智能标签采集器
汇总:采集标签
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-10-03 06:51
汇总:采集标签
我怎样才能采集而不会长时间崩溃？
长时间，无论是组还是采集，都建议在检查时检查重启功能。
2018-11-29 15：31
q管理员：无法对封闭数据集执行此操作。
SQLite 管理员---------------------------管理员：无法对已关闭的数据集执行此操作。
2016-4-1 13：06
采集规则如何工作？如何导出采集数据？
采集后如何导出数据？
2016-4-1 12：34
如何采集登录、发布标签？（登录采集，发布采集）。
由于采集标签的功能
非常弱，我们在登录和释放标签中添加了一组新的采集标签，使采集更加强大。
2016-3-8 17：26
如何拖动将显示更多信息的页面采集？
3.4.6.7 增加标签 3 组（可以
将之前的采集标签）3.4.6.7 增加标签 3 组（“提交 1 参数 1”仅匹配第一个结果，但“提交 1采集1”可以匹配所有结果）;
2016-3-5 15：17
开机自检采集例程
Routine_采集网易博客分类（POST采集），采集目标是左侧的类别名称
2015-06-13 07：58
[采集库] 保存：如何每小时自动保存为独立文件
采集规则还将支持软件自动重启功能，实现长期采集。
2015-6-10 08：16
采集标签
..
2015-5-14 07：07
“采集替换”选项卡使用例程（常规匹配和替换
）。替换
→左侧，文字位于→右侧
2015-2-10 18：10
汇总:终于让采集侠自动采集了
织梦采集我用了一段时间了，觉得这个插件真的不错，尤其是新版本，可以结合DEDE的自动采集规则到采集@ >。采集 的功能非常强大。
由于使用的是破解版插件，采集在建站初期无法自动采集（商业版可以自动驱动官方采集），只能在后台手动打开采集，感觉有点不爽（呵呵，你是不是太懒了哈）。
我一直想让它自动采集，以实现我的“网站已完成”的想法。想了很久，今天终于明白了。请注意此处以备将来使用。
方法如下：
1、申请免费VPS，见下文文章：
成功申请OVH免费VPS-带VPS空间管理使用和速度性能评估
CentOS 6安装VNC、Xfce桌面、火狐、Flashplayer教程 Vagex挂机网赚 查看全部
我怎样才能采集而不会长时间崩溃？
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2018-11-29 15：31
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2016-4-1 13：06
采集规则如何工作？如何导出采集数据？
采集后如何导出数据？
2016-4-1 12：34
如何采集登录、发布标签？（登录采集，发布采集）。
由于采集标签的功能
非常弱，我们在登录和释放标签中添加了一组新的采集标签，使采集更加强大。
2016-3-8 17：26
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大杀器:智能标签采集器库数据可高达175万条/秒
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-10-02 07:23
大杀器:智能标签采集器库数据可高达175万条/秒
智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
云表格。
可以试试下面的，都是免费使用的，
现在已经有很多基于html5的标签采集器的开发了，例如hi采集器和gpqlobject，使用也比较简单。然后你可以在地址栏搜索tampermonkey，官方文档对这个插件的具体使用方法都有解释，并且很详细。
现在有人对标签采集工具做了汇总。
上线了一款新工具，需要邀请码直接关注公众号进行即可。
服务器还在运营，但是性能都比较慢，速度也不快，目前更新到1.7版本了，推荐用1.7版本（后面的2.1.6版本好像需要购买会员）。地址：，支持网页查询、历史、版本、总量、人物等模块查询。支持在线查询。关注公众号（it_error），即可获取试用版。
immotable分享
标签采集工具grouplab/grouplab·github现在非常火我去分享下：/
用万字龙就可以查上万条记录。 查看全部
智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
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智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
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解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-09-27 12:17
解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
整套解决方案:云优CMS采集-批量云优CMS文章采集
如何使用云游cms采集让网站快速收录优化关键词到首页。接触过SEO优化一段时间的人都知道，网站内容除了文字内容外还有很多东西，而网站内容优化不仅是优化文字内容，还包括图片上的图片站点、交互功能等可以解决用户需求的所有要素。已实现，网站提供的产品描述、服务介绍、下载站提供的软件、文件下载资源及周边描述文字、文章列表页显示的标题、图片等都是< @网站 组件的内容。不过这里博主提醒大家要遵守云游优化的七大法则cms网站！
1、及时掌握内容
什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。 查看全部
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
整套解决方案:云优CMS采集-批量云优CMS文章采集
如何使用云游cms采集让网站快速收录优化关键词到首页。接触过SEO优化一段时间的人都知道，网站内容除了文字内容外还有很多东西，而网站内容优化不仅是优化文字内容，还包括图片上的图片站点、交互功能等可以解决用户需求的所有要素。已实现，网站提供的产品描述、服务介绍、下载站提供的软件、文件下载资源及周边描述文字、文章列表页显示的标题、图片等都是< @网站 组件的内容。不过这里博主提醒大家要遵守云游优化的七大法则cms网站！
1、及时掌握内容
什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。 查看全部
解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
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什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-09-22 10:20
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<p>对于很多经营管理网站的人来说，他们希望在一些搜索引擎上排名靠前，因为排名靠前的网站可以获得更多的点击量，从而提高整个网站的知名度。这也是很多网站奋斗的最终目的，方cms采集可以有效阻止后续网站由于点击率较高的推广，有利于进步
观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-09-17 19:53
观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
更多详情可参考文档【查看器的搜索和筛选】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/
新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
更多详情可参考文档【URL 的时间范围】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/#url
新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
更多详情可查看文档【视图变量】/scene/view-variable/
优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
更多详情可参考文档【事件标题｜内容模版】/monitoring/event-template/
模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog
最佳实践更新
更多最佳实践更新可参考【 最佳实践版本历史】/best-practices/index 查看全部
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
更多详情可参考文档【查看器的搜索和筛选】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/
新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
更多详情可参考文档【URL 的时间范围】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/#url
新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
更多详情可查看文档【视图变量】/scene/view-variable/
优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
更多详情可参考文档【事件标题｜内容模版】/monitoring/event-template/
模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog
最佳实践更新
更多最佳实践更新可参考【 最佳实践版本历史】/best-practices/index 查看全部
观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
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新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
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新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
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优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
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模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog
最佳实践更新
更多最佳实践更新可参考【 最佳实践版本历史】/best-practices/index
智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-09-15 21:01
智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
智能标签采集器，全程傻瓜式操作。简单上手，对比传统软件更智能、便捷，且更易服务商家，智能标签采集器只需接入公众号，就可以一键采集标签，可达到以前需要二次开发的功能，对客户操作简单、易懂。内置采集历史记录，后期对客户可以进行二次挖掘，后期服务将无缝连接，实现客户更多维度价值。值得关注，全程为您提供可视化的操作方式。ps，采集历史记录公众号可以通过同步管理，获取客户关注的账号、公众号等信息。请点击此处输入图片描述。
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内置免费操作说明，其他一些操作界面就不提供了，大家看图了解吧：三、一键采集公众号方案将标签生成二维码，可以将标签推送给各个对公账户，以便开发人员在每个客户之间推送文章。使用操作大家请移步微信公众号标签采集器这个项目。
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智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
智能标签采集器，全程傻瓜式操作。简单上手，对比传统软件更智能、便捷，且更易服务商家，智能标签采集器只需接入公众号，就可以一键采集标签，可达到以前需要二次开发的功能，对客户操作简单、易懂。内置采集历史记录，后期对客户可以进行二次挖掘，后期服务将无缝连接，实现客户更多维度价值。值得关注，全程为您提供可视化的操作方式。ps，采集历史记录公众号可以通过同步管理，获取客户关注的账号、公众号等信息。请点击此处输入图片描述。
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内置免费操作说明，其他一些操作界面就不提供了，大家看图了解吧：三、一键采集公众号方案将标签生成二维码，可以将标签推送给各个对公账户，以便开发人员在每个客户之间推送文章。使用操作大家请移步微信公众号标签采集器这个项目。
智能标签采集器，全程傻瓜式操作。简单上手，对比传统软件更智能、便捷，且更易服务商家，智能标签采集器只需接入公众号，就可以一键采集标签，可达到以前需要二次开发的功能，对客户可以进行二次挖掘，后期服务将无缝连接，实现客户更多维度价值。值得关注，全程为您提供可视化的操作方式。
观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-09-05 07:57
观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
更多详情可参考文档【时序图】
优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
更多详情可参考【智能巡检】
优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
更多详情可参考【应用性能指标检测】
优化成员管理
更多详情可参考【成员管理】
其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog/
最佳实践更新
监控 Monitoring
更多最佳实践更新可参考【最佳实践版本历史】/best-practices/ 查看全部
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
更多详情可参考文档【时序图】
优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
更多详情可参考【智能巡检】
优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
更多详情可参考【应用性能指标检测】
优化成员管理
更多详情可参考【成员管理】
其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog/
最佳实践更新
监控 Monitoring
更多最佳实践更新可参考【最佳实践版本历史】/best-practices/ 查看全部
观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
更多详情可参考文档【时序图】
优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
更多详情可参考【智能巡检】
优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
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优化成员管理
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其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
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最佳实践更新
监控 Monitoring
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智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2022-08-04 18:05
智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。 查看全部
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。 查看全部
智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。
Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-07-29 22:44
Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
技 术 好 文
企 业 案 例
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作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
技 术 好 文
企 业 案 例
云 专 栏 查看全部
Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
技 术 好 文
企 业 案 例
云 专 栏
智能标签采集器还是比较多的，你知道吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 94 次浏览 • 2022-07-05 21:03
智能标签采集器还是比较多的，你知道吗？
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谢邀，
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智能标签采集器(智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 125 次浏览 • 2022-03-28 02:04
智能标签采集器(智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品！)
智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品，还可以采集后根据类目生成标签库，商品标签进入后还可以变换成其他商品标签，
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但如果连百度联盟或联盟都没有的，估计是采集不了多少商品的。如果想了解更多的可以加我。 查看全部
智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品，还可以采集后根据类目生成标签库，商品标签进入后还可以变换成其他商品标签，
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智能标签采集器(阿里妈妈关键词搜索带定位标签-张俊_阿里巴巴国际站)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-03-25 21:03
智能标签采集器(阿里妈妈关键词搜索带定位标签-张俊_阿里巴巴国际站)
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智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-03-24 08:03
智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，这个版本针对标签采集这个事情出了一些新的功能，我个人觉得还是很好用的，支持两种主流语言，需要的可以加我微信：这个是链接或者公众号，
感谢邀请！有人邀请我回答问题，激动不已，一路走过来，受了太多的帮助，在这里深表感谢！首先需要说明一下的是：此标签采集器为本人无偿提供的代码！我的微信是，大家有问题可以跟我交流！接下来说标签采集器5.0。这个版本确实有了很大的变化，首先是增加了语言支持的功能，支持多种标签类型：英文（english）、中文（chinese）、法文（latin）、日文（japanese）、韩文（korean）、德文（german）、意大利文（france）、西班牙文（spain）、葡萄牙文（gemini）、俄文（俄语）等，当然可以自己发挥大胆创意去覆盖所有标签类型。
其次是增加了新的搜索功能，这个还是有不少朋友使用过标签采集器的，都反应很好，搜索功能算是标签采集器的黄金功能之一，不仅搜索好找，更高级的用法是每次搜索都会自动提示你该标签的使用者数据，节省了大量时间。当然，也有不少朋友反映刚开始操作不上手，或者搜索不到自己想要的。所以我提供一个使用指南，每个id可以搜索到几种标签，以及该标签的使用者数据，帮助大家更快适应这个采集工具，找到适合自己使用的标签。
然后是搜索采集的图标，支持自定义。接下来有必要说下标签采集器5.0可以支持的微信的一些语言。比如德文、日文、韩文、英文等，比如德文支持，你可以搜索想要的文章！如果您想找法文或英文的，可以直接复制原文文章地址，粘贴到微信。比如法文有btc，可以直接粘贴btc，但是如果你想要使用btc/btc币的价格图，应该怎么找呢？现在还不能找到，但是用搜索功能也可以实现，在微信首页搜索栏搜索foo经验，然后输入关键词foo经验，出来了btc/btc/btc标签，粘贴图片地址就可以了！此时可以输入关键词btc/btc标签进行搜索！因为有了语言支持，只要把语言输入进去，立马就能搜索到需要的文章！当然，你想找你想要的语言，你的微信也是可以的，需要进行多个微信，多个标签进行采集！当然如果你在pc端，你可以进行n种标签进行采集操作，同样，不同标签类型输入文字的要求是不一样的，可以自己去试验一下，就会发现很多精彩的玩法。
微信搜索公众号：byy2016051468，回复“标签采集器”获取代码。最后再说下微信分享这个功能，这个功能也是老生常谈了，你可以很轻松地把采集到的优质图片、视。 查看全部
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智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
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其次是增加了新的搜索功能，这个还是有不少朋友使用过标签采集器的，都反应很好，搜索功能算是标签采集器的黄金功能之一，不仅搜索好找，更高级的用法是每次搜索都会自动提示你该标签的使用者数据，节省了大量时间。当然，也有不少朋友反映刚开始操作不上手，或者搜索不到自己想要的。所以我提供一个使用指南，每个id可以搜索到几种标签，以及该标签的使用者数据，帮助大家更快适应这个采集工具，找到适合自己使用的标签。
然后是搜索采集的图标，支持自定义。接下来有必要说下标签采集器5.0可以支持的微信的一些语言。比如德文、日文、韩文、英文等，比如德文支持，你可以搜索想要的文章！如果您想找法文或英文的，可以直接复制原文文章地址，粘贴到微信。比如法文有btc，可以直接粘贴btc，但是如果你想要使用btc/btc币的价格图，应该怎么找呢？现在还不能找到，但是用搜索功能也可以实现，在微信首页搜索栏搜索foo经验，然后输入关键词foo经验，出来了btc/btc/btc标签，粘贴图片地址就可以了！此时可以输入关键词btc/btc标签进行搜索！因为有了语言支持，只要把语言输入进去，立马就能搜索到需要的文章！当然，你想找你想要的语言，你的微信也是可以的，需要进行多个微信，多个标签进行采集！当然如果你在pc端，你可以进行n种标签进行采集操作，同样，不同标签类型输入文字的要求是不一样的，可以自己去试验一下，就会发现很多精彩的玩法。
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智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 145 次浏览 • 2022-03-14 13:08
智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
1、标签采集器对标签进行详细的拆分，缩小搜索范围，快速标题采集。
2、智能标签搜索前段时间有一篇文章标题比较长，很多细节人工匹配难以达到，而智能标签采集器对标签进行拆分，将标签统一拆分成字母、数字、符号、颜色四个数据，更方便采集和工作。
3、智能标签选择采集的文章标题需要规避敏感词，以避免罚款，而使用智能标签采集器，方便用户找到需要的标签。
4、智能标签使用首先用户通过智能标签采集器获取标签列表，然后按照规则进行选择，最后生成自定义标签。
5、数据分析智能标签可以实时查看收录量，搜索量，发文时间，发文方向等数据。
采集器好不好用主要看匹配功能，结合文章的内容分析标签，智能推荐标签，同一篇文章多个标签的数据你可以直接获取到，这是我很久以前用的文章采集器，被封号了，现在换了一家，虽然很垃圾，但我已经习惯了用它来采集。我用的这个时间很久很久了，效果非常好。当时没注意外观，经常忽略那些标签。如果你准备找一个最佳的，要提前在官网下载。
现在新出了一个叫云采集器的，叫云采集器.com智能采集标签很详细的，据说是为了满足有能力的中小站长，而且为了排版方便可以采集标签。我目前还在用这个，但用的时间不长，没有经验，所以没有办法做出更好的对比，希望能有更好的选择。 查看全部
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
1、标签采集器对标签进行详细的拆分，缩小搜索范围，快速标题采集。
2、智能标签搜索前段时间有一篇文章标题比较长，很多细节人工匹配难以达到，而智能标签采集器对标签进行拆分，将标签统一拆分成字母、数字、符号、颜色四个数据，更方便采集和工作。
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5、数据分析智能标签可以实时查看收录量，搜索量，发文时间，发文方向等数据。
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智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
1、标签采集器对标签进行详细的拆分，缩小搜索范围，快速标题采集。
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3、智能标签选择采集的文章标题需要规避敏感词，以避免罚款，而使用智能标签采集器，方便用户找到需要的标签。
4、智能标签使用首先用户通过智能标签采集器获取标签列表，然后按照规则进行选择，最后生成自定义标签。
5、数据分析智能标签可以实时查看收录量，搜索量，发文时间，发文方向等数据。
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智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-03-14 09:05
智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
搜狗微信开放平台，免费的，
掌握第一种利用api进行搜集的话，它是基于公众号是基于微信app的，每一个微信app中都包含很多公众号对象，公众号对象到目前为止支持千级的对象索引。比如你要有关注的公众号“小倩一脸懵”它对应的微信端共有1000个对象，可以说是超级巨大的数量，对于需要搜集需要在极短时间内掌握海量关注公众号数据的话，是一个大大的福音。
之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
关注公众号“木瓜移动”-->自助申请api-->提交申请找开发人员定制api= 查看全部
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
搜狗微信开放平台，免费的，
掌握第一种利用api进行搜集的话，它是基于公众号是基于微信app的，每一个微信app中都包含很多公众号对象，公众号对象到目前为止支持千级的对象索引。比如你要有关注的公众号“小倩一脸懵”它对应的微信端共有1000个对象，可以说是超级巨大的数量，对于需要搜集需要在极短时间内掌握海量关注公众号数据的话，是一个大大的福音。
之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
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智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
搜狗微信开放平台，免费的，
掌握第一种利用api进行搜集的话，它是基于公众号是基于微信app的，每一个微信app中都包含很多公众号对象，公众号对象到目前为止支持千级的对象索引。比如你要有关注的公众号“小倩一脸懵”它对应的微信端共有1000个对象，可以说是超级巨大的数量，对于需要搜集需要在极短时间内掌握海量关注公众号数据的话，是一个大大的福音。
之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
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智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-03-02 16:20
智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
对于很多对SDK接入和集成不熟悉的人来说，每次接入SDK时，都是头疼的，一头雾水。同时，对于一些熟悉SDK访问的人来说，有时一次需要访问十几个。重复的操作不仅效率低下，而且没有成就感。
为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。 查看全部
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
对于很多对SDK接入和集成不熟悉的人来说，每次接入SDK时，都是头疼的，一头雾水。同时，对于一些熟悉SDK访问的人来说，有时一次需要访问十几个。重复的操作不仅效率低下，而且没有成就感。
为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。 查看全部
智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
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为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。
智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-03-01 11:24
智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
自动采集高清原图
杰作采集器专为设计网站，自动采集高清原图，并提供完整下载，满足用户专业需求。
采集在网站原创高清图像中使用[相似图像]
为了让设计师更方便快捷地采集灵感，Masterpiece采集器还可以在采集的同时直接使用【相似图】功能。点击图片右上角的【相似】按钮，可以搜索风格相似的图片，省去很多步骤，一键采集灵感。不拘泥于某一个网站，无限拓展你的灵感边界。
相似图函数更高效
批量处理多个图像采集：一次一步。
批量多张图片采集
**图片大小过滤**：只有采集你想要的图片大小，不是一张。
图像尺寸过滤器
AI智能标签：智能提取图像特征，推荐相关匹配标签，让您后续的排序和使用更方便。
AI智能标签
更高效
各种姿势采集图片：传单采集，快速拖放，尽可能方便地选择它们。
传单采集图片
快速拖动采集图像
大作深入研究设计师的使用习惯，精心打磨采集器的功能。整个优化过程用了将近一年半的时间，每一个细节都精益求精，致力于把最好的奉献给设计师朋友。
最好的杰作采集器献给最爱设计的你，你值得拥有，还不赶紧解锁采集新姿势！
如何安装杰作采集器
点击大作首页的[采集器]按钮，下载并安装大作采集器。
我们兼容所有主流浏览器
大作采集器的功能还在升级更新中。如果您有任何意见和建议，欢迎投稿，让我们携手走向设计界的巅峰！
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你有多久没有好好睡觉了？
医院是这样设计的，我不再害怕
感谢武汉人的辛勤付出！ 查看全部
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
自动采集高清原图
杰作采集器专为设计网站，自动采集高清原图，并提供完整下载，满足用户专业需求。
采集在网站原创高清图像中使用[相似图像]
为了让设计师更方便快捷地采集灵感，Masterpiece采集器还可以在采集的同时直接使用【相似图】功能。点击图片右上角的【相似】按钮，可以搜索风格相似的图片，省去很多步骤，一键采集灵感。不拘泥于某一个网站，无限拓展你的灵感边界。
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批量处理多个图像采集：一次一步。
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AI智能标签
更高效
各种姿势采集图片：传单采集，快速拖放，尽可能方便地选择它们。
传单采集图片
快速拖动采集图像
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如何安装杰作采集器
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我们兼容所有主流浏览器
大作采集器的功能还在升级更新中。如果您有任何意见和建议，欢迎投稿，让我们携手走向设计界的巅峰！
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智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
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智能标签采集器( 如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-02-20 21:28
智能标签采集器(
如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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智能标签采集器(
如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-02-17 03:01
智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。 查看全部
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。 查看全部
智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-02-14 21:01
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。 查看全部
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。 查看全部
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。
汇总:采集标签
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-10-03 06:51
汇总:采集标签
我怎样才能采集而不会长时间崩溃？
长时间，无论是组还是采集，都建议在检查时检查重启功能。
2018-11-29 15：31
q管理员：无法对封闭数据集执行此操作。
SQLite 管理员---------------------------管理员：无法对已关闭的数据集执行此操作。
2016-4-1 13：06
采集规则如何工作？如何导出采集数据？
采集后如何导出数据？
2016-4-1 12：34
如何采集登录、发布标签？（登录采集，发布采集）。
由于采集标签的功能
非常弱，我们在登录和释放标签中添加了一组新的采集标签，使采集更加强大。
2016-3-8 17：26
如何拖动将显示更多信息的页面采集？
3.4.6.7 增加标签 3 组（可以
将之前的采集标签）3.4.6.7 增加标签 3 组（“提交 1 参数 1”仅匹配第一个结果，但“提交 1采集1”可以匹配所有结果）;
2016-3-5 15：17
开机自检采集例程
Routine_采集网易博客分类（POST采集），采集目标是左侧的类别名称
2015-06-13 07：58
[采集库] 保存：如何每小时自动保存为独立文件
采集规则还将支持软件自动重启功能，实现长期采集。
2015-6-10 08：16
采集标签
..
2015-5-14 07：07
“采集替换”选项卡使用例程（常规匹配和替换
）。替换
→左侧，文字位于→右侧
2015-2-10 18：10
汇总:终于让采集侠自动采集了
织梦采集我用了一段时间了，觉得这个插件真的不错，尤其是新版本，可以结合DEDE的自动采集规则到采集@ >。采集 的功能非常强大。
由于使用的是破解版插件，采集在建站初期无法自动采集（商业版可以自动驱动官方采集），只能在后台手动打开采集，感觉有点不爽（呵呵，你是不是太懒了哈）。
我一直想让它自动采集，以实现我的“网站已完成”的想法。想了很久，今天终于明白了。请注意此处以备将来使用。
方法如下：
1、申请免费VPS，见下文文章：
成功申请OVH免费VPS-带VPS空间管理使用和速度性能评估
CentOS 6安装VNC、Xfce桌面、火狐、Flashplayer教程 Vagex挂机网赚 查看全部
我怎样才能采集而不会长时间崩溃？
长时间，无论是组还是采集，都建议在检查时检查重启功能。
2018-11-29 15：31
q管理员：无法对封闭数据集执行此操作。
SQLite 管理员---------------------------管理员：无法对已关闭的数据集执行此操作。
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由于采集标签的功能
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3.4.6.7 增加标签 3 组（可以
将之前的采集标签）3.4.6.7 增加标签 3 组（“提交 1 参数 1”仅匹配第一个结果，但“提交 1采集1”可以匹配所有结果）;
2016-3-5 15：17
开机自检采集例程
Routine_采集网易博客分类（POST采集），采集目标是左侧的类别名称
2015-06-13 07：58
[采集库] 保存：如何每小时自动保存为独立文件
采集规则还将支持软件自动重启功能，实现长期采集。
2015-6-10 08：16
采集标签
..
2015-5-14 07：07
“采集替换”选项卡使用例程（常规匹配和替换
）。替换
→左侧，文字位于→右侧
2015-2-10 18：10
汇总:终于让采集侠自动采集了
织梦采集我用了一段时间了，觉得这个插件真的不错，尤其是新版本，可以结合DEDE的自动采集规则到采集@ >。采集 的功能非常强大。
由于使用的是破解版插件，采集在建站初期无法自动采集（商业版可以自动驱动官方采集），只能在后台手动打开采集，感觉有点不爽（呵呵，你是不是太懒了哈）。
我一直想让它自动采集，以实现我的“网站已完成”的想法。想了很久，今天终于明白了。请注意此处以备将来使用。
方法如下：
1、申请免费VPS，见下文文章：
成功申请OVH免费VPS-带VPS空间管理使用和速度性能评估
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汇总:采集标签
我怎样才能采集而不会长时间崩溃？
长时间，无论是组还是采集，都建议在检查时检查重启功能。
2018-11-29 15：31
q管理员：无法对封闭数据集执行此操作。
SQLite 管理员---------------------------管理员：无法对已关闭的数据集执行此操作。
2016-4-1 13：06
采集规则如何工作？如何导出采集数据？
采集后如何导出数据？
2016-4-1 12：34
如何采集登录、发布标签？（登录采集，发布采集）。
由于采集标签的功能
非常弱，我们在登录和释放标签中添加了一组新的采集标签，使采集更加强大。
2016-3-8 17：26
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3.4.6.7 增加标签 3 组（可以
将之前的采集标签）3.4.6.7 增加标签 3 组（“提交 1 参数 1”仅匹配第一个结果，但“提交 1采集1”可以匹配所有结果）;
2016-3-5 15：17
开机自检采集例程
Routine_采集网易博客分类（POST采集），采集目标是左侧的类别名称
2015-06-13 07：58
[采集库] 保存：如何每小时自动保存为独立文件
采集规则还将支持软件自动重启功能，实现长期采集。
2015-6-10 08：16
采集标签
..
2015-5-14 07：07
“采集替换”选项卡使用例程（常规匹配和替换
）。替换
→左侧，文字位于→右侧
2015-2-10 18：10
汇总:终于让采集侠自动采集了
织梦采集我用了一段时间了，觉得这个插件真的不错，尤其是新版本，可以结合DEDE的自动采集规则到采集@ >。采集 的功能非常强大。
由于使用的是破解版插件，采集在建站初期无法自动采集（商业版可以自动驱动官方采集），只能在后台手动打开采集，感觉有点不爽（呵呵，你是不是太懒了哈）。
我一直想让它自动采集，以实现我的“网站已完成”的想法。想了很久，今天终于明白了。请注意此处以备将来使用。
方法如下：
1、申请免费VPS，见下文文章：
成功申请OVH免费VPS-带VPS空间管理使用和速度性能评估
CentOS 6安装VNC、Xfce桌面、火狐、Flashplayer教程 Vagex挂机网赚
大杀器:智能标签采集器库数据可高达175万条/秒
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-10-02 07:23
大杀器:智能标签采集器库数据可高达175万条/秒
智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
云表格。
可以试试下面的，都是免费使用的，
现在已经有很多基于html5的标签采集器的开发了，例如hi采集器和gpqlobject，使用也比较简单。然后你可以在地址栏搜索tampermonkey，官方文档对这个插件的具体使用方法都有解释，并且很详细。
现在有人对标签采集工具做了汇总。
上线了一款新工具，需要邀请码直接关注公众号进行即可。
服务器还在运营，但是性能都比较慢，速度也不快，目前更新到1.7版本了，推荐用1.7版本（后面的2.1.6版本好像需要购买会员）。地址：，支持网页查询、历史、版本、总量、人物等模块查询。支持在线查询。关注公众号（it_error），即可获取试用版。
immotable分享
标签采集工具grouplab/grouplab·github现在非常火我去分享下：/
用万字龙就可以查上万条记录。 查看全部
智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
云表格。
可以试试下面的，都是免费使用的，
现在已经有很多基于html5的标签采集器的开发了，例如hi采集器和gpqlobject，使用也比较简单。然后你可以在地址栏搜索tampermonkey，官方文档对这个插件的具体使用方法都有解释，并且很详细。
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标签采集工具grouplab/grouplab·github现在非常火我去分享下：/
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大杀器:智能标签采集器库数据可高达175万条/秒
智能标签采集器库数据可高达175万条/秒，查询、分析速度极其快速，支持最新的出入库数据库地址。并且可以不受空间与时间限制的实现在线查询，降低了在线查询成本。上线后有大量企业用户采用，是中小企业一个不错的选择。
云表格。
可以试试下面的，都是免费使用的，
现在已经有很多基于html5的标签采集器的开发了，例如hi采集器和gpqlobject，使用也比较简单。然后你可以在地址栏搜索tampermonkey，官方文档对这个插件的具体使用方法都有解释，并且很详细。
现在有人对标签采集工具做了汇总。
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标签采集工具grouplab/grouplab·github现在非常火我去分享下：/
用万字龙就可以查上万条记录。
解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-09-27 12:17
解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
整套解决方案:云优CMS采集-批量云优CMS文章采集
如何使用云游cms采集让网站快速收录优化关键词到首页。接触过SEO优化一段时间的人都知道，网站内容除了文字内容外还有很多东西，而网站内容优化不仅是优化文字内容，还包括图片上的图片站点、交互功能等可以解决用户需求的所有要素。已实现，网站提供的产品描述、服务介绍、下载站提供的软件、文件下载资源及周边描述文字、文章列表页显示的标题、图片等都是< @网站 组件的内容。不过这里博主提醒大家要遵守云游优化的七大法则cms网站！
1、及时掌握内容
什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。 查看全部
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
整套解决方案:云优CMS采集-批量云优CMS文章采集
如何使用云游cms采集让网站快速收录优化关键词到首页。接触过SEO优化一段时间的人都知道，网站内容除了文字内容外还有很多东西，而网站内容优化不仅是优化文字内容，还包括图片上的图片站点、交互功能等可以解决用户需求的所有要素。已实现，网站提供的产品描述、服务介绍、下载站提供的软件、文件下载资源及周边描述文字、文章列表页显示的标题、图片等都是< @网站 组件的内容。不过这里博主提醒大家要遵守云游优化的七大法则cms网站！
1、及时掌握内容
什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。 查看全部
解决方案:智能化数据资源梳理和目录管理产品
一、产品亮点1.1 智能化、科学化，关注基层部门实际需求
该产品为政府部门提供开箱即用、易于操作、自助式的AI智能数据整理和目录可视化管理功能。
不同于现有市场上手动录入和编目的开发项目或产品，我们的创新产品采用自动化+AI智能+自下而上的排序和编目方式，提供“数据库字典一键元数据采集@ >》、《机器算法数据标签（包括字段级、库表级和关系级的各种实用数据标签）然后映射到分类目录》，机器辅助手动灵活的编目方法，对比传统的手动输入。整理和编目的工具和方法使项目的人工成本和工期大大降低了80%以上。更大的价值在于通过机器算法丰富实用元数据，保证数据的时效性和数据生命周期管理的可持续运维，有效解决部门“what and what”数据资产可视化。管理的痛点是将现有的被动、重复、繁琐、低价值的人工录入和编目工作方式转变为以部门内部需求为驱动的主动、高效、可持续、高价值的智能编目流程。这种举措是由部门对自身数据资产管理、数据治理、数字化转型以及快速完成部门内和跨部门数据业务项目的真实需求驱动的。
1.2集成AI智能分析分类技术
产品采用基于元数据AI智能分析的先进数据标注和分类技术。
平台产品将大数据智能分析技术应用于数据资源排序和目录可视化管理领域，实现数据源连接自动元数据采集@>、字段语义识别、数据关联分析、业务聚类标签排序分析、主数据和敏感信息，通过机器计算生成有价值的元数据信息，如字段语义、字段业务唯一性、字段敏感性、活动表、主数据表等具有实际应用价值的元数据信息，并提供提供机器辅助分类/编目等实用功能，为数据资源管理、数据共享交换、数据采集融合、数据挖掘等大数据创新应用提供工具化、SaaS化的系统功能支撑。
1.3多种应用服务模式
产品提供SaaS服务模式和本地化部署服务模式。
基础数据资源整理和目录可视化功能在政务云中心以集约化SaaS服务的形式提供给各部门。 “谁管资源谁负责”，首先满足和解决部门一级数据目录管理可视化的基本要求。在此基础上，通过登记中心目录聚合，实现“点-线-面”的多级数据目录管理，发挥“统一平台、部门共建、可以实现共享使用”。各部门和应用系统开发商积极参与数据驱动政府数字化转型发展，创造“百花齐放”公平发展机遇，也是当前部门数据目录、部门数据融合的解决之道。和跨部门数据共享交换，打通数据孤岛，解决大数据落地采集的难点和痛点的正确有效路径。
对于没有或无法访问云端的部门应用系统数据源，部门也可以使用本地部署的产品，整理本地、跨云、云端的数据资源，进行可视化目录管理。
1.4 产品的技术和商业价值
(1) 提供易用、开箱即用、功能齐全、自我管理的数据资源排序和目录可视化管理工具系统功能，以及集约化的SaaS服务平台政府部门。
(2)成功将大数据AI智能分析和SaaS云计算技术应用到数据资源整理和目录可视化管理领域。相比于完全依赖人工输入整理/编目的传统工具和方法，减少了很多，减少了80%以上的人工成本和时间周期，保证了数据的及时性和准确性，以及数据生命周期管理的可持续性。低价值的人工录入编目工作，以部门内部需求为驱动，转化为自动化的机器辅助编目流程，具有主动性、高效性、可持续性，具有较高的应用价值。
(3)为去中心化、异构的数据资源，为政府部门提供集中统一的元数据采集@>和智能分析、数据标签分类分类编目、“数据台账”目录管理。可视化工作平台极大提升了数据中心对数据的管理和管理能力，有效解决了找号难、流水难、集成难、消费难的痛点，推动传统政务信息中心发展成为大数据管理中心，数据服务中心的数字化战略转型提供了科学的工具和方法。
(4) 数据资源整理和目录可视化管理工具产品，解决数据资源现状“有什么，有什么”的基本问题，参与了各行各业的开发和实施计划数据应用和大规模系统应用 前期数据资源规划的前提，大大降低了项目的实施成本和开发周期。
(5)部署和使用可通过“摸、看”自主操作和管理的仪器仪表产品，是帮助政府部门培养自身数据管理人才的有效方法和途径。
(6)通过产品和系统化手段，让政务数据成为真正的资产，让业务更加敏捷和智能，赋能政府部门快速实现数据产品创新和应用服务模式创新，创造无限可能。
二、行业问题及痛点
数据成为新的生产方式，智能成为新的生产力。为充分挖掘数据的经济价值，政府和企业都需要建设领先的数据基础设施，打通数据供给全流程，实现数据与业务的全连接，提高业务敏捷性。
数据的处理通常包括“采集-存储-计算-管理-使用”全生命周期管理，使数据能够快速存储、流动、计算、用好，帮助客户将数据资源转化为数据资产尽管各行各业都认识到数据隐藏的巨大价值，但在实现的过程中，也面临着多重挑战：
挑战一：数据准备困难。对于一个数据集成BI分析项目，70%以上的时间都花在寻找合适的数据，判断数据是否可以集成，是否满足业务分析的需要上。比如采集@>数据需要24小时，ETL存储转换数据需要3小时，训练数据准备需要1小时，最后只需要半小时的训练+推理就可以得到需要的决策数据。解决数据准备难的痛点，需要有可视化数据排序和目录产品工具的强大支持，通过数据提供的导航、搜索和发现功能，快速发现、发现和定位需要的数据资源目录系统；元数据和相关性知识图谱，为数据需求的完整性、相关性和可集成性提供强大的分析工具。
挑战二：数据融合分析难。政企传统烟囱式ICT建设难以打通数据：技术多、接口不统一一、开发周期长；数据类型很多，结构化/半结构化/非结构化；数据分析环节长，多系统集成困难。数据融合很困难。一是缺乏为数据关联性和可集成性提供强大分析功能的可视化数据目录产品。其次，市场上基于传统技术的ETL工具难以满足实时性、易用性和灵活扩展性的要求。难以满足快速集成服务和实时使用各种异构数据源的需求，导致一系列数据采集@>困难，难以流动，难以集成，在线时间长，成本高，和服务提供商绑架。批评。
挑战三：数据消费难。例如，在企业IT系统中，数据源是130万+表，从海量表中找到目标数据大约需要30天，就像大海捞针一样；再把目标数据加工成业务可用的数据，烟囱多，步骤多，复杂，又花了7天时间。这使得查找数字、获取数字和使用数据变得困难。一个重要原因是缺乏提供有用数据搜索/发现能力的集中统一的可视化数据目录产品。数据搜索能否提供有价值的信息，帮助用户准确理解原创数据的上下文语义环境和可追溯性，核心问题是基于元数据采集@>和元数据标注的数据目录系统能否提供丰富有价值的信息。元数据信息，包括数据相关性、可集成性、数据质量等一系列信息描述；而对于政企大量异构数据源的存在，如果没有智能机器辅助元数据采集@>和智能分析、数据标注排序、智能分类、数据关系分析、元数据的时间变更维护，全部依靠人工采集@>排序/编目方法，几乎不可能完成任务。
基于传统人工数据的数据目录产品系统采集@>，市场上人工标注和分类存在以下几个难以克服的主要问题：
问题一：完全是人工输入和标注，有的产品甚至连物理数据库表和字段的元数据都连接不上采集@>，完全是人工填写，逻辑数据和真实物理数据不能关联协会；形成分离数据目录和数据交换的“两张皮”；
问题2：缺少有价值且实用的元数据信息，如字段是否是可用于关联和集成的业务主键，字段的具体语义是什么，是否收录敏感信息信息;库表（dataset）处于活动状态且经常变化，是否为实体主数据；库表之间是什么关系（关系图，溯源关系），是否可以集成等等。对于上千张表，几十万甚至上千万的大数据，单靠依赖几乎是不可能的，也是不可持续的关于人工分拣。机器算法分析用于数据排序和机器辅助人工处理。智能分类/编目是产品开发的唯一途径。
总之，市场上现有的数据目录产品实施难度大、人工成本高、实际使用价值低、实用性差，不能满足政府和企业部门对数据资源的管理和有效支持。大数据资源的开发利用，难以发挥应有的作用。
整套解决方案:云优CMS采集-批量云优CMS文章采集
如何使用云游cms采集让网站快速收录优化关键词到首页。接触过SEO优化一段时间的人都知道，网站内容除了文字内容外还有很多东西，而网站内容优化不仅是优化文字内容，还包括图片上的图片站点、交互功能等可以解决用户需求的所有要素。已实现，网站提供的产品描述、服务介绍、下载站提供的软件、文件下载资源及周边描述文字、文章列表页显示的标题、图片等都是< @网站 组件的内容。不过这里博主提醒大家要遵守云游优化的七大法则cms网站！
1、及时掌握内容
什么是及时内容？一般指时事，热点是素材构成的内容。对于及时内容的优化点，建议及时发布和收录。要求必须尽快组织和发布。这里有必要提醒大家：发布和延迟发布的不同导致了巨大的差异，给网站带来的流量和文章的传播程度也不同。搜索引擎更喜欢新鲜、及时、有传播基因的内容，早期发布的内容可以有效传播（增加网站反向链接），可以为网站带来大量流量。
免费获取:FangCMS采集-让网站自动采集伪原创发布的免费工具
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 86 次浏览 • 2022-09-22 10:20
免费获取:FangCMS采集-让网站自动采集伪原创发布的免费工具
方cms采集，如何实现方cms自动采集伪原创释放。今天给大家分享一个免费软件，方cms自动采集伪原创发布并主动推送搜索引擎收录。详情请参阅图片教程。
一些网网站，方cms采集，今天你可以在一些搜索引擎上看到，网站，已经经历了收录的搜索天赋引擎。被大家看到。但是这里提到的一些网站可以通过输入相关的URL来查询。方cms采集不代表发表一些意见的人会被搜索引擎收录搜索。两者有很大的区别，网站收录的知识大家都能看懂。
对于一些网站设计师来说，他们都想通过这些搜索引擎的收录，比如百度网站收录。毕竟，百度搜索引擎是最大的中文搜索引擎。Fangcms采集在全球也有更多的搜索用户。基本上，如果我的网站能被收录用到百度搜索引擎上，这样的话，基本上整个网站就成功了一半。
这是为了让百度的网站收录标准也符合一定的规范，比如完成的内容必须不违法，适用于大部分搜索用户。Fangcms采集 是一个网站 框架没有问题，这意味着它构造良好。在这种情况下，百度网站收录会花更少的时间进行审核，有利于百度网站收录和我自己的网站管理。
<p>对于很多经营管理网站的人来说，他们希望在一些搜索引擎上排名靠前，因为排名靠前的网站可以获得更多的点击量，从而提高整个网站的知名度。这也是很多网站奋斗的最终目的，方cms采集可以有效阻止后续网站由于点击率较高的推广，有利于进步 查看全部
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<p>对于很多经营管理网站的人来说，他们希望在一些搜索引擎上排名靠前，因为排名靠前的网站可以获得更多的点击量，从而提高整个网站的知名度。这也是很多网站奋斗的最终目的，方cms采集可以有效阻止后续网站由于点击率较高的推广，有利于进步
观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-09-17 19:53
观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
更多详情可参考文档【查看器的搜索和筛选】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/
新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
更多详情可参考文档【URL 的时间范围】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/#url
新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
更多详情可查看文档【视图变量】/scene/view-variable/
优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
更多详情可参考文档【事件标题｜内容模版】/monitoring/event-template/
模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog
最佳实践更新
更多最佳实践更新可参考【 最佳实践版本历史】/best-practices/index 查看全部
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
更多详情可参考文档【查看器的搜索和筛选】/getting-started/necessary-for-beginners/explorer-search/
新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
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新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
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优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
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模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
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最佳实践更新
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观测云产品更新｜新增智能巡检功能；新增用户访问指标检测事件通知模板变量等
观测云更新
新增智能巡检功能
智能巡检基于观测云的智能检测算法，支持自动检测基础设施和应用程序问题，帮助用户发现 IT 系统运行过程中发生的问题，通过根因分析，快速定位异常问题原因；通过观测云的智能预测算法，帮助用户提前预见基础设施和应用程序的潜在问题，评估问题对系统运行的影响等级，更好的确定排障工作的优先级，减少排障过程的不确定性。
智能巡检目前支持三种巡检模板：
优化查看器搜索和筛选功能
1.查看器搜索新增「not wildcard 反向模糊匹配」，即不匹配模糊查询结果。
2.查看器快捷筛选新增空间级和个人级筛选方式
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新增修改 URL 中的时间范围进行数据查询
观测云支持在浏览器的 URL 中直接修改当前工作空间查看器/仪表板的time参数的时间范围进行数据查询，支持秒、分、时、天 4 种单位，如 time=30s、time=20m、time=6h、time=2d 等，如下图所示在浏览器修改time=2h，查看器展示最近 2 小时的数据。
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新增仪表板视图变量日志、应用性能、用户访问、安全巡检数据来源配置
仪表板视图变量新增「日志」、「应用性能」、「用户访问」、「安全巡检」数据来源配置，同时优化仪表板新建和编辑视图变量的交互。
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优化图表查询交互
新增用户访问指标检测事件通知模板变量
在「用户访问指标检测（RUM）」监控器中配置通知事件，除了通用的模板变量外，额外支持下列模板变量。
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模板变量
类型
说明
app_id
String
应用 ID
app_name
String
应用名称
app_type
String
应用类型
优化事件内容一键打开链接
配置监控器时，在事件内容添加链接，当触发事件后，在事件详情页的「事件内容」，点击链接即可打开新页跳转页面。
DataKit 更新
容器采集相关问题修复：
eBPF 相关：
优化 APM 数据接收接口的数据处理，缓解卡死客户端以及内存占用问题
SQLServer 采集器修复：
Pipeline 函数adjust_timezone()有所调整
IO 模块优化，提高整体数据处理能力，保持内存消耗的相对可控
Monitor 更新：
修复 Redis 奔溃问题
去掉部分繁杂的冗余日志
修复选举类采集器在非选举模式下不追加主机 tag 的问题
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog
最佳实践更新
更多最佳实践更新可参考【 最佳实践版本历史】/best-practices/index
智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-09-15 21:01
智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
智能标签采集器，全程傻瓜式操作。简单上手，对比传统软件更智能、便捷，且更易服务商家，智能标签采集器只需接入公众号，就可以一键采集标签，可达到以前需要二次开发的功能，对客户操作简单、易懂。内置采集历史记录，后期对客户可以进行二次挖掘，后期服务将无缝连接，实现客户更多维度价值。值得关注，全程为您提供可视化的操作方式。ps，采集历史记录公众号可以通过同步管理，获取客户关注的账号、公众号等信息。请点击此处输入图片描述。
这是一款可以基于公众号、微信登录，实现自动推送消息、推送各种优惠信息、实时群发大小红包的支付宝智能标签采集器；目前只支持微信公众号、支付宝公众号对接。整个app基于微信，可采集支付宝的联盟对公账户、绑定的公众号微信支付类型、发布的内容、标签内容。支持公众号和标签名称自定义。点击免费体验下载地址：app安卓下载：appios下载：微信平台的体验不是很好。
内置免费操作说明，其他一些操作界面就不提供了，大家看图了解吧：三、一键采集公众号方案将标签生成二维码，可以将标签推送给各个对公账户，以便开发人员在每个客户之间推送文章。使用操作大家请移步微信公众号标签采集器这个项目。
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智能标签采集器，简单上手，对比传统软件更智能
智能标签采集器，全程傻瓜式操作。简单上手，对比传统软件更智能、便捷，且更易服务商家，智能标签采集器只需接入公众号，就可以一键采集标签，可达到以前需要二次开发的功能，对客户操作简单、易懂。内置采集历史记录，后期对客户可以进行二次挖掘，后期服务将无缝连接，实现客户更多维度价值。值得关注，全程为您提供可视化的操作方式。ps，采集历史记录公众号可以通过同步管理，获取客户关注的账号、公众号等信息。请点击此处输入图片描述。
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观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 67 次浏览 • 2022-09-05 07:57
观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
更多详情可参考文档【时序图】
优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
更多详情可参考【智能巡检】
优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
更多详情可参考【应用性能指标检测】
优化成员管理
更多详情可参考【成员管理】
其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
更多 DataKit 更新可参考【DataKit 版本历史】/datakit/changelog/
最佳实践更新
监控 Monitoring
更多最佳实践更新可参考【最佳实践版本历史】/best-practices/ 查看全部
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
更多详情可参考文档【时序图】
优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
更多详情可参考【智能巡检】
优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
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优化成员管理
更多详情可参考【成员管理】
其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
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最佳实践更新
监控 Monitoring
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观测云产品更新｜观测云帮助文档目录更新；新增 DEMO 工作空间查看入口；时序图
观测云更新
观测云帮助文档目录更新新增 DEMO 工作空间查看入口
观测云提供工作空间 Demo 帮助您更好的使用观测云的各项功能模块。您可以点击左上角的「工作空间」，在弹出的对话框中点击「体验 Demo 空间」，即可进入 Demo 空间进行查看。
时序图新增事件关联分析
时序图新增的事件关联分析，支持通过“添加筛选字段”匹配与选定字段相关的异常事件，从而达到时序数据与事件关联显示的目的，帮助用户在查看趋势的同时，感知数据波动期间是否有相关事件产生，以实现定位问题。
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优化日志上下文
在日志详情页查看上下文打开新的日志查看器时，会以 “host”、“source”、“service”、“filename” 为筛选条件，查看当前日志时间前后的数据。
优化用户访问监测新增自定义用户访问监测应用 ID
用户访问监测支持用户自定义应用 ID 作为当前工作空间的唯一标识（原观测云的应用 ID 是全局唯一，即不同空间的应用 ID 也不可重复），不同工作空间可使用相同的应用 ID 作为同一应用的唯一标识，用于 SDK 采集数据上传匹配。更多详情可查看文档：
新增用户访问监测网络请求 ERROR 错误关联链路查看
用户访问监测支持用户在RUM查看器中关联查看网络（ network）错误的相关链路。
更多详情可参考文档【查看器】#error
智能巡检全面升级
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优化监控调整分组为告警策略
在「监控」，调整「分组管理」页面为「告警策略管理」，通过新建告警策略筛选监控器以及设置告警通知。
在「监控器」，原「分组」筛选调整为「告警策略」筛选，支持在配置监控器时选择告警策略，支持点击监控器的告警策略修改告警设置。
优化监控器配置
更多详情可参考【监控器管理】
新增「基础设施存活检测」
「基础设施存活检测」用于监控基础设施的运行状态。
更多详情可参考【基础设施存活检测】
新增「进程异常检测」
「进程异常检测」用于监控工作空间内的进程数据，支持对进程数据的一个或多个字段类型设置触发告警。
更多详情可参考【进程异常检测】
注意：基础设施对象检测已去除，已存在的相关监控器可以继续使用，但不再支持新建。
优化「应用性能指标检测」
「应用性能指标检测」中新增「链路统计」检测方式，统计规定时间内符合条件的链路数量，当超出自定义阈值则触发异常事件。可用于服务链路异常错误通知。
更多详情可参考【应用性能指标检测】
优化成员管理
更多详情可参考【成员管理】
其他功能优化
DataKit 更新Breaking changes采集器功能调整Bug 修复文档调整
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最佳实践更新
监控 Monitoring
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智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2022-08-04 18:05
智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。 查看全部
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。 查看全部
智能标签采集器开发-采集技术技术的简单介绍
智能标签采集器开发-智能标签采集器介绍智能标签采集器(或称：e-id采集器)是一款能很方便地快速的采集e-id在html页面中的内容并实现html页面无代码采集和自动转化的工具。智能标签采集器有两种采集技术，一种是直接采集标签的链接，转化为html页面;另一种则是借助虚拟标签采集器采集标签的内容。智能标签采集器只实现一种采集技术，这个采集技术就是虚拟标签采集器。
智能标签采集器作为一款快速采集虚拟标签的工具，能快速实现数据的采集而且不需要用户操作。下面我们就分别对它的两种采集技术技术进行简单的介绍。虚拟标签采集器虚拟标签采集器以用户自己定义的标签为搜索原始资源(如：公司网站)，再以“标签内容”为目标网页，以及描述性文字(如：公司简介、注册地址、联系方式等等)作为标记。
标记里面会记录虚拟标签采集器采集的虚拟标签的内容以及用户所分配的虚拟标签id。采集网页标记的标记内容和采集网页标记的id，然后输出excel表格，一共四种输出方式。1.如下是智能标签采集器的shell脚本，用户可以给标签后面加上标记，这样就在后面生成智能标签时用户可以选择网页标记格式。默认的话输出表格格式是默认用户自己定义，如下图1所示。
输出表格格式2.智能标签采集器的智能标签采集机制，根据用户分配的虚拟标签自动解析。使用虚拟标签采集器采集虚拟标签时，需要自己先定义一个虚拟标签的内容(不需要使用默认定义标签的方式)。智能标签采集器会根据标签id去解析数据，解析后的数据再和虚拟标签进行解析对比以获取标记数据(智能标签采集器还支持html语法进行解析对比)。
这个解析对比的过程涉及html语法解析，在这里不进行详细介绍，需要知道数据解析过程就懂了。html语法对比智能标签采集器采集的标记数据使用了javascript脚本格式编写，不支持javascript语法编写。详细关于如何使用智能标签采集器采集javascript数据有时间另作详细介绍。智能标签采集器支持不同数据规格的标记格式。
目前智能标签采集器支持的标记数据为"多行"标记格式。多行采集使用e-id采集器的标记格式时，支持文本标记格式。支持"多行"标记格式3.浏览器标记转换器目前智能标签采集器支持javascript标记转换为e-id标记，javascript转换为e-id格式要选择"转换"项。转换e-id格式的javascript标记只支持javascript格式，不支持javascript转换为其他标记格式。对于标记数据有e-id标记，当标记数据中用e-id标记保存时，e-id标记无。
Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-07-29 22:44
Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
技 术 好 文
企 业 案 例
云 专 栏 查看全部
作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
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Kubernetes 资源编排系列之一: Pod YAML 篇
作 者 |周虚（应金挺）
来 源 |阿里智能运维团队
SREWorks的开源吸引了大量用户来尝试部署和使用我们的产品，其中不乏一些初次接触Kubernetes的朋友。随着SREWorks云原生运维平台使用的持续深入，部分用户对于其中的原理和概念还存在一些困惑。因此，我们特推出《Kubernetes资源编排系列》，从底层的Pod YAML开始，逐步递进地讲解相关内容，希望能够解答大家对于Kubernetes的一些疑问，让用户对于云原生相关技术有更深入的了解。
01Pod 整体结构
Pod YAML的整体结构，可以初步分为Resource(资源)、Object(元数据)、Spec(规范)、Status(状态)。本文将会围绕这四部分一一展开。
02Resource（资源）- Rest API
k8s资源按照Scope可以分为Namespace资源、Cluster资源，Namespace在k8s可以认为是软租户的效果，实现资源层面的隔离，Pod资源就是属于Namespace资源，而Namespace不光体现在YAML参数中，也表现在k8s Rest API中。
Rest API的整体结构，以Pod举例
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: v1<br />kind: Pod<br />metadata:<br /> name: test-pod<br /> namespace: default<br /></p>
基于上述YAML，可以明确出namespace为default， name为test-pod的Pod资源对象，也就是明确出Pod为Namespace资源，该Pod资源对象对应的apiVersion为v1，后续k8s自内联相关的Group为/api，自然而然，我们就将该对象的数据分离出来了：
基于上述的数据展示，apiserver自然而然会相应的注册出下列rest api：
后续基于扩展，我们就需要明确出method，这样一个真正完整的Rest API就诞生了。
03Object（元数据）
在rest api中明确了Resource的kind、apiVersion， 也确定了Object的namespace、name，作为凡是k8s资源对象都会引用的公共结构，自然也存在很多公共机制供使用。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">metadata:<br /> annotations:<br /> alibabacloud.com/owner: testdemo<br /> k8s.aliyun.com/pod-eni: "true"<br /> creationTimestamp: "2022-06-02T07:21:36Z"<br /> deleteTimestamp: "2022-06-02T07:22:51Z"<br /> labels:<br /> app: taihao-app-cn-shanghai-pre-cloud-resource<br /> pod-template-hash: 5bbb759f78<br /> name: testdemo-5bbb759f78-27v88<br /> namespace: default<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: ReplicaSet<br /> name: testdemo-5bbb759f78<br /> uid: 9c3f268a-c0d1-4038-bb2b-b92928f45e3d<br /> resourceVersion: "60166035"<br /> uid: e4236960-8be2-41bf-ac44-e7460378afbb<br /></p>
观察上述YAML，我们将其整理一下，有这样一些字段:
label & labelSelector
Deployment 会根据自己的labelseletor：app=taihao-app-cluster 以及计算出podtemplate的hash lable：pod-template-hash: 5b8b879786 , 筛选出出符合的replicaset， replicaset再根据自己的labelselector 去筛选出符合的pods， 相应的服务发现service，也是通过labelselector去筛选出符合的Pod
Owner & GC(垃圾回收)
基于Pod的metadata.ownerReferences找寻到对应的replicaset，replicaset基于自身的metadata.ownerReferences 找寻到deploy；当deployment被删除后，基于原有owner构建的树状，回收原有的rs与pod。
Deploy & Replicaset
基于label&labelselector，明确了从上到下的筛选归纳；基于owner&GC，明确了关联资源的回收流程。
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: ReplicaSet<br />metadata:<br /> generation: 1<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> name: testdemo-bcd889947<br /> namespace: taihao<br /> ownerReferences:<br /> - apiVersion: apps/v1<br /> blockOwnerDeletion: true<br /> controller: true<br /> kind: Deployment<br /> name: testdemo<br /> uid: 1dddc849-c254-4cf5-aec8-9e1c2b5e65af<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> pod-template-hash: bcd889947<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> fullyLabeledReplicas: 1<br /> observedGeneration: 1<br /> replicas: 1<br /></p>
replicaset.spec.replicas: 实例数，rs控制下的Pod个数
replicaset.spec.selector：基于label 筛选出对应的Pod
replicaset.spec.template：replicaset创建的Pod会基于podtemplate
replicaset.status：replicaset 当前管理Pod的状态
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">apiVersion: apps/v1<br />kind: Deployment<br />metadata:<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> name: testdemo<br />spec:<br /> replicas: 1<br /> revisionHistoryLimit: 10<br /> selector:<br /> matchLabels:<br /> app: testdemo<br /> strategy:<br /> rollingUpdate:<br /> maxSurge: 25%<br /> maxUnavailable: 25%<br /> type: RollingUpdate<br /> template:<br /> metadata:<br /> creationTimestamp: null<br /> labels:<br /> app: testdemo<br /> spec:<br /> containers:<br /> - args:<br /> - -c<br /> - sleep 1000000<br /> command:<br /> - sh<br /> image: centos:7<br /> imagePullPolicy: IfNotPresent<br /> name: testdemo<br />status:<br /> availableReplicas: 1<br /> observedGeneration: 2<br /> readyReplicas: 1<br /> replicas: 2<br /> unavailableReplicas: 1<br /> updatedReplicas: 1<br /></p>
deploy.spec.replicas: deploy期望的pod实例格式
deploy.spec.revisionHistoryLimit：deploy 管理replicaset的保留三个月
deploy.spec.selector：deploy 筛选符合标签
deploy.spec.strategy：deploy的升级策略
deploy.template：deploy基于此模版要创建的pod格式
04Spec（规范）
Spec作为Pod的期望状态，一定程度上也覆盖了Pod完整生命周期的逻辑，Pod的生命周期分为以下阶段
Pod生命周期: Pending
Pod资源创建完毕后，处于还未调度阶段，这个时候scheduler（调度器）基于pod yaml本身的配置与节点资源状态情况，来进行调度。
scheduler会去分析podyaml，将其中的策略提取出来，与节点组中的节点配置进行匹配，若匹配成功后，会选出最佳节点，重新修改pod yaml，将spec.nodeName更新掉，完成整个调度环节
资源策略
资源策略表明Pod运行需要的资源情况，以demo为例，Pod需要2核4G的资源，那么调度过去的节点也需要有2核4G的资源剩余，Pod才能运行在该节点上
节点标签筛选策略
节点标签筛选策略，筛选节点是否存在topology.kubernetes.io/region: cn-hangzhou
亲和策略
亲和策略，有节点亲和与Pod亲和（Pod所在节点优先调度），常规来说可以优先满足亲和的节点上，当前例子就是节点亲和，满足标签disk-type=aaa或者disk-type=bbb
污点策略
污点策略，当节点上配置了污点，若Pod没有容忍该污点的策略，则Pod不允许调度到该节点上
Pod生命周期: Creating
当Pod调度完毕后，开始创建阶段，kubelet会基于pod.spec 期望状态来创建出Podkubelet 在创建Pod阶段，总共大致经历以下过程
上述阶段，会选择部分关键概念进行详细说明
image
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> name: test-config<br /> imagePullSecrets:<br /> - name: image-regsecret<br /></p>
containers
注意这个containers用的是复数，可以填多个容器镜像: 比如可以放 nginx 和 业务容器。这样做的好处是可以尽量减少业务容器中与业务无关的代码或进程。
container涉及很多配置，其中有涉及到volume、env、dnsconfig、host等基础配置
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> containers:<br /> - env:<br /> - name: TZ<br /> value: Asia/Shanghai<br /> image: testdemo:v1<br /> name: taihao-app-cn-shanghai-pre-share<br /> volumeMounts:<br /> - mountPath: /home/admin<br /> name: test-config<br /> readOnly: true<br /> dnsConfig:<br /> nameservers:<br /> - 100.100.1.1<br /> - 100.100.2.1<br /> options:<br /> - name: ndots<br /> value: "3"<br /> - name: timeout<br /> value: "3"<br /> - name: attempts<br /> value: "3"<br /> searches:<br /> - default.svc.cluster.local<br /> - svc.cluster.local<br /> - cluster.local<br /> hostAliases:<br /> - hostnames:<br /> - kubernetes<br /> - kubernetes.default<br /> - kubernetes.default.svc<br /> - kubernetes.default.svc.cluster.local<br /> ip: 1.1.1.1<br /> volumes:<br /> - configMap:<br /> defaultMode: 420<br /> name: test-config<br /> name: test-config<br /></p>
env：配置Pod的环境变量
dnsConfig：配置Pod的域名解析
hostALiases：配置/etc/hosts文件内容
volume/volumeMount: 配置文件挂载到容器内，也可以配置文件存储系统挂载到容器内
postStart
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> lifecycle:<br /> postStart:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当前poststart demo 是发起command命令，也可以发起http请求，主要作用可以作为资源部署以及环境准备。
Pod 生命周期: Running
在Pod running阶段的时候，Pod就迎来对其健康的检查，当前kubelet 提供三种方式判定
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">spec:<br /> readinessGates:<br /> - conditionType: TestPodReady<br /> containers:<br /> - image: testdemo:v1<br /> imagePullPolicy: Always<br /> livenessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> initialDelaySeconds: 45<br /> periodSeconds: 5<br /> successThreshold: 1<br /> tcpSocket:<br /> port: 8080<br /> timeoutSeconds: 1<br /> readinessProbe:<br /> failureThreshold: 3<br /> httpGet:<br /> path: /actuator/health<br /> port: 8989<br /> scheme: HTTP<br /> initialDelaySeconds: 25<br /> periodSeconds: 3<br /> successThreshold: 1<br /> timeoutSeconds: 1<br /></p>
readiness与liveness检查参数都是一致的
readiness、liveness虽然参数不一样，但对检验的结果行为不一致。
readinessGate 是Pod健康的扩展，kubelet会基于此，默认在pod.status.conditions上配置对应的condition， 比如当前例子readinessGate为conditionType: TestPodReady， 则相应就会有conditions
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "false"<br /> type: TestPodReady<br /></p>
当该condition.status为false时，则Pod就会一直是不健康，哪怕readiness检查通过，直到第三方系统去操作更新Pod该condition.status为true，才可以将Pod变为健康，这样就可以接入更多的Pod健康指标。
Pod 生命周期: Terminating
client 在发起请求删除Pod的时候，实际上是配置
pod.metadata.deletionTimestamp，kubelet感知到后，开始进行Pod回收流程
整个Pod的回收周期，常规来说preStop—>SIGTERM—>SIGKILL
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">lifecycle:<br /> preStop:<br /> exec:<br /> command:<br /> - /bin/sh<br /> - -c<br /> - sleep 5<br /></p>
当kubelet进行preStop后，开始发起SIGTERM给容器内进程，若超过总默认耗时30S（metadata.DeletionGracePeriodSeconds）,则强制发起SIGKILL给容器，也就是prestop+SIGTERM总耗时不允许超过30s。
05Status（状态）
<p style="white-space: pre-wrap;margin: 0px 8px;font-size: 14px;font-weight: normal;word-spacing: 0px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background: rgb(40, 43, 46);padding: 0.5em;line-height: 1.75em;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;display: -webkit-box !important;">status:<br /> conditions:<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: TestPodReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: Initialized<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: Ready<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:14Z"<br /> status: "True"<br /> type: ContainersReady<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "False"<br /> type: ContainerDiskPressure<br /> - lastProbeTime: null<br /> lastTransitionTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /> status: "True"<br /> type: PodScheduled<br /> containerStatuses:<br /> - containerID: containerd://xxxxx<br /> image: docker.io/library/testdemo:v1<br /> imageID: docker.io/library/centos@sha256:xxxx<br /> lastState: {}<br /> name: zxtest<br /> ready: true<br /> restartCount: 0<br /> started: true<br /> state:<br /> running:<br /> startedAt: "2022-07-05T09:16:13Z"<br /> hostIP: 21.1.96.23<br /> phase: Running<br /> podIP: 10.11.17.172<br /> podIPs:<br /> - ip: 10.11.17.172<br /> qosClass: Guaranteed<br /> startTime: "2022-07-05T09:16:07Z"<br /></p>
基于上述YAML样例，将Pod status状态拆建出来分析一下:
通过以上Pod四个部分拆解，我们基本搞清了一个Pod在k8s下“从哪里来”的这个问题。本系列的后续的文章会对“到哪里去”这个问题继续展开：Kubernetes的魅力在于不仅仅是拉起一个工作负载，而是能够召之即来挥之即去地编排海量工作负载。
技 术 好 文
企 业 案 例
云 专 栏
智能标签采集器还是比较多的，你知道吗？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 94 次浏览 • 2022-07-05 21:03
智能标签采集器还是比较多的，你知道吗？
智能标签采集器还是比较多的，比如seele-打造智能标签采集平台。如果对方没有平台，你可以购买，一般平台要交1000多的保证金。有了平台后，你采集全文有三个方法。1.用户要看原创，你就得不断更新，可以采集相关文章代替，这样也不会被屏蔽；2.用户要看原创，你也可以采集相关文章，这样你也可以不断更新；3.用户只想看原创，你可以找些采集过的文章，你用浏览器插件（推荐firefox和chrome）采集到迅雷下载，再下载到本地进行查看和读取，这样可以解决上面两个问题。下面有我做的一个工具介绍，你可以下载试试。智能标签采集器：采集设置-全网标签列表导航-采集云端文章。
为什么不到，
谢邀，
五通八达-网络标签采集器，
去？问问你的采集文章怎么写的，如果一般，试试专门针对企业需求的百度ai全网全文数据采集器，很多企业一般，企业isv和采集器采集的文章不一样，有时候看到网页的标签做成html的，
商户需求很多啊，
好用的免费标签采集器：isv专属的内容管理产品商家用的免费标签采集器_isv标签采集器标签采集方式商户一般不采集全文方式：指针法chrome插件或者autohotkey这两种方式成熟，各方面条件成熟。复杂的方式：先选好各个标签，再替换成对应的文章标签列表生成，代码简单，采集效率有可能较低，需要专门定制，市面上也比较少。 查看全部
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智能标签采集器还是比较多的，你知道吗？
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智能标签采集器(智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 125 次浏览 • 2022-03-28 02:04
智能标签采集器(智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品！)
智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品，还可以采集后根据类目生成标签库，商品标签进入后还可以变换成其他商品标签，
zpcshop了解一下，
开放平台对接各大电商平台的采集需要的营业执照，账号，身份证这些都是一些硬性条件，如果非要自己做的话，只能通过去购买一些c店的授权接口和专门提供这些需求对接的第三方平台了。不过授权接口这块价格不菲，现在网上找授权接口的多了去了，价格也参差不齐。
采集器太多，只能说找一些大的一般都不会差，主要就是看后期维护的问题，
很多呀！！！华莫采集器啊！！！速采快啊！！！里面的话都是大量标签采集，
找一些大的公司比较靠谱，其次就是看服务，不要相信店铺的帮助，会坑你没商量，还会帮你升官。其实现在不仅仅店铺有的接口，有的可以接口下面都有不同的品牌。
上采集器。
可以用光速采集器。不需要有公司资质就可以注册，没有营业执照也可以采集很多。有很多标签可以选择。
大四实习时候接触过店铺接口。一般的店铺都有相应的联盟(这边默认是聚划算)。可以直接利用联盟采集商品，然后下载成excel格式的文件，再做分类整理，放入到手机端的店铺接口就可以了。有的手机端的店铺接口很强大，可以采集整个网页的，如果要采集整个网页的，一般都需要有百度联盟或者联盟对接的条件，具体的得看聚划算的文档里写的。
但如果连百度联盟或联盟都没有的，估计是采集不了多少商品的。如果想了解更多的可以加我。 查看全部
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智能标签采集器(智能标签采集器可以自动采集天猫各种类型商品！)
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采集器太多，只能说找一些大的一般都不会差，主要就是看后期维护的问题，
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智能标签采集器(阿里妈妈关键词搜索带定位标签-张俊_阿里巴巴国际站)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-03-25 21:03
智能标签采集器(阿里妈妈关键词搜索带定位标签-张俊_阿里巴巴国际站)
智能标签采集器吧！在这个智能标签搜索环境中，能标记一些高频出现的关键词，对于流量和转化上的提升是很有帮助的。
可以试试sentire，我已经用了快1年了，这个网站的页面进去，标签就能立刻展示出来，并且每天都有更新，感觉还不错。并且在上面经常找到对自己流量有价值的信息，对提升网站转化和成交率有帮助。
尝试上啦啦啦（）,与你分享一下吧！
可以试试精灵选词的（），这是一个标签助手，通过搜索词，来给页面添加标签，
现在已经有了，在官网上搜精灵选词即可找到。
目前市面上已经有不少免费的标签工具，我用过gengosnippet、英语拼写助手、文本大师、标签追踪，算下来利润肯定不如付费的。不过免费的，最好用的应该是精灵选词了。
某宝50元就能买到基本功能的一个工具，支持搜索关键词。可以参考那个。
uc的很好用很专业
标签机比较出名的是英语大师snippet。支持搜索关键词。微信和qq也可以关注。在线的工具里可以搜索词，利用一些通用词或短语进行标记。经过一些外贸人士的考虑，这个标签机是目前经过认证的最专业的。也是目前市面上体验最好的标签机。
更新！阿里妈妈关键词搜索带定位标签-张俊_阿里巴巴国际站关键词排名-站长工具免费使用，超赞， 查看全部
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智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-03-24 08:03
智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，这个版本针对标签采集这个事情出了一些新的功能，我个人觉得还是很好用的，支持两种主流语言，需要的可以加我微信：这个是链接或者公众号，
感谢邀请！有人邀请我回答问题，激动不已，一路走过来，受了太多的帮助，在这里深表感谢！首先需要说明一下的是：此标签采集器为本人无偿提供的代码！我的微信是，大家有问题可以跟我交流！接下来说标签采集器5.0。这个版本确实有了很大的变化，首先是增加了语言支持的功能，支持多种标签类型：英文（english）、中文（chinese）、法文（latin）、日文（japanese）、韩文（korean）、德文（german）、意大利文（france）、西班牙文（spain）、葡萄牙文（gemini）、俄文（俄语）等，当然可以自己发挥大胆创意去覆盖所有标签类型。
其次是增加了新的搜索功能，这个还是有不少朋友使用过标签采集器的，都反应很好，搜索功能算是标签采集器的黄金功能之一，不仅搜索好找，更高级的用法是每次搜索都会自动提示你该标签的使用者数据，节省了大量时间。当然，也有不少朋友反映刚开始操作不上手，或者搜索不到自己想要的。所以我提供一个使用指南，每个id可以搜索到几种标签，以及该标签的使用者数据，帮助大家更快适应这个采集工具，找到适合自己使用的标签。
然后是搜索采集的图标，支持自定义。接下来有必要说下标签采集器5.0可以支持的微信的一些语言。比如德文、日文、韩文、英文等，比如德文支持，你可以搜索想要的文章！如果您想找法文或英文的，可以直接复制原文文章地址，粘贴到微信。比如法文有btc，可以直接粘贴btc，但是如果你想要使用btc/btc币的价格图，应该怎么找呢？现在还不能找到，但是用搜索功能也可以实现，在微信首页搜索栏搜索foo经验，然后输入关键词foo经验，出来了btc/btc/btc标签，粘贴图片地址就可以了！此时可以输入关键词btc/btc标签进行搜索！因为有了语言支持，只要把语言输入进去，立马就能搜索到需要的文章！当然，你想找你想要的语言，你的微信也是可以的，需要进行多个微信，多个标签进行采集！当然如果你在pc端，你可以进行n种标签进行采集操作，同样，不同标签类型输入文字的要求是不一样的，可以自己去试验一下，就会发现很多精彩的玩法。
微信搜索公众号：byy2016051468，回复“标签采集器”获取代码。最后再说下微信分享这个功能，这个功能也是老生常谈了，你可以很轻松地把采集到的优质图片、视。 查看全部
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其次是增加了新的搜索功能，这个还是有不少朋友使用过标签采集器的，都反应很好，搜索功能算是标签采集器的黄金功能之一，不仅搜索好找，更高级的用法是每次搜索都会自动提示你该标签的使用者数据，节省了大量时间。当然，也有不少朋友反映刚开始操作不上手，或者搜索不到自己想要的。所以我提供一个使用指南，每个id可以搜索到几种标签，以及该标签的使用者数据，帮助大家更快适应这个采集工具，找到适合自己使用的标签。
然后是搜索采集的图标，支持自定义。接下来有必要说下标签采集器5.0可以支持的微信的一些语言。比如德文、日文、韩文、英文等，比如德文支持，你可以搜索想要的文章！如果您想找法文或英文的，可以直接复制原文文章地址，粘贴到微信。比如法文有btc，可以直接粘贴btc，但是如果你想要使用btc/btc币的价格图，应该怎么找呢？现在还不能找到，但是用搜索功能也可以实现，在微信首页搜索栏搜索foo经验，然后输入关键词foo经验，出来了btc/btc/btc标签，粘贴图片地址就可以了！此时可以输入关键词btc/btc标签进行搜索！因为有了语言支持，只要把语言输入进去，立马就能搜索到需要的文章！当然，你想找你想要的语言，你的微信也是可以的，需要进行多个微信，多个标签进行采集！当然如果你在pc端，你可以进行n种标签进行采集操作，同样，不同标签类型输入文字的要求是不一样的，可以自己去试验一下，就会发现很多精彩的玩法。
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智能标签采集器(智能标签采集器5.0是最新版本的1.0，支持两种主流语言)
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智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 145 次浏览 • 2022-03-14 13:08
智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
1、标签采集器对标签进行详细的拆分，缩小搜索范围，快速标题采集。
2、智能标签搜索前段时间有一篇文章标题比较长，很多细节人工匹配难以达到，而智能标签采集器对标签进行拆分，将标签统一拆分成字母、数字、符号、颜色四个数据，更方便采集和工作。
3、智能标签选择采集的文章标题需要规避敏感词，以避免罚款，而使用智能标签采集器，方便用户找到需要的标签。
4、智能标签使用首先用户通过智能标签采集器获取标签列表，然后按照规则进行选择，最后生成自定义标签。
5、数据分析智能标签可以实时查看收录量，搜索量，发文时间，发文方向等数据。
采集器好不好用主要看匹配功能，结合文章的内容分析标签，智能推荐标签，同一篇文章多个标签的数据你可以直接获取到，这是我很久以前用的文章采集器，被封号了，现在换了一家，虽然很垃圾，但我已经习惯了用它来采集。我用的这个时间很久很久了，效果非常好。当时没注意外观，经常忽略那些标签。如果你准备找一个最佳的，要提前在官网下载。
现在新出了一个叫云采集器的，叫云采集器.com智能采集标签很详细的，据说是为了满足有能力的中小站长，而且为了排版方便可以采集标签。我目前还在用这个，但用的时间不长，没有经验，所以没有办法做出更好的对比，希望能有更好的选择。 查看全部
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
1、标签采集器对标签进行详细的拆分，缩小搜索范围，快速标题采集。
2、智能标签搜索前段时间有一篇文章标题比较长，很多细节人工匹配难以达到，而智能标签采集器对标签进行拆分，将标签统一拆分成字母、数字、符号、颜色四个数据，更方便采集和工作。
3、智能标签选择采集的文章标题需要规避敏感词，以避免罚款，而使用智能标签采集器，方便用户找到需要的标签。
4、智能标签使用首先用户通过智能标签采集器获取标签列表，然后按照规则进行选择，最后生成自定义标签。
5、数据分析智能标签可以实时查看收录量，搜索量，发文时间，发文方向等数据。
采集器好不好用主要看匹配功能，结合文章的内容分析标签，智能推荐标签，同一篇文章多个标签的数据你可以直接获取到，这是我很久以前用的文章采集器，被封号了，现在换了一家，虽然很垃圾，但我已经习惯了用它来采集。我用的这个时间很久很久了，效果非常好。当时没注意外观，经常忽略那些标签。如果你准备找一个最佳的，要提前在官网下载。
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智能标签采集器(智能标签采集器的效果对比自媒体平台内容过长)
智能标签采集器的效果效果对比自媒体平台内容过长，标签过于复杂无法聚焦？标签过分堆积、标签之间相互打架？标签匹配不准？人工匹配匹配效率低？以上都是你需要掌握的，智能标签采集器不仅支持写标签、抓标签、选标签、使用标签、寻找标签，还提供后期数据分析、优化标签、生成自定义标签和数据监控等功能。
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智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 118 次浏览 • 2022-03-14 09:05
智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
搜狗微信开放平台，免费的，
掌握第一种利用api进行搜集的话，它是基于公众号是基于微信app的，每一个微信app中都包含很多公众号对象，公众号对象到目前为止支持千级的对象索引。比如你要有关注的公众号“小倩一脸懵”它对应的微信端共有1000个对象，可以说是超级巨大的数量，对于需要搜集需要在极短时间内掌握海量关注公众号数据的话，是一个大大的福音。
之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
关注公众号“木瓜移动”-->自助申请api-->提交申请找开发人员定制api= 查看全部
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
搜狗微信开放平台，免费的，
掌握第一种利用api进行搜集的话，它是基于公众号是基于微信app的，每一个微信app中都包含很多公众号对象，公众号对象到目前为止支持千级的对象索引。比如你要有关注的公众号“小倩一脸懵”它对应的微信端共有1000个对象，可以说是超级巨大的数量，对于需要搜集需要在极短时间内掌握海量关注公众号数据的话，是一个大大的福音。
之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
关注公众号“木瓜移动”-->自助申请api-->提交申请找开发人员定制api= 查看全部
智能标签采集器(智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，关注公众号“一脸懵”)
智能标签采集器有七种采集渠道可以供使用，还有细分到千种对象采集的极客工具箱，满足不同的采集需求。微信公众号直接扫描二维码或者收藏扫描即可，还可以自定义制作标签链接及分类信息，易操作，易拓展，覆盖公众号及多种开放平台对象。
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之前问过一个api商城的开发人员，他说目前主要是针对百度，搜狗，大搜索等平台上的，
关注公众号“木瓜移动”-->自助申请api-->提交申请找开发人员定制api=
智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-03-02 16:20
智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
对于很多对SDK接入和集成不熟悉的人来说，每次接入SDK时，都是头疼的，一头雾水。同时，对于一些熟悉SDK访问的人来说，有时一次需要访问十几个。重复的操作不仅效率低下，而且没有成就感。
为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。 查看全部
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
对于很多对SDK接入和集成不熟悉的人来说，每次接入SDK时，都是头疼的，一头雾水。同时，对于一些熟悉SDK访问的人来说，有时一次需要访问十几个。重复的操作不仅效率低下，而且没有成就感。
为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。 查看全部
智能标签采集器(从集成SDK的角度来讲讲为什么要使用华为动态标签管理服务)
在日常运营中，快速捕获运营数据并将其发送到分析和归因平台是营销人员的首要任务。华为动态标签管理，帮助运营商和开发者通过配置规则或可视化隐藏代码快速获取和分发数据，提高工作效率。今天，我们主要从集成SDK的角度来谈谈为什么要使用华为动态标签管理服务（DTM），以下简称DTM。
传统SDK集成的三大痛点
在APP运行过程中，我们经常会遇到需要了解运营数据和分析数据的情况，并且经常需要同时访问多个数据分析平台或广告归因平台，这也带来了三大痛点：
痛点一：开发成本高，资源浪费
在企业场景中，我们经常会遇到类似的情况。比如做商城app的时候，产品经理要统计某个产品的购买量，而运营的同事需要统计app上线的数量，新客户的数量，或者是开发者需要了解APP在用户手中的使用，想要看到广告带来的收益的营销人员……不同的业务场景往往需要接入多个不同的第三方数据分析平台，多达几十个. ，一一接入不同的广告SDK，开发成本高，周期长，甚至App的程序都会增加，维护难度大，结构混乱。
痛点二：隐患多，风险指数高
不久前，工信部发布了《关于删除侵犯用户权益应用名单的通知》。报道提到，5家公司在不同版本的APP中多次遇到类似问题，包括非法采集个人信息、强制用户使用定向推送功能等。，频繁过度的强制索赔等。对于这五家公司来说，平台检查后发现问题的主要原因是第三方SDK等。第三方SDK插件非法调用手机信息的情况并不少见。集成多个第三方平台的SDK对企业来说也存在很大的安全隐患。
痛点三：操作复杂，工作效率低
对于很多对SDK接入和集成不熟悉的人来说，每次接入SDK时，都是头疼的，一头雾水。同时，对于一些熟悉SDK访问的人来说，有时一次需要访问十几个。重复的操作不仅效率低下，而且没有成就感。
为什么要集成华为动态标签管理服务（DTM）SDK？
华为动态标签管理服务无需集成多个第三方SDK，只需接入DTM SDK即可快速获取和发送数据。
优势一：快速集成，无需重新发布应用
我们先通过两张图来看看有没有集成DTM SDK的情况。
不使用DTM时，如果使用多个归因分析平台，需要在App中集成多个归因分析平台的SDK，会增加App包体积；并且同一事件会被多个SDK同时跟踪并分别发送，增加了App的复杂度。如果添加归因平台，则需要集成新的 SDK。
使用DTM后，只需集成DTM SDK即可完成多个归因分析平台的数据传输。在调整发送事件时，可以通过DTM的Portal页面动态灵活地调整发送数据和配置策略，无需修改代码或发布新的App版本。
优势二：安全可靠，保障数据安全
DTM SDK会在应用打包的时候集成到你的应用中，SDK会随着相关接口的调用而启动和关闭，后台不需要任何额外的动作。
DTM SDK 仅提供能力接口，不会保存和采集用户的任何个人数据。DTM SDK 数据不会自动上报到其他分析平台，而是由运营商或开发者在配置过程中决定上报到哪个平台。如果出现恶意数据或非法数据，您可以调用华为分析的setAnalyticsEnabled接口关闭数据上报功能。
优势三：操作简单，零基础轻松掌握
目前，DTM已接入数十个第三方分析平台。其无代码、灵活、动态的数据标注能力让零基础人员轻松掌握，省去部门间沟通成本，实现无需技术开发人员的营销。可按需跟踪数据，从而更及时快速地了解各类数据，并根据获取的数据采取相应的运营方案，更好地提升应用价值。
智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-03-01 11:24
智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
自动采集高清原图
杰作采集器专为设计网站，自动采集高清原图，并提供完整下载，满足用户专业需求。
采集在网站原创高清图像中使用[相似图像]
为了让设计师更方便快捷地采集灵感，Masterpiece采集器还可以在采集的同时直接使用【相似图】功能。点击图片右上角的【相似】按钮，可以搜索风格相似的图片，省去很多步骤，一键采集灵感。不拘泥于某一个网站，无限拓展你的灵感边界。
相似图函数更高效
批量处理多个图像采集：一次一步。
批量多张图片采集
**图片大小过滤**：只有采集你想要的图片大小，不是一张。
图像尺寸过滤器
AI智能标签：智能提取图像特征，推荐相关匹配标签，让您后续的排序和使用更方便。
AI智能标签
更高效
各种姿势采集图片：传单采集，快速拖放，尽可能方便地选择它们。
传单采集图片
快速拖动采集图像
大作深入研究设计师的使用习惯，精心打磨采集器的功能。整个优化过程用了将近一年半的时间，每一个细节都精益求精，致力于把最好的奉献给设计师朋友。
最好的杰作采集器献给最爱设计的你，你值得拥有，还不赶紧解锁采集新姿势！
如何安装杰作采集器
点击大作首页的[采集器]按钮，下载并安装大作采集器。
我们兼容所有主流浏览器
大作采集器的功能还在升级更新中。如果您有任何意见和建议，欢迎投稿，让我们携手走向设计界的巅峰！
其他相关精选文章：
你有多久没有好好睡觉了？
医院是这样设计的，我不再害怕
感谢武汉人的辛勤付出！ 查看全部
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
自动采集高清原图
杰作采集器专为设计网站，自动采集高清原图，并提供完整下载，满足用户专业需求。
采集在网站原创高清图像中使用[相似图像]
为了让设计师更方便快捷地采集灵感，Masterpiece采集器还可以在采集的同时直接使用【相似图】功能。点击图片右上角的【相似】按钮，可以搜索风格相似的图片，省去很多步骤，一键采集灵感。不拘泥于某一个网站，无限拓展你的灵感边界。
相似图函数更高效
批量处理多个图像采集：一次一步。
批量多张图片采集
**图片大小过滤**：只有采集你想要的图片大小，不是一张。
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AI智能标签：智能提取图像特征，推荐相关匹配标签，让您后续的排序和使用更方便。
AI智能标签
更高效
各种姿势采集图片：传单采集，快速拖放，尽可能方便地选择它们。
传单采集图片
快速拖动采集图像
大作深入研究设计师的使用习惯，精心打磨采集器的功能。整个优化过程用了将近一年半的时间，每一个细节都精益求精，致力于把最好的奉献给设计师朋友。
最好的杰作采集器献给最爱设计的你，你值得拥有，还不赶紧解锁采集新姿势！
如何安装杰作采集器
点击大作首页的[采集器]按钮，下载并安装大作采集器。
我们兼容所有主流浏览器
大作采集器的功能还在升级更新中。如果您有任何意见和建议，欢迎投稿，让我们携手走向设计界的巅峰！
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智能标签采集器(如何更好地采集灵感图片深入研究诞生)
浏览图片网站寻找灵感是所有设计师的习惯。市场上有这么多采集器，如何更好地采集灵感图像仍然困扰着设计师，因为那些采集器甚至不知道他们想要什么。
设计师需要采集器应该方便、高效、高清，不应该阻碍灵感采集，这就是大作采集器的初衷。可以毫不夸张地说，没有采集器能像【Masterpiece】这样满足设计师的需求。具有自动采集高清原图和交叉网站使用相似图片的独特功能，堪称极品，无人能出其右。
自动采集高清原图
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采集在网站原创高清图像中使用[相似图像]
为了让设计师更方便快捷地采集灵感，Masterpiece采集器还可以在采集的同时直接使用【相似图】功能。点击图片右上角的【相似】按钮，可以搜索风格相似的图片，省去很多步骤，一键采集灵感。不拘泥于某一个网站，无限拓展你的灵感边界。
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批量多张图片采集
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AI智能标签：智能提取图像特征，推荐相关匹配标签，让您后续的排序和使用更方便。
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各种姿势采集图片：传单采集，快速拖放，尽可能方便地选择它们。
传单采集图片
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最好的杰作采集器献给最爱设计的你，你值得拥有，还不赶紧解锁采集新姿势！
如何安装杰作采集器
点击大作首页的[采集器]按钮，下载并安装大作采集器。
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智能标签采集器( 如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2022-02-20 21:28
智能标签采集器(
如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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智能标签采集器(
如何把优采云采集器2个标签采集的内容组合在一起改怎么做)
优采云采集器标签组合截图教程_爬虫软件技术与爬虫软件网页资料采集器传送门
图 160S
2018 年 10 月 26 日
如何组合优采云采集器2个标签采集的内容？
这里可以使用优采云采集器的标签组合，如下图：
我们把标题和下载地址标签组合成一个新标签，用“$$$$”隔开，我们的测试结果如下：
那么还有另一种组合标签的方式，见下图：
这个测试的结果是什么？应该和上面的情况一样。谁知道呢，让我们测试一下看看。
哦，太神奇了，都是一样的，所以有两种结合方式
标签组合功能使用说明
优采云采集器v7版本增加标签组合功能。很多朋友发现组合的结果和自己想要的结果不一致。让我解释一下这个功能的使用。
1.标签组合为文件下载前的内容
有朋友发现a标签中下载了一个文件，原来的地址是aaa，而下载或探测的地址是bbb，那么，如果在b标签中结合使用a标签，a标签的值为啊。为什么？使用这种处理方法是因为文件下载发生在标签组装之后。如何实现标签的内容是文件下载后的结果？您可以创建一个新标签，选择“自定义固定格式数据”，然后将标签组合的内容放入其中。此处的替换将在文件下载后执行。
2.优采云采集器内容页面标签循环采集并添加为新记录
如果这两个组合的标签是内容页标签，当这两个标签组合在一起时，会根据循环次数最多的记录生成一条循环次数相同的新记录。如果某个标签的循环次数较少，则新生成的标签中该标签的值为空。例如，标签 a 和 b 组合起来生成标签 c。a的循环数为5，b的循环数为3，会产生5个cs，其中前3个标签的值是a和b一一对应。在最后两个值中，b 的值为空。假设a的值为11、22、33、44、55，b的值为aa、bb、cc.c由组合而成，则生成的c值为11aa、22bb、33cc、44， 55.
3.优采云采集器列表页标签和内容页标签组合
如果这两个标签中的一个是内容页，另一个是列表页，则内容页将参与第2项中的循环处理，在此过程中列表页将被视为字符串。合并完成后，程序会进行数据处理操作。最后，将组合选项卡中的列表页选项卡内容替换为实际值。可以提取并再次下载组合结果。比如内容页a和列表页b组合生成c，其中a的值为11、22、22，b的值为bb，则c的第一个组合结果为11、22， 33，然后处理数据。如果b的值为bb，那么最终的结果可能是11bb、22bb、33bb。
有的朋友可能会说，为什么要把这个功能搞得这么复杂。其实这个函数主要用于第一个函数，其他的组合可能会产生和原来想法不同的结果。建议您不要滥用此功能，也不要将其视为灵丹妙药。
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智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-02-17 03:01
智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。 查看全部
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。 查看全部
智能标签采集器(智能标签采集器——【易君·易标王】)
智能标签采集器——【易标王】，实现摘抄内容在电脑端智能变为电子档，
有，有一个叫标记一下的软件，可以自动记录，然后手动筛选，每天的一个小时内都只有自己能看，他会把别人存下来，
正则表达式，去重后保存，比如存js，jsx之类的可以保存一堆，就像网页一样，然后进行筛选标记。
有全文标记
标签是根据下标选取；标题是因为是句子，就像链接一样，所以我们需要一套标题机制。有专门的程序，来记录每个页面的标题，这对于做网页效率来说，
需要分三种情况:1.所有内容都写成标题式，例如实现上传头图后，采集下载这一篇文章标题，可以用正则或者判断标题选取关键词，比如百度文库的图片收集2.选择保存内容，正常标题标题式3.只存重点内容（如图片、word文档、某个公众号排版）。其实整个过程涉及上传图片、上传文件（包括压缩包）、打开文件编辑内容、转化为文件、编辑转化格式、再上传图片、上传文件、编辑内容、上传打包文件、解压或下载这个文件；其实这个过程涉及将图片或文件解压，生成文件夹，然后用一个二维列表或者多个二维列表存储整个文件，并将文件分类编辑，再上传文件或者文件夹。
其实这个过程也涉及了请求路径定位、获取路径中的重要字段等操作。这个过程可以实现嵌入实时更新的同时，只需要将有些文件压缩成小文件，通过一个双向链接跳转即可。
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-02-14 21:01
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。 查看全部
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。 查看全部
智能标签采集器(智能标签采集器如何解决重复商品抓取不完善的问题)
智能标签采集器相对于手动录入标签的完善功能来说，采集的录入速度快。并且标签的多样性，不局限于“商品”、“店铺”等单一标签。新手用户可以按照自己需求标签、范围、以及近30天商品等多种组合方式标注，自动匹配最优商品的精准标签。可以解决重复商品抓取不完善的问题。并且支持一键填写发货快递进行快递名称的组合标注。
对于商品价格等组合选择，可以自己多建立一个筛选组合。比如：某一个时间点、多个不同商品进行组合，优势就非常明显了。
最好是自己根据产品系列进行标签，便于统计业绩，生成对应的报表。“智能标签采集器”会根据需要，自动匹配不同的列名作为商品列表标签，能够自动抓取全部品类下所有商品的标签列表，是商家节省采集、编辑标签的工作量，提高产品上架效率的利器。
最好是自己通过商品关键词标签进行扫描。商品主关键词，匹配出合适的商品标签。再用其他关键词进行商品列表标签的重复采集。为了方便效率商家可以建立多个不同标签进行商品列表标签自动匹配，只要上架商品，就能自动抓取到标签。建议可以找达标分析，里面免费可以下载分析报告用来统计商品列表标签。一般商家都会使用其中的达标商品标签来抓取，可以快速抓取很多不同标签商品。
可以选择标签表进行合并等是否采集标签，这样从生意参谋操作得方便很多。
