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在过去的三十年里，软件行业经历了翻天覆地的变化。除了新技术层出不穷之外，软件开发方法也发生了巨大的转变。 为了适应行业不断变化的需求，软件开发经历了革命性的变革。 早期，软件被设计用于在独立系统上运行。它们是代码量较少的程序，只有一个代码库。这些程序遵循的是单体式软件架构。 随着软件规模的不断扩大，代码库变得越来越难以管理。于是，软件被分解成更小的部分。 这些系统采用了微服务架构。今天，我们将探讨这两种架构之间的区别。 什么是单体架构？ 单体系统是在同一个代码库中构建的。这个代码库根据系统的业务或技术功能被划分为多个模块。 随着软件系统规模的不断扩大，系统的复杂性也持续增长。这可能会导致代码库难以维护。 什么是微服务架构？ 微服务架构使大型系统更易于管理。它将系统分解为称为服务的更小的单元。 每个服务只负责软件系统的一部分功能。这些服务相互通信，从而使整个系统协同工作。 微服务架构与单体架构的比较 如何选择以及何时选择 如前所述，单体系统拥有单一的代码库。它们通常被划分为多个层级，因此有时也被称为多层系统。 微服务架构将系统分解为多个更小的系统，称为服务。其理念是让这些更小、相互连接的系统分别负责软件的特定功能。 当我们需要为独立系统构建小型软件时，单体架构是一个不错的选择。而当我们需要开发大型企业级应用程序时，微服务架构则是更佳的选择。 开发流程：哪种更好？ 单体系统更容易开发。它们不需要任何特定的领域知识和专业技能。微服务开发起来更具挑战性。 如果没有相应的知识和熟练的技术人员，采用微服务架构存在风险。 开发微服务仅凭架构知识是不够的。领域专业知识和容器技术知识必不可少。 可扩展性问题 微服务提供了一种可扩展的架构。这些系统更容易扩展。您可以根据系统需求的增长添加新的服务。 将新功能集成到系统中也更加容易。我们无需担心会影响现有系统的运行。 对于单体系统，扩展系统需要对代码进行大量的内部修改。这可能会扰乱模块的运行，甚至包括那些未进行更新的模块。 软件部署 在部署方面，单体系统更容易部署。它们只需部署一个 WAR 文件即可。 而微服务系统的部署过程则更为复杂。 部署前需要检查各个服务之间的依赖关系。不同服务之间需要实现顺畅的信息传输。 系统更新 要更新单体式软件，您需要先关闭整个软件，然后再重新启动更新后的版本。 由于整个软件只有一个代码库，任何细微的更改都会影响整个软件。 更新微服务则相对简单。只需部署更新后的服务，而系统的其余部分仍然可以正常运行。我们无需为了进行一次更新而关闭并重新启动整个系统。 系统组件的重用 重用单体系统中的任何部分代码都是一个非常繁琐的过程。即使系统被划分为模块，重用这些模块也需要严格遵循模块的输入和输出规范。 微服务架构以服务的形式提供了更多可重用的组件。由于每个服务负责软件的一个特定功能，因此在开发其他系统时重用这些服务相对容易。 企业可以选择一种或两种架构。这取决于他们的软件需求及其底层架构要求。大多数企业正在转向微服务架构。 然而，仍然有一些应用程序在单体架构下运行得更好。最终的选择取决于哪种方案能够提供最高的效率。
如今，无服务器计算正迅速发展。有些人可能会将无服务器计算与点对点网络模型混淆。 但实际上，无服务器计算是一个完全不同的概念。它为供应商提供函数即服务 (FaaS) 平台，该平台无需存储数据即可执行应用程序。 无服务器计算持续增长的关键原因之一是它能够在不干扰或影响用户工作效率的情况下运行。 亚马逊是首家提供 FaaS 公有云服务的公司，于 2014 年推出了 AWS Lambda。 我们将探讨 AWS Lambda 在娱乐、游戏、科技和媒体等行业的一些主要应用案例。 了解一些流行的 AWS Lambda 用例 AWS Lambda 在娱乐行业的应用案例 AWS Lambda 与 Netflix Netflix 作为领先的 OTT 平台，为超过 1.25 亿用户提供内容服务。Netflix 与 AWS 云服务合作，借助 AWS 的强大功能，可以根据需要扩展资源。 Netflix 使用 AWS Lambda 以高效的方式处理视频，并加快数据处理速度。 AWS Lambda 的另一个关键应用领域是 Netflix 的数据备份。Amazon Lambda 处理内容并决定文件是否需要备份。 如果文件已经备份，AWS Lambda 会检查并处理现有备份是否需要进行修改。 AWS Lambda […]
早期，口碑传播是一种强大的营销手段，许多公司都利用它来促进销售、增加收入。随着时间的推移，联盟营销成为创收的重要组成部分。本文将探讨机器学习在联盟营销中的影响。 如今，许多企业都在利用机器学习来提升其营销策略。 我们大多数人使用移动设备上网购物或进行其他活动。人工智能在此发挥作用，它可以帮助收集各种客户信息。 这有助于营销人员制定各种营销活动，并增加公司的收入。 如今，消费者对个性化体验的期望越来越高。机器学习可以帮助营销人员创建相关的客户细分群体。 此外，机器学习在了解客户情绪方面也非常有用。例如，它可以分析客户的肢体语言以及他们对特定产品的反应。 除此之外，价格也是大多数消费者关注的主要因素。机器学习还可以帮助企业确定产品的价格。 机器学习在联盟营销中有何重要性？ 识别基于联盟营销的关键词 机器学习模型可以帮助企业分析用户意图。通过这种方式，企业可以根据关键词规划目标受众。 例如，用户 X 在网上搜索“衬衫”，而用户 Y 搜索的是“黑色棉质衬衫”。 通过后者的搜索，企业可以更准确地了解用户的购买意图。之后，企业可以将联盟链接添加到该特定产品页面。 正是在这一点上，机器学习可以帮助企业识别一组关键词所代表的购买意图。 然后，企业可以将相关的联盟产品整合到他们的网站上。 利用机器学习驱动的聊天机器人提升客户互动 基于机器学习的聊天机器人可以处理各种请求和疑问，并将其转化为与用户的有效对话。 机器学习算法能够理解用户的语言。 此外，聊天机器人还可以根据客户在聊天中使用的关键词，推荐与联盟计划相关的产品。 通过识别模式进行营销活动推荐 机器学习擅长从网站收集的数据中提取洞察。 这些洞察主要涉及消费者行为以及影响消费者做出特定反应的因素。 此外，对于特定的搜索引擎优化（SEO）活动，机器学习有助于生成长尾关键词，从而优化联盟营销链接。 此外，它还能帮助联盟营销人员在正确的渠道进行精准投放。 这种精准投放基于用户的年龄、性别、活跃时间等人口统计学信息。 机器学习可以帮助您的组织选择表现最佳的联盟营销项目。所有这些活动都能帮助您增加收入。 结论 在线营销是机器学习应用广泛的领域之一。它帮助许多企业深入了解消费者行为和市场趋势。 因此，机器学习以及人工智能的其他分支领域共同构成了一种强大的营销工具。
数据安全对于任何涉及在线交易的行业都至关重要。在传输敏感数据的过程中，面临的风险会成倍增加。 因此，我们需要建立一套安全流程，使我们能够在进行交易的同时，防止任何可能窃听数据交换的入侵者获取我们的信息。 这就是令牌化技术发挥作用的地方。 令牌化是指使用唯一的标识符符号来代替敏感数据，同时保留数据中包含的所有原始信息。 敏感数据会被替换为令牌，这些令牌可以通过令牌化系统映射回原始数据。 如果没有相应的令牌化系统，这些令牌将无法使用，因为它们无法被逆向还原。 令牌化技术已被越来越多的中小型企业采用，以提高其电子商务交易的安全性，同时符合行业标准和政府法规。 代币化是如何运作的？ 如前所述，令牌化技术的工作原理是将敏感数据替换为令牌。为了理解该系统的工作原理，让我们以信用卡或借记卡交易为例。 任何基本的借记卡或信用卡都包含诸如 PAN 号码、有效期和安全码等信息——这些信息都可以进行令牌化处理。让我们以 PAN 号码为例进行说明。 当商家刷卡时，与该卡关联的 PAN 号码会被替换为令牌，这些令牌通常是随机生成的字母数字 ID。 这样，原始 PAN 号码就不会进入商家的系统。但是，商家可以保存生成的令牌，以便记录客户信息。 然后，该令牌会被发送到支付处理机构。支付处理机构会对该 ID 进行解令牌化处理，并授权交易。 任何特定的令牌仅对一个商家有效，因此，即使第三方获得了该商家生成的令牌，也无法使用它。该令牌无法用于与其他商家进行任何交易。 令牌化的实际应用案例 房地产资产代币化 房地产代币化是指利用基于区块链的代币，将房地产资产分割成更小的所有权份额。这有助于提高流动性较差的房地产资产的流动性。 2018 年，总部位于纽约的资产管理公司 Elevated Returns 完成了其首笔房地产代币化交易。此次交易涉及位于科罗拉多州阿斯彭的瑞吉度假酒店，价值 1800 万美元，并在以太坊区块链上进行。 Elevated Returns 最初计划将瑞吉度假酒店约一半的股权作为单一资产出售。 后来，该公司决定通过出售代币的方式出售 18.9% 的所有权。此次销售与 Templum Markets LLP 合作，并在 Indiegogo 平台上进行。 艺术品代币化 著名艺术家的原创作品的版画通常由艺术品所有者出售。假设某幅画作大约有 1000 张版画。 这些版画可以通过特定公司持有所有权的方式进行代币化。该公司随后可以向公众提供代币，供其兑换单张版画。 兑换后，版画可以实物寄送到指定地址。 如果兑换的代币价值未达到特定阈值，则代币持有者可以根据其评估价值拥有该版画的一部分所有权。 例如，TheArtToken […]
什么是滴灌式营销？ 滴灌式营销是一种直接营销技术，通过这种技术，您可以进行潜在客户培育，从而获得客户。这种方法涉及在较长一段时间内持续不断地向客户发送营销信息。 执行滴灌式营销活动最有效的方法是电子邮件营销。 在滴灌式营销活动中，您不会在与客户的第一次互动中就推销产品或服务。事实上，滴灌式营销是一个耗时但注重结果的过程。 在滴灌式营销活动期间，您可以跟踪客户在您网站上的行为。您还可以通过向他们发送他们感兴趣的内容，与他们进行零散的互动。 多年来的实践表明，B2B 滴灌式营销活动能够有效地与客户建立良好的关系。滴灌式营销的一些关键特征包括相关性、个性化、关注用户行为和自动化。 这些关键特征将帮助您轻松实现目标。 在本博客的下一部分，我们将探讨一些优秀的 B2B 滴灌式营销案例。我们希望这将有助于您理解这一概念。 以下是 5 个 B2B 邮件营销活动示例，您可以从中学习。 欢迎和入职邮件 Asana 是一款基于移动端和网页端的应用程序，可帮助您的团队组织、管理和跟踪日常任务。 Asana 利用欢迎和入职邮件来吸引客户并介绍其工作流程。通过这些邮件，他们邀请客户在应用程序上启动新项目。 他们精心设计了邮件，让客户只需点击一下即可开始工作。 邮件中包含一个行动号召 (CTA) 按钮，点击该按钮后，客户将被重定向到应用程序的主页。 Asana 的欢迎和入职邮件还简要介绍了应用程序的功能。 这些功能包括创建任务、将任务分配给团队成员、添加任务截止日期以及标记已完成的任务。 这种做法有助于让客户了解他们的应用程序。 互动邮件 Litmus 是一款电子邮件营销工具，可帮助您创建、测试和分析电子邮件。这样，您的电子邮件营销活动就能在市场上取得更好的效果。 显而易见，如果一家电子邮件营销服务提供商自己开展电子邮件营销活动，那肯定会非常精彩。Litmus 为其电子邮件设计大会设计了一封电子邮件。 在这封邮件中，他们运用了“彩蛋”技巧，赠送了五张免费的大会门票。 这些电子邮件是专为精通技术的电子邮件设计师受众设计的。Litmus 为我们提供了一个经典的 B2B 互动邮件示例。 这些邮件也被称为“自我推广邮件”，因为一旦您的邮件到达目标受众，收件人就会为了获得更多免费门票而将邮件转发给其他人。 活动推广邮件 CoinDesk 是一个专注于数字货币和比特币的新闻网站。CoinDesk 每年都会举办一次共识大会。但在 2017 年，他们策划了一场精彩的“滴灌式”营销活动。 在 2017 年的共识大会期间，CoinDesk 分析发现参会者对此次活动非常满意。 于是，他们充分利用了参会者的积极情绪，宣布了 2018 年的活动日期。他们精心设计了推广邮件，邮件内容深受大家喜爱，因为他们为 2018 年的会议门票提供了大幅折扣。 […]
如今大多数企业都依赖互联网，因此他们的网站和移动应用程序不能再依赖过时的内容分发网络（CDN）。 传统的内容分发网络是根据使用缓存的内容设计的，但现在已无法有效处理大多数移动应用和网站使用的动态内容。 新一代CDN能够分发动态内容，这也是它们被用于构建当今现代应用程序和交互式网站的主要原因。 使用新一代CDN的客户还可以改善所有类别的访问者指标，包括页面加载时间、客户留存率和转化率以及网站低跳出率。 如今的网站需要更先进的内容分发网络，这些网络应具备现代功能，例如报告、应用程序控制等。 这将帮助企业深入了解客户，并辅助他们做出决策。 此外，传统CDN无法提供实时服务，只能分发静态内容。它也只是一种单向分发网络，利用世界各地的缓存数据来显示搜索结果。 在购买CDN之前，需要考虑以下几点： 从事下一代CDN业务的各类公司列表 1. SynEdge SynEdge 是领先的下一代 CDN 服务提供商之一。他们通常采用优化的策略来部署多个 CDN 平台，这有助于最初的决策过程。 这将帮助您自动选择最适合您的 CDN（即距离您最近且延迟最低的 CDN）。 2. Blackmount 现在很多人都在使用流媒体服务，并开始将云存储作为一种存储选择。为了获得良好的在线存储或流媒体体验，我们需要优质的网络，因此我们的CDN（内容分发网络）需要更快。 Akamai 是下一代 CDN 市场的知名企业，其市场份额约为 CDN 网络总量的 20%。 该网络还能为用户提供网站性能报告、及时的媒体传输，甚至一些基于云的安全解决方案，从而为用户提供帮助。 3. Streamhash Streamroot 是 Streamhash 推出的一款混合型下一代 CDN 解决方案。这款 CDN 凭借其低延迟的下一代 CDN 服务，帮助您触达庞大的用户群体。 该服务采用自适应比特率 (ABR) 编码和 HTTPS 协议，为您提供流畅无卡顿的流媒体内容。 这款 CDN 确保您在应用程序或网站上持续观看不同内容时，都能保持稳定的流媒体速度。 4. ARA Networks ARA […]
数据挖掘的概念是什么？ 数据挖掘是分析大量数据以发现新模式、含义、规则、相关性、异常和未来预测的过程。术语数据挖掘也称为“数据库中的知识发现”。 数据挖掘对于未来的预测或结果很有用。此外，您还可以使用数据挖掘来构建机器学习 (ML) 模型，该模型为搜索引擎算法等人工智能 (AI) 应用程序以及 Netflix 和 Spotify 等许多应用程序的推荐提供支持。 数据挖掘对于统计学也至关重要，统计学是对数据关系的数值研究。 数据挖掘的目的是从数据库中可用的数据集中提取信息，并将该信息转换为有意义的结构化过程，以便有助于进一步使用。 现在，在下一步中，我们将弄清楚数据挖掘的过程。 数据挖掘的 5 个关键步骤 数据整合 首先，您需要从各种来源收集数据并将它们集成到一个门户（数据库）中。这些数据可以是任何东西，从有用的到不太有用的，定性的到定量的，连续的到离散的。 数据选择 与第一步一样，我们收集了数据库的数据。现在，在这一步中，我们必须标记并选择需要保留的最相关的数据。 数据清理 因为我们从各种来源收集了数据。因此，数据可能会包含一些缺失的数字、错误或不一致。因此，为了摆脱这种情况，我们需要应用不同的技术。 造型 为了首先对数据进行正确的建模，我们需要创建数据集。每个数据集都包含有关特定主题的信息。并且，下一步应该是测试数据以确认其质量。 评估 在此阶段，将以满足业务目标的方式评估数据。此外，在这个阶段，由于从流程中发现新的数据和信息，可能会出现一些新的业务需求。 在数据挖掘过程中了解业务是至关重要的部分。 现在，在博客的下一部分中，我们将了解一些最佳的数据挖掘技术。 促进业务增长的 11 种数据挖掘技术 数据仓库 如果没有适当的数据仓库系统，几乎不可能实现数据挖掘。数据仓库涉及在数据库中构建数据以供进一步使用，例如分析商业智能数据、报告等。 但数据仓库的首要任务是对数据进行排序、分类，并设置元数据以便于识别。这样做时，此时不重要的数据将被丢弃。 数据需要分类 数据分类是指将不同的数据集划分为不同的类别。这种技术就像数据聚类。 在聚类中，数据被分成不同的部分，但在数据分类中，数据被分为不同的类别。 数据分类是数据挖掘的一项非常重要的技术，因为一旦您的组织确定了数据的主要特征，他们就可以根据需要对数据进行分类。 将数据分成簇 数据聚类意味着将本质上相似的数据集组合起来。让我们通过一个例子来理解这一点。 假设我们对美国肯德基进行聚类，那么这里，肯德基芝加哥将是一个集群，芝加哥员工的电子邮件 ID 是同一组数据，将属于各自的集群。 清洁数据是关键 数据清洗是数据挖掘的一项关键技术。我们为维护数据库而收集的数据称为原始数据。而且，必须对这些原始数据进行清理和格式化以供进一步使用。 数据清理包括数据建模、数据从一个集群迁移到另一个集群、ETL（提取、转换和加载）、数据集成和聚合的各种要素。 干净的数据本身就等同于业务增长。而且，不干净的数据是不可靠的，因此对组织来说毫无意义。 遵循跟踪模式 跟踪模式涉及识别数据使用模式和监控趋势。而且，通过分析这一点，您的组织可以做出更好的决策。 跟踪模式是数据挖掘的基本技术。那么，让我们通过一个例子来理解这一点。假设您的组织分析了 XYZ 产品在特定人群中的销售趋势，该人群表现良好。 因此，他们可以在该产品表现不佳的另一个位置使用类似的技术 回归 […]
许多 ITOps 团队已经实施了 AIOps 功能并获得了巨大的收益。让我们了解一下 AIOps 用例的实现。 企业一直在努力发挥数据的真正潜力。然而，由于人工智能和机器学习的进步，我们现在有了解决方案来管理和浏览这些以前无法管理的数据。 这些解决方案在 IT 运营中统称为人工智能。 尽管该框架尚未成熟，但许多公司肯定会从中受益。 IT 团队一直在努力寻找使用它的方法来简化其职能并提高团队效率。 AIOps 用例 AIOps 用例事件降噪：Ensono 在当今日益动态、复杂和相互依赖的环境中，团队被大量的事件淹没。 这会增加冗余工作负载、效率低下，并增加在所有其他事件之间错过关键警报的风险。 通过采用 AIOps，团队现在能够将机器学习应用于实时数据和历史数据，以发现模式并识别和抑制接近正常范围的事件。 AIOps 可以使用推理模型将这些警报分组在一起，从而将超载警报的收件箱转变为一些重要的警报。 这可以减少事件噪音，确保更有效、更快速地关注关键警报。随着其余事件噪音被消除，关键事件会更好地突出显示。 Ensono 是一家美国基础设施管理提供商，运营 IT 基础设施，并为许多顶级企业的关键任务工作负载提供支持。 随着 Ensono 业务的发展，对其 IT 基础设施的有效监控对于向客户提供畅通无阻的服务至关重要。 Ensono 正在标准化其各种硬件、操作系统和应用程序的技术和相关流程。 TrueSight Operations Management 提供性能监控和事件管理等服务。 引入 TrueSight 后，Ensono 能够通过管理客户票证将客户数量从每月 10,000 多张减少到几百张，从而维持为客户提供卓越的服务。 预测警报：Place Park 技术和 AIOps 用例 TDC NetDesign 通常，IT 团队会在用户发现系统问题后才发现系统中的问题，然后被迫匆忙检查系统以查找并纠正错误。 […]
数据可视化是借助图形表示来显示数据集的过程。数据可视化工具映射数据值和图形，让用户更清楚地了解数据集。 为什么选择Python？ 基于Python的系统提供各种图形库，帮助数据分析师创建实时、交互式和高度定制的数据图。它帮助他们直观地表示不同的数据集及其关系。 我们将在本博客中介绍一些最好的基于 Python 的数据可视化工具。 基于 Python 的最佳数据可视化工具列表 当谈到基于Python的数据可视化工具时，我们可以根据它们使用的系统对它们进行分类。 Matplotlib Matplotlib 被认为是数据可视化工具的先驱。约翰·亨特在许多其他科学家的帮助下多年来创造了它。 您可以在 Matplotlib 中轻松表示非常复杂的数据关系。它是一个开源系统，为许多其他数据可视化工具提供了帮助。 您可以拥有四个图形用户界面工具包，可以通过 Web 应用程序服务器、Jupyter 笔记本和 Python 脚本使用它们。 您还可以创建直方图、条形图、误差图和功率谱。 它是最强大的数据可视化工具之一，但在 Matplotlib 中生成这些图形的过程非常复杂。涉及到大量的后端编码，有些耗时。 熊猫 Pandas 具有与 Matplotlib 工具相同的功能，因为它使用 Matplotlib 的开源系统。 Pandas 使您能够灵活地执行复杂的编程，从而相对轻松地生成绘图。 这个数据可视化工具为您提供了很多选项来展示您的创造力并以各种形式表示数据。使用 Pandas 可以节省大量精力和时间，因为它比 Matplotlib 涉及的编码更少。 阴谋 Plotly 是一个基于 javascript 的数据可视化工具。它还提供了一个用于数据可视化的在线平台。 Plotly 为用户提供了最具交互性的界面之一。 您还可以创建一些独特的图表，例如树状图、3D 图表和等高线图，这是大多数其他工具无法生成的。 维斯皮 Vispy 是最好的基于 OpenGL 的工具之一，它提供非常高的速度，可以帮助用户快速生成图形。 其跨平台集成的能力也值得称赞。 […]