值)
　　分布:可以是时间分布，数值分布，如：某恳求调用历时须要 99.99%在100毫秒以下，通过这个指标定义响应性能。
　　监控采集的每一个指标必然属于前面的某一类测度，或是一个值或是一个分布。此外我们还提下来一个场景的概念，不同的业务人员对同一个系统的监控指标关注点会不一样，通过场景的概念，对指标进行分组，方便业务人员查看剖析。
　　数据模型与查询插口
　　数据模型的设计应权衡功能与存取效率，而查询插口须要结合模型直观多元的呈现数据。我们在设计监控数据结构时参考了现实世界的破案手段—现场复原。因为最初的设计动机就是为了快速定位系统出现的问题，寻找案发现场的蛛丝马迹（人物，时间，地点，事件）。对应到程序问题排查就是：（应用，时间戳，进程惟一标识符，指标名称 ，指标值）。
　　我们可以回过头去看里面OOM的事例，在视觉影像完全靠脑补的日子里，只能从黑白控制台北借助丑恶的命令行去查看系统日志。天机镜出现之后，在界面上简单的点击几下，它就可以帮你把现场信息回放下来。
　　存储表：
　　
　　查询插口十分简单，我们须要设定一个条件：时间区间，哪些指标，哪些进程（ip or ip+pid）。另外我们提供了多种展示方法，可以将不同来源的相同指标置于一起比较（例如：负载均衡比较），也可以将同一来源的不同指标置于一起比较 （消息系统流入流出的流量比较，命中与未命中数目的比较）。
　　采集客户端设计
　　采集客户端的设计决定了监控平台的易用性，使用者常常是业务开发人员。对于她们来说，要用最小的成本换来最大的利润。所以在设计客户端时我们从不同的角度考虑了其易用性：
　　1. 轻量化的客户端：对于完成api层面的监控，我们首先要将采集客户端植入寄主应用之中。这里我们选择在client端做轻量化的统计估算，并且开启一个沉静线程每一分钟把当前的估算结果发送到前端储存，监控模块永远都不会影响到寄主程序的运行，即使在网路不通畅的情况下，宿主客户端也感知不到异常的存在。同步监控统计结果很频繁除了会导致前端储存压力过大，也会影响用户应用的性能。更重要的一个前提是，对于实时性需求，1分钟足以。
　　2. 超简单的API：用户最希望的是写一行代码就完成了监控工作，而现实中我们也的确是如此做的。之所以能做到这一点，也正是由于我们梳理出80%的通用需求来设计API，而另外20%个性需求才须要调用较为复杂的API才可满足。另外，有些通用监控是无需设置的，比如JVM相关的各类监控。
　　对于监控数据的搜集，我们的设计目标是：归档时间长，允许遗失，近实时，统计量丰富。可能用一个词汇描述监控数据比较合适：“可视化应用日志”。
　　服务端设计
　　对于简单表结构储存大量数据的场景，Hbase是我们的极佳选择。为了满足天机镜的查询需求，我们在Hbase集群上安装了Phoenix插件。Phoenix支持了类SQL语言，很容易与后端界面集成在一起。
　　对于接收服务器，我们简单的使用nginx+webserver的形式。针对更大的并发量，可以在接收服务器做一些batch以及throttle。接收服务器组件挺好的前馈了采集层与储存层。得益于前馈的设计，天机镜不仅支持Hbase储存之外，还支持了mysql储存。另外对于不同的数据源，接收服务器还可以支持采集jmx监控数据。
　　
　　岂止于监控，数据总是有用的。我们对数据平台的基础服务层做了一定的封装，内置了好多通用指标的监控，这样可以对所有平台的使用者的应用作出大致的资源占用情况监控，比如消息系统的流量贡献、消费与生产消息量的核实、请求量统计、缓存命中率、数据扫描量等等。天机镜开放了数据访问插口，用户可以定做报表，平台管理员可以生成消费资源报表。另外，利用其逾实时（一分钟内）的特点做邮件和短信的报案等等。
　　结论与建议
　　总体而言，天机镜的工作是把应用的运行日志图形化诠释，并且可以按照任何时间以多元形式对比呈现，大大通分了排查问题的难度，同时通过报表也能使我们更直观的了解程序，预警功能防止一些问题的发生。天机镜像是一种描画数据平台生态链各环节状态的数据引擎，当然，这须要悉心设计出一个更好的交互式UI或则报表。
　　客户端
　　需求的梳理，最简单的api满足最大众的需求，如果想兼具，那么必然会使api愈加复杂难用；
　　不需要刻意追求数据的高实时性，增大80%的成本却提升了1%的利润这是得不偿失的；
　　静默，不要由于监控影响了自己的应用运行；
　　服务端
　　做好前馈，这样无论你是扩容升级，还是功能升级，都便于操作；
　　中间件的数据处理策略会使你的基础服务愈发稳定、高效、灵活。
　　存储端
　　Phoenix on hbase可以使你借助sql取代繁杂的scan查询，理解Hbase的储存原理，有助于你设计愈发高效的Phoenix库表，原则是把查询条件的高频数组置于后面。对于更大量级数据的储存，可以采用按量分表，删除操作与追加操作分离，这样可以避免IO风暴。
　　天机镜—优土大数据平台应用级别监控利器 查看全部

　　一、功能简介
　　随着网路采集越来越流行，很多网站也针对性地进行了大规模的反采集措施，其中封禁特定IP为主要手段。
　　针对这些情况，优采云推出独家的「智能防封」技术组合包，您可以按照实际网站封锁情况，通过灵活设置UA、Cookie、优质代理IP的切换频度，来达到稳定采集的疗效。
　　二、购买后是否可永久稳定采集天猫/大众点评等网站？
　　购买优质代理IP后，我们没法保证「智能防封」技术组合包，能100%稳定破解淘宝、大众点评等网站的防采集手段，您订购代理IP后，还须要不断调试+测试规则，方可稳定使用。
　　实际使用过程中，天猫、大众点评等网站可能会随时升级防采集手段，届时可能现有的手段将会临时失效，我们承诺会同步进行研究，但研究须要时间，所以我们不承诺一定能在某个时间点前可以完成研究。
　　如您期望此功能可以100%稳定、永久采集天猫、大众点评等高强度反采集网站，请勿订购本功能。
　　三、功能使用限制
　　目前本地采集、云采集均可使用该功能
　　此功能为付费用户专属功能
　　专业版用户可设置每5-10分钟切换一次代理IP
　　旗舰版及私有云用户可设置每30秒-10分钟切换一次代理IP
　　四、功能使用说明
　　找到目标任务，进入目标任务的编辑页面，然后点击
　　
　　按钮，进入设置页面。
　　
　　接下来，就可以根据需求进行配置。
　　1、勾选「使用代理IP」，接下来再勾选「优质代理IP」，即可配置切换周期。
　　比如设置切换周期为5分钟，则优采云将会每采集5分钟，就会切换一个代理IP，再继续采集。
　　
　　相关说明：
　　切换周期越短，采集效果越好，代理IP消耗速率越快
　　代理IP存在一定的废弃率，在启用优质代理IP采集数据过程中，我们就会实时检测每位代理IP的可用性
　　当发觉某个代理IP没到设置的切换周期时（比如设置10分钟切换一次，但该IP到第9分钟就无效了），优采云将会手动为您切换代理IP，确保采集过程不会中断
　　2、勾选「定时切换浏览器版本」后，再点击右边的「设置」，就可以配置须要切换的浏览器版本（UA）列表。
　　请注意，有些网站并不能在所有UA下都完美显示，需要进行调试和观察。
　　切换周期可单独设置，也可以跟着代理IP切换频度，当优采云切换代理IP时，也切换UA。
　　
　　3、勾选「定时切换浏览器版本」，就可以配置Cookie的清理频度；
　　清除频度可单独设置，也可以跟着代理IP切换频度，当优采云切换代理IP时，也消除cookie。
　　
　　五、优质代理IP怎么收费？点击立刻订购
　　
　　六、已订购的优质代理IP有效期？
　　永久有效，但仅当您的帐户为付费帐户时方可使用。 查看全部

　　百度指数采集工具是款针对百度搜索引擎构建的百度指数采集工具。它可以帮助用户搜集最热门的词句，让用户关注最新的热点，及时留住流量，非常好用。
　　
　　【功能特性】
　　采集数据100%精准，类型全面
　　支持整体趋势、PC、移动指数采集抓取，支持需求图谱、资讯关注、人群画像的采集抓取！
　　采集速度飞快，秒采集完成
　　飞象采集器采用顶尖系统配置，反复优化性能，让采集速度快到飞起来！
　　可视化UI操作，便捷易上手
　　通过精致的UI设置采集条件，简单易用，纯红色软件，简易安装即可上手！
　　数据建模、论文数据必备
　　软件不断建立，扩展用户建议功能，大数据行业数据建模必备软件！
　　
　　【软件特色】
　　（1）可视化的界面，简单容易上手。
　　（2）采集精准快速，一个词几十秒钟即可完成采集。
　　（3）软件带手动升级功能。官方升级后客户端会手动升级到最新版本。
　　【使用说明】
　　一、安装注意事项
　　1、获取软件包之后，先要解压zip包(注：不得解压到桌面，请解压到在D:\、E:\等非系统盘盘路径
　　（不可在zip压缩包中直接运行！）
　　2、将软件添加到360任目录，避免被被刺死或误删掉文件
　　（强烈建议添加到信任目录，这样后期使用会少好多麻烦。）
　　3、对于VIP用户，务必通过短信或其它形式备份好自己的授权文件，授权文件官方不重复领取。
　　二、注册登入常见问题
　　1、试用用户，请点击“登录”，使用默认试用帐号即可直接试用体验。
　　2、VIP用户，打开登陆窗口左侧有一个'免费注册'按钮，点击打开'注册'弹窗'
　　3、在注册窗体依次填入账号和密码等信息。（注：若填写有误，对应项两侧有白色觉得号，鼠标移到红色叹号上，软件会提示错误缘由。）
　　4、注册完成后，再登入即可开始使用。
　　三、使用过程中注意事项
　　1、软件状态――因软件是多进程模式，软件界面状态栏中的'软件状态'为《正常运行》说明软件处于正常工作状态；若仍然为白色文字则处于不可用状态。
　　2、若碰到软件难以打开、或工作状态不正常，点击注册页面左边的”点击清除恢复“，然后重启软件。95%的概率可解决您的问题。
　　
　　【更新日志】
　　V4.71（2018.9.12）
　　升级内容：
　　1、局部优化升级。
　　V4.69（2018.9.5）
　　升级内容：
　　1、添加对含空格的关键词的处理。 查看全部

　　1、是时侯和采集站说再见了吗？
　　答案基本上是肯定的。虽然百度一直不能挺好地对原创内容和采集内容进行排行，但熊掌号正企图扭转这些局面，这也是百度搜索可持续发展的核心战略。这是一个挑战，但却是必须的。
　　2、百度是否支持合理的“采集”？
　　显然，这里的“采集”可以理解为转载复制，基于搜索引擎的本质，百度企图快速找到比较合适的解决方案，百度支持合理的“采集”，值得注意的是，它必须有原创链接，这样就不容易被觉得是低质量的内容。
　　同时，需要明晰的是，一个网站的“文章采集”数量须要控制在一个合理的范围内，而不是整个站点都在采集。
　　3、采集站会遭到惩罚吗？
　　不一定，这取决于具体情况。除了合理采集上述事例外，网站导航和网站目录理论上都是采集网站，但为何不处罚呢？
　　原因很简单，搜索引擎是一个开发平台，它将为真正解决用户需求的站点提供一些支持，同时，高质量的网站导航只推荐高质量的网站，它代表着一定程度的权威。
　　因此，一个网站适度的采集和转发一些内容，不会遭到百度的惩罚，只是步入个人站长或不害怕这个问题。
　　
　　4、使用采集软件采集内容否可行？
　　如果我们企图对原稿进行分类，它可以分为中级原稿和中级原稿。
　　（1）初步稿件打算：通常使用搜集软件，如博客搜索工具，采集带有特定关键字的博客文章，然后将它们组合成一篇文章。有时上下文的逻辑结构不平滑，这是绝对不可行的。 查看全部

　　界面设计师、网页设计师、视觉设计师、互动设计师、UI设计师……这是随手一搜互联网急聘以后弹出的答案。虽然很大程度上这种职位的工作内容都是类似的，其中“UI设计师”却是我所见到的最火的一个，究其原因，无异于是高薪。
　　在设计师门槛这么低的情况下，如何能够培养出一个好的UI设计师呢？
　　猎云网（微信：ilieyun）近日接触到的优灵创始人龙国富，在提到这个问题时，他的想法是：“我认为这个行业比较‘乱’，UI设计师不仅学习专业的技能知识外，还须要把握大量的美学、心理学等内容，可以说没有一个好的积累是不能孵化出一个好的设计师的”。
　　优灵致力于为从事App产品与设计的用户，采集全球海量优秀APP设计界面，提供最新、最in的App界面设计时尚资讯。让产品总监和UI设计师们足不出户，也可以使灵感随手可得。通过灵感的碰撞，能够使产品圈、设计圈诞生更多优秀的设计。
　　谈到为何会开办优灵，龙国富说：“其实我们团队之前都是做创意类的，在找App设计素材的过程中发觉有很多界面是十分雷同的，想找到比较优质的内容是比较难的，于是就创立了优灵，方便自己采集市面上比较优秀的App界面，其次是帮助一些刚入门做UI设计的小白们，设计某一些类型的模块时才能快速找到特别多的参照事例，提高效率”。
　　“最好的产品一般会做好两件事情：功能和细节。功能才能吸引用户关注这个产品，而细节则才能使关注的用户留下来。”Dan Saffer 的这句话揭示了许多成功产品的窍门。值得注意的是，功能和细节二者都很重要，但是功能居首，细节次之。
　　不过，让用户喜欢或则厌恶一个APP或则网站，往往缘起于细节。随着网站交互设计和动效的大规模普及，我们如今所见到的许多细节设计，都可以归类于微交互。虽然在整体性的设计当中，微交互虽然变得微不足道，但是整个产品体验，与之息息相关。龙国富如是说道。
　　
　　对于分类方式，龙国富说：“其实我们的分类方式还是比较不同的，首先是从App的类型来分，拿金融类举例，不同类型的产品在行内的名称也是不一样的，就订购页面而言，有购物页、商品详情页……从事不同行业的人所须要的产品内页也就不一样，优灵对此也做了一些特定地规范。其次是不同页面也有不同的属性，通过这种属性标签做一个特定地检索，比如说时钟、天气、颜色……除此之外优灵都会根据大众搜索率比较高的产品来进行标签命名，及时作出判定，将这些标签手动配到相关联的某一个App上”。
　　他觉得，作为一个产品总监，经验之谈是一年到五年的产品总监，他们一定会看大量的App，遇到不错的App她们会截图出来，保存以后放在印象笔记上，导致的结果是，截了一大堆图，需要用的时侯却不知道放在那个文件了……所以优灵要做的就是垂直于UI设计领域，除了搜罗一些优秀的App界面外，也能使用户在此保存自己的一些采集文件，还能在此进行‘以图搜图’的操作。
　　龙国富半开玩笑地说：“其实这真的是一个不能再初创的项目了，优灵是我们团队花一个星期做下来的产品，从2016年10月份上线到目前，已获得了1万多用户。市面上90%的APP都是特别标准化的界面，或者是功能流程都是特别标准化的，而优灵期望的是，把标准化的东西弄成一个既定的方案。
　　目前没有赢利，很多用户反馈说须要一些比较深入的功能，所以近日准备迭代一些功能，未来赢利方向上，会提供一些增值服务进行赢利。
　　融资方面，龙国富表示，目前暂时没有融资看法，达到一定用户量以后再思考融资问题。
　　目前主要是以人工采集为主，通过微信群里用户的推荐，在做尝试的部份，预计到了今年十月份会发布一些新的版本，希望能成为一个垂直于UI领域的一个细分产品。龙国富最后说道。
　　产品：优灵
　　公司：深圳市少先队科技有限公司
　　本文来自猎云网，如若转载，请标明出处： 查看全部

　　如何优化网站SEO排名
　　作为网站管理员，关于如何优化网站排名，大多数人认为它不过是站点内和站点外. 一般来说，这是对的，因为公司网站的某些优化方法基本相同. 我认为主要原因是当前的优化方法太普遍了. 许多优化方法的效果中等. 因此，许多优化人员已转行. 因此，针对此问题，以下是我当前的网站优化排名的一些摘要:
　　
　　其他一些黑帽优化已被阻止，因此，除了站点中的基础工作之外，我认为外链仍然是优化工作的核心，因此外链也是该工作的一个非常重要的方面. 优化人员，这也是我们应该做的事情. 我不会在这里描述方法. 您可以根据自己的情况进行操作.
　　与该站点相比，随着百度飓风算法和晴风算法的引入，不可避免的是网站内容的原创性仍然是非常重要的一部分，因此现在许多采集站点都产生了很大的负面影响. 对此，我们必须花一些时间来处理网站的内容. 不要从任何地方采集文章. 我们必须确保网站的准确性.
　　此外，一旦网站确定了核心关键字，网站的布局应基于该词. 相关性也是一个非常重要的部分. 在许多情况下，我们不仅在积累关键字的密度，而且实际上在积累更多的信息，大多数是在改善网页和目标关键字的相关性. 查看全部

　　1. 通过每个软件制造商的开放数据接口实现不同软件数据的互连和互通. 这是目前最常用的数据连接方法.
　　2. 优点: 接口对接方法的数据可靠性和价值很高，一般不存在数据重复；可以通过界面实时传输数据，以满足实时数据应用的需求.
　　3. 缺点: ①接口开发成本高； ②需要与多家软件厂商协调，工作量大，难以完成； ③可伸缩性不高，例如: 新业务需要从软件系统开发新业务模块和大数据平台之间的数据接口也需要相应修改和更改，甚至所有以前的数据接口代码都必须翻转，这是很多工作并且很耗时.
　　4. 目前，软件机器人是一种相对先进的软件数据对接技术，可以同时在网站上采集客户端软件数据和软件数据.
　　5. 最常见的一种是Bowei Xiaobang软件机器人. 产品设计原则是“所见即所得”，即在没有软件制造商合作的情况下，将采集软件接口上的数据，并将输出结果构造为数据库或excel表.
　　6. 如果您只需要界面上的业务数据，或者当软件制造商不配合/关闭并且数据库分析困难时，最好使用软件机器人来采集数据，尤其是详细信息页面的数据采集功能更多特色.
　　7. 技术特点如下: ①不需要原创软件制造商； ②兼容性强，可以在Windows平台上采集和聚合各种软件系统数据； ③输出结构化数据； ④安装使用，实施周期短，简单高效⑤配置简单，无需编程，每个人都可以自己动手做软件机器人； ⑥价格低于手册和界面.
　　8. 缺点: 软件数据采集的实时性有一定的局限性.
　　9. Web爬网程序是模拟客户端的网络请求并接收对该请求的响应的程序或脚本. 它是一种程序或脚本，可以根据某些规则自动在万维网上捕获信息.
　　10. 爬虫数据采集的缺点: ①输出数据大多为非结构化数据； ②它只能采集网站数据，很容易受到网站反爬升机制的影响； ③用户群体狭窄，需要专业的编程知识才能玩.
　　11. 对于数据采集和集成，开放数据库是最直接的方法.
　　12. 优点: 开放的数据库方法可以直接从目标数据库中获取所需的数据，具有较高的准确性和实时性. 这是最直接，最方便的方法.
　　13. 缺点: 开放数据库方法还需要协调各种软件供应商的开放数据库. 这取决于另一方的意愿. 通常，出于安全考虑，它不会开放；如果一个平台同时连接到多个软件供应商的数据库，那将是实时的. 获取数据也是对平台性能的巨大挑战. 查看全部

　　（1）在管理中心的主页上，可以看到所有应用程序的分析和分析的摘要显示. 如下图所示:
　　
　　（2）选择一个应用程序后，您将看到“业务数据”选项卡，单击以进入该应用程序的特定数据显示页面. 如下图所示:
　　
　　3. 如何使用腾讯罗盘提供的数据服务3.1了解腾讯罗盘的数据处理原理
　　为了帮助您更好地使用指南针，有必要了解指南针处理数据的原理.
　　罗盘提供了两种数据服务解决方案: 平台分析模型和高级分析模型.
　　下图显示了指南针系统处理两个分析模型的过程.
　　
　　对于这两种数据服务解决方案，指南针具有不同的数据采集渠道:
　　平台分析模型: 腾讯罗盘的后端系统通过openapi自动采集数据并显示业务数据的基本视图.
　　高级分析模型: 开发人员需要调用数据报告API来报告数据. 腾讯罗盘的数据仓库计算用户数据并显示各种维度的业务数据视图. 另外，指南针会根据不同的数据采集渠道显示出一些数据差异.
　　3.2选择合适的数据服务计划
　　1. 请参考平台分析模型和高级分析模型提供的数据服务的详细信息.
　　2. 下表比较了平台分析模型和高级分析模型的优缺点:
　　平台分析模型高级分析模型
　　您需要这样做
　　数据来自腾讯指南针采集的应用程序进行的OpenAPI调用的后台记录. 您无需执行任何操作即可使用它.
　　您需要调用数据报告API，以将应用程序数据报告给腾讯指南针的API服务器，并通过腾讯强大的云计算平台计算各种应用程序数据.
　　优势
　　无需部署任何代码，直接查看数据.
　　用户可以查看大量数据. 依靠腾讯云平台，腾讯罗盘将继续根据这些数据丰富财务数据.
　　缺点
　　查看的数据类型较少，更新的数据较少.
　　需要调用数据报告API，这需要进行大量工作.
　　使用场景
　　无需复杂数据分析要求的工具和日常生活等应用.
　　对于游戏应用程序，建议使用数据报告API通道来报告数据以提供更丰富的数据.
　　3.3向腾讯罗盘报告数据
　　有关更多信息，请参阅腾讯指南针数据报告说明.
　　4. 腾讯指南针模型和指标描述
　　有关更多信息，请参阅腾讯指南针模型和指标说明.
　　5. 常见问题解答
　　有关更多信息，请参阅腾讯指南针常见问题解答.
　　以上信息是否解决了您的问题？
　　为了使我们更有效地优化数据库并有针对性地改善我们的服务，我们需要您进一步的反馈信息:
　　提交成功！
　　非常感谢您的反馈，我们将继续努力，以求更好！
　　提交成功！
　　感谢您的批评和建议，我们将针对性地进行优化，为您提供更好的服务.
　　开放平台与您一同成长！
　　从“％E8％85％BE％E8％AE％AF％E7％BD％97％E7％9B％98％E7％AE％80％E4％BB％8B”中检索 查看全部

　　
　　1. 当网站权重较低时，网站权重较低，百度的包容性容易波动，并且在重大更新过程中包容性可能会急剧增加或减少，因此我们必须考虑如何增加网站的权重.
　　2. 内容不是很相关；如果您的网站标题是关于美容的信息，但其中收录许多在线促销信息或最新的政治新闻，则该内容在发布时将包括在内，但是一段时间后，搜索引擎还会发现您的网站正在销售狗肉，这些不相关的内容将被删除，甚至会有更低的权利. 用户体验不好.
　　3. 独特的同义词替换词典可以生成原创文章，而无需更改文章的语义.
　　4. 网站内容经常更新
　　5. 网站内容的质量太差. 百度蜘蛛抓取页面时，是否会进行进一步分析，部分原因还取决于内容的质量. 例如，在一个采集网站上，所有内容都是在Internet上采集的. 这样的网站通常会具有异常的收录性，因为对于百度蜘蛛来说，大量重复的内容根本毫无价值，而且爬网也浪费资源.
　　6. 物品质量差；文章的质量也是决定收录速度的重要因素. 如果文章质量不好，即使网站的重量很大，也可能不收录该文章. 一些网站依靠较高的网站重量在各处复制和采集文章. 即使使用伪原创软件创建垃圾邮件文章，如果这种情况继续发生，越来越多的垃圾邮件文章也会降低网站的重量.
　　7. 人们通常会说文章的原创性可能是文章的采集很麻烦，甚至没有收录. 因为百度蜘蛛痣喜欢原创内容，并且此原创内容需要被查看并且对用户有帮助，所以它将具有很好的采集价值. 如果不是，那么它实际上不是伪原创的，不需要的. 花了很多时间.
　　8. 将网站提交到搜索引擎网站管理员平台. 目前，主流搜索引擎都具有网站管理员平台. 因此，对于新网站，您仍应积极将URL提交给搜索引擎，并做好积极推送网站的工作. 这可以吸引搜索引擎蜘蛛来爬网站点并提高包容性. 至于如何提交，您可以参考搜索引擎网站管理员平台的正式文件，这基本上并不困难.
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　　问: 黑帽seo是什么意思？
　　A: 黑帽SEO旨在利用和扩大搜索引擎的战略缺陷（实际上，不存在完善的系统）来获得更多的用户访问，而这些更多的访问是以牺牲用户体验为代价的. SEO行为.
　　问: 页面标题和描述适合多少个单词？
　　回答: 网站标题搜索引擎只能在搜索结果中显示63个字节，以下内容被省略. 通常，建议网页标题不超过32个汉字，描述说明不超过72个汉字.
　　问: 要购买多少合适的网站服务器空间？
　　答案: 根据网站的规模和要提供的服务确定要购买的空间（服务器），选择功能强大的常规空间提供商，并根据用户组的分布选择访问提供商以确保用户访问速度和稳定性. 查看全部