亚洲国产精品无码久久大片,亚洲AV无码乱码麻豆精品国产,亚洲品质自拍网站,少妇伦子伦精品无码STYLES,国产精久久久久久久

　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)能帶來(lái)什么好處大量企業(yè)和個(gè)人開(kāi)始使用(組圖)
　　在數據量爆炸性增長(cháng)的Internet時(shí)代，網(wǎng)站與用戶(hù)之間的通信本質(zhì)上是數據交換：搜索引擎從數據庫中提取搜索結果并將其顯示在用戶(hù)面前：電子商務(wù)公司描述產(chǎn)品描述，價(jià)格顯示在網(wǎng)站上，供購買(mǎi)者選擇他們喜歡的產(chǎn)品：社交媒體在用戶(hù)生態(tài)系統的自我互動(dòng)下生成大量文本，圖片和視頻數據。如果可以分析和利用這些數據，不僅將幫助第一方公司（即擁有數據的公司）做出更好的決策，還將對第三方公司有利。
　　
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)有什么好處？
　　許多公司和個(gè)人已經(jīng)開(kāi)始使用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集 Internet公共數據。因此，對于公司而言，互聯(lián)網(wǎng)上的公共數據可以帶來(lái)什么好處？在這里，將使用一個(gè)知名的家用電器品牌。
　　插圖
　　作為家電品牌，家電電子商務(wù)市場(chǎng)的重要性日益突出。品牌需要及時(shí)了解競爭對手的產(chǎn)品特性，價(jià)格和銷(xiāo)售情況，以便及時(shí)跟蹤產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)策略的進(jìn)度，從而了解自己和敵人并贏(yíng)得競爭。過(guò)去，為了獲得競爭對手產(chǎn)品的特性，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部門(mén)將手動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)電子商務(wù)產(chǎn)品頁(yè)面，手動(dòng)將其復制并粘貼到Excel表中，并制作一份具有競爭力的產(chǎn)品分析報告。但是，這種重復性的手工操作不僅浪費寶貴的時(shí)間，而且由于疏忽而少復制幾個(gè)數字也可能導致數據錯誤。咨詢(xún)公司每周都會(huì )報告競爭對手產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況，但是該報告缺乏實(shí)時(shí)性。難以根據迅速變化的市場(chǎng)及時(shí)調整價(jià)格和營(yíng)銷(xiāo)策略。針對以上兩個(gè)難點(diǎn)，無(wú)法實(shí)現自動(dòng)化，無(wú)法獲取實(shí)時(shí)數據，實(shí)現實(shí)時(shí)自動(dòng)數據采集。
　　
　　上面的示例只是數據應用冰山一角。近年來(lái)，隨著(zhù)大數據分析的普及，畢靜擁有要分析的數據。 Web爬蟲(chóng)技術(shù)已成為大數據分析領(lǐng)域中的第一個(gè)鏈接。對于這些公共數據的應用價(jià)值，我們可以使用KYC框架來(lái)了解，即KnowYourCompany（了解您的公司），KnowYourCompetitor（了解競爭對手），KnowYourCustomer（了解您的客戶(hù)）。這是通過(guò)理解和執行公共數據的簡(jiǎn)單描述性分析可以帶來(lái)的價(jià)值。此外，通過(guò)機器學(xué)習和統計算法分析，它可以在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域幫助公司出色地完成4P（產(chǎn)品：產(chǎn)品創(chuàng )新，Pace：智能位置選擇，Pice：動(dòng)態(tài)價(jià)格，促銷(xiāo)：數據驅動(dòng)的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)） ：在金融領(lǐng)域，數據驅動(dòng)的信用調查和其他應用將帶來(lái)越來(lái)越大的價(jià)值。
　　信息采集源自網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的實(shí)際應用。它可以幫助傳統企業(yè)輕松獲取行業(yè)信息，并降低企業(yè)使用大數據的門(mén)檻。 查看全部

　　阿里云ecs官網(wǎng),：采集系統上云自動(dòng)化saas系統
　　采集系統上云自動(dòng)化saas系統，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是實(shí)現用戶(hù)的實(shí)時(shí)自助式登錄、注冊、點(diǎn)擊、自動(dòng)搜索、自動(dòng)回復、消息推送、視頻聊天、虛擬物品、會(huì )員等功能。
　　erp
　　路徑上肯定是自動(dòng)化，人無(wú)我有，人有我優(yōu)，人優(yōu)我轉。
　　一般來(lái)說(shuō)目前還是電商自動(dòng)化，可以利用零售云或者leancloud等，直接用c接口模擬客戶(hù)端的訪(fǎng)問(wèn)方式進(jìn)行交易。
　　內部可用亞馬遜云或者阿里云+微軟的azure等。外部可以用googleamazon/yahoo/facebook等。
　　首先感謝對亞馬遜erp的建議?？鐕髽I(yè)一般使用的會(huì )是microsoftazure+亞馬遜erp+mqcloud平臺。
　　目前比較流行用leancloud/blink等
　　目前最為實(shí)用的是阿里云ecs(官網(wǎng)::首頁(yè)-阿里云大學(xué))，安全穩定.靈活可拓展.不占用本地機器。下圖是阿里云ecs一些案例：有任何問(wèn)題隨時(shí)可以找客服。隨時(shí)可以申請支持！而且有任何問(wèn)題隨時(shí)可以向客服反饋，阿里云ecs的支持更是有著(zhù)大牛的客服團隊,一對一幫助您。（阿里云ecs不僅僅提供給了客戶(hù)網(wǎng)絡(luò )和存儲空間的高性?xún)r(jià)比，還提供網(wǎng)絡(luò )和存儲定制、主題空間、網(wǎng)絡(luò )和存儲定制、權限和運維等業(yè)務(wù)范圍內的專(zhuān)業(yè)服務(wù)，包括數據安全、最佳路由策略、數據分析工具、服務(wù)、速率、存儲控制規劃、虛擬化、云上能源管理等等）。
　　可以訪(fǎng)問(wèn)阿里云ecs官網(wǎng),了解阿里云ecs不斷優(yōu)化的功能和服務(wù)：支持阿里云ecs以及ecs作為erp的補充：作為一個(gè)erp的補充：作為erp配套的e-host，配合阿里云ecs提供了基于httpssb的erp訪(fǎng)問(wèn)控制和端到端限制策略：簡(jiǎn)化了erp的數據出錯可能性，保證數據安全：實(shí)現配置文件從本地保存到云端：強大的開(kāi)放能力對接，使得erp系統集成成為可能。
　　比如在電商平臺上：可以直接在電商客戶(hù)端設置ssb的數據服務(wù)，erp查看后直接上傳到ecs：這樣從erp服務(wù)器上下載的數據不可以直接上傳到阿里云ecs，需要寫(xiě)入本地ecs后再上傳到erp服務(wù)器上：。 查看全部

　　5g智能云游戲上的表現不如3g時(shí)代的節點(diǎn)
　　采集系統上云了啊，5g時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，大家都說(shuō)5g智能云游戲上的表現不如3g時(shí)代的節點(diǎn)，大家預測5g時(shí)代智能云游戲可能會(huì )迎來(lái)成熟期，競爭會(huì )比較激烈。到時(shí)候相信不管是搜狐或者騰訊會(huì )競爭白熱化，京東和網(wǎng)易相對會(huì )有競爭優(yōu)勢，中小公司會(huì )被邊緣化。
　　玩家不想被上，上了又怕被下，
　　我現在也在想這個(gè)問(wèn)題，但是想這些的時(shí)候心很大啊，畢竟也不能去騰訊網(wǎng)易游戲看人家一眼啥的，在yy看沒(méi)人找我說(shuō)話(huà)我也不會(huì )說(shuō)話(huà)，現在。想想。
　　你的發(fā)展關(guān)鍵是不可控制的，你能把控就可以了。手游靠資源、用戶(hù)、量。頁(yè)游靠下載、數據、量，各有各的難處，
　　手游的玩家就是網(wǎng)癮少年，這一群人長(cháng)大后會(huì )走向極端的，因為沒(méi)有了網(wǎng)絡(luò )，父母對你們的關(guān)注度會(huì )下降，正是由于太閑了，所以哪怕給他們充1塊錢(qián)都不想玩手游了。
　　目前大多數手游都不好操作，特別是集成端游的手游，如果不依靠云端加速的話(huà)，如何安全快速的進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，回復？發(fā)送？跟蹤？這些都是問(wèn)題。大多數同類(lèi)手游都走電信渠道，這樣在時(shí)間線(xiàn)上與廣告商起沖突可能會(huì )遭到起訴。做下本地聯(lián)網(wǎng)，如何保證安全性？你又給發(fā)廣告家錢(qián)了，我也有廣告家錢(qián)了，打不起官司，鬧不起， 查看全部

　　【開(kāi)源】云原生——站式數據中臺PaaS
　　本文來(lái)源于：云原生系統日志采集棧的實(shí)踐
　　數據棧是云本地站數據中心PAAS。我們在GitHub上有一個(gè)有趣的開(kāi)源項目：flinkx。歡迎為我們訂購一顆星星！星星！星星
　　Flinkx是一個(gè)基于Flink的批處理流統一數據同步工具，它不僅可以實(shí)現采集靜態(tài)數據，如mysql、HDFS等，還可以實(shí)現采集實(shí)時(shí)數據，如mysql、binlog、Kafka等，是一個(gè)全局、異構、批處理流集成的數據同步引擎。如果您有興趣，歡迎您訪(fǎng)問(wèn)我們的GitHub社區~
　　[第21頁(yè)]
　　一、普通麋鹿
　　說(shuō)到日志采集，估計會(huì )首先想到相對成熟的解決方案麋鹿。如果它專(zhuān)門(mén)針對cloud native，您可以將采集器稍微更改為fluent d以形成efk。實(shí)際上，上述兩種方案沒(méi)有本質(zhì)區別，采集器只是改變了。最后，使用elasticsearch進(jìn)行存儲、查詢(xún)等
　　Elasticsearch非常豐富和強大，但它也非常昂貴。Elasticsearch使用全文索引，這需要很高的存儲和內存。但是，這些功能通常不用于日常日志管理。這些缺點(diǎn)在主機模式下是可以容忍的，但在云本機模式下是很麻煩的
　　二、沒(méi)有道德的PLG
　　PLG是promtail+Loki+grafana的統稱(chēng)，這是一個(gè)非常適合于云本地日志的采集方案。Grafana是一個(gè)非常好的可視化框架，支持多種數據源。最常見(jiàn)的是將普羅米修斯的數據可視化。洛基是我們今天要討論的主角。這也是格拉法納家族的產(chǎn)品。Promtail是洛基的官方日志
　　與elk相比，該方案具有重量輕、實(shí)用性強、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，并且在顯示中使用grafana減少了視覺(jué)框架的引入。顯示終端的統一也有利于用戶(hù)的使用
　?。ㄒ唬┰拘沦F洛基
　　[第25頁(yè)]
　　Loki是一個(gè)受Prometheus啟發(fā)的水平可擴展且高度可用的多租戶(hù)日志聚合系統。其設計成本低，操作方便。它沒(méi)有索引日志的內容，而是為每個(gè)日志流設置一組標簽
　　與其他日志聚合系統相比，Loki
　　日志沒(méi)有完全索引。通過(guò)存儲壓縮的、非結構化的日志和僅索引的元數據，Loki更易于操作，運行成本更低
　　使用與Prometheus相同的標記對日志流進(jìn)行索引和分組，使您能夠在具有與Prometheus相同標記的度量和日志之間無(wú)縫切換
　　它特別適合于存儲庫伯內特斯莢果原木。元數據（如pod標簽）將自動(dòng)進(jìn)行爬網(wǎng)和索引
　　Grafana本機支持（需要Grafana v6.0或更多）
　　這是Loki對GitHub的介紹。我們可以看到，這是一個(gè)輕量級的云日志聚合系統。目前，社區非?；钴S。此外，還采用了普羅米修斯相似標簽的思想與格拉法納相連進(jìn)行視覺(jué)顯示。這個(gè)想法和用法都非?！霸票镜亍?br /> 　?。ǘ? ♂? 我的兒子promtail
　　Promtail是Loki采集器的官方日志，其代碼在Loki項目中。本機支持日志、syslog、文件和docker類(lèi)型的日志，采集器的實(shí)質(zhì)是根據模式找到要成為采集的文件，然后像tail一樣監視文件，然后將寫(xiě)入文件的內容發(fā)送到存儲終端promtail。上述類(lèi)型的本質(zhì)也是文件，但這些類(lèi)型的文件格式是開(kāi)放的、穩定的，Promtail可以提前對其進(jìn)行進(jìn)一步的分析和封裝
　?。ㄈ﹑romtail服務(wù)發(fā)現
　　1、作為采集器，第一步是找出文件所在的位置，然后執行以下功能，如采集、標記和推送。常見(jiàn)的靜態(tài)日志很容易找到。您可以直接匹配在配置文件中寫(xiě)入的路徑信息。例如，在promtail中，路徑是“/var/log/*”。Log”，即所有以結尾的后綴文件。/var/Log目錄中的日志可以用作采集的對象。但是，在采集k8s模式下登錄有點(diǎn)麻煩
　　首先，讓我們考慮一下k8s上運行的服務(wù)的日志在哪里
　　因此，我們需要將/var/log/pods作為主機路徑裝載到k8s的容器中，以便promtail可以訪(fǎng)問(wèn)這些日志
　　標簽2、
　　可以訪(fǎng)問(wèn)Log promtail，但另一個(gè)問(wèn)題是如何區分這些日志。洛基使用類(lèi)似普羅米修斯的想法來(lái)標記數據。也就是說(shuō)，如果您將日志標記為pod，那么僅僅依靠此路徑就無(wú)法知道pod上有什么標簽信息。這里需要服務(wù)發(fā)現
　　Promtail的服務(wù)發(fā)現直接基于Prometheus的服務(wù)發(fā)現。熟悉Prometheus的學(xué)生必須已經(jīng)配置了Prometheus的服務(wù)發(fā)現配置kubernetes\sd\uuuconfigs和relax\uuconfigs
　　在這里，promtail直接介紹了Prometheus的代碼。與Prometheus不同的是，Prometheus對對象請求更多的資源，如節點(diǎn)、地址、pod、部署等。最后的拼接是metric請求URL，promtail請求的對象是pod，不在主機上的pod被過(guò)濾掉
　　獲取主機的pod信息后，根據名稱(chēng)空間中pod的ID拼接路徑。由于此目錄已裝入容器中，promtail可以將容器的標簽與容器的日志相關(guān)聯(lián)。剩下的就是監視和推動(dòng)
　?。ㄋ模㏄LG最佳實(shí)踐
　　Loki推薦的最佳實(shí)踐是使用damonset部署promtail，將節點(diǎn)的/var/lib/pods目錄掛載到容器中，并借助Prometheus的服務(wù)發(fā)現機制對日志進(jìn)行動(dòng)態(tài)標記，這在資源占用和部署維護難度上都非常低。這也是主流的云原生日志采集范式
　　[k32號]
　　疊木計數的實(shí)踐
　?。ㄒ唬┒褩Ｈ罩疽?br /> 　?。ǘ主機模式
　　堆棧主機模式下的日志聚合類(lèi)似于PLG dameonset模式。每個(gè)主機部署一個(gè)promtail，然后整個(gè)集群部署一組服務(wù)器Loki和visualization grafana
　　Promtail使用靜態(tài)配置來(lái)定義采集的日志。但是promtail畢竟還太年輕，而且它的定位往往是云本地的，所以主機功能還不完善。因此，我們做了一些二次開(kāi)發(fā)來(lái)滿(mǎn)足我們的需要
　　1、logtail模式
　　本機promtail不支持從文件尾部采集。當promtail啟動(dòng)時(shí)，它將推送所有監視文件的內容。這種情況在本地云計算中不是大問(wèn)題
　　在主機模式下，如果要監視的日志已經(jīng)存在并且有大量?jì)热?，promtail將開(kāi)始從頭推送文件的內容。在短時(shí)間內，會(huì )有大量的日志被推送到Loki，由于Loki目前的限制，推送失敗的可能性很大
　　因此，最好的方法是使用類(lèi)似于filebeat的logtail模式，只在服務(wù)啟動(dòng)后將日志推送到文件中
　　在這里，我們進(jìn)行了二次開(kāi)發(fā)，添加了logtail模式的切換。如果開(kāi)關(guān)為true，則在第一次啟動(dòng)promtail時(shí)，不會(huì )從頭開(kāi)始推送日志
　　2、路徑支持多路徑
　　本機promtail不支持多路徑路徑參數，只能編寫(xiě)一個(gè)表達式。然而，真正的需求可能是同時(shí)查看業(yè)務(wù)日志和GC日志
　　但它們屬于同一類(lèi)。單個(gè)路徑的匹配不能覆蓋其中兩個(gè)路徑。不改變代碼的解決方案是為它編寫(xiě)另一個(gè)目標
　　這樣既麻煩又不利于維護。所以我們在這里做了二次開(kāi)發(fā)
　　[k38號]
　?。ㄈ┰票緳C模型
　　傳統的云原生模式最好采用PLG的主流模式。但是，作為一個(gè)整體系統，數據棧對企業(yè)的交付有很多限制，這將導致demoset模式的不可用。最大的挑戰是許可。只能在/var/Lib/pods上裝載一個(gè)命名空間權限
　　在這種情況下如何使用PLG
　　事實(shí)上，主要的變化在于prommail的使用。這里要聲明的第一件事是，多個(gè)服務(wù)堆棧的日志作為文件輸出
　　第一種是選擇damonset模式或sidecar模式。demonet模式的優(yōu)點(diǎn)是節省資源，缺點(diǎn)是需要權限。相反，為了適用更嚴格的交貨條件，我們?yōu)椴杉x擇了sidecar車(chē)型
　　Sidecar模式是在部署每個(gè)服務(wù)時(shí)自動(dòng)為其添加日志容器。容器和服務(wù)容器一起裝載一個(gè)公共的空數據卷。服務(wù)容器將日志寫(xiě)入數據卷，日志容器對數據卷下的日志執行采集
　　[k40號]
　　[第29頁(yè)]? promtail如何在數據堆棧中動(dòng)態(tài)配置標記
　　通過(guò)sidecar模式，讓日志容器和主容器共享一個(gè)日志目錄，從而在promtail容器中獲取日志文件。但是，promtail不知道哪些日志指向采集以及它們的標簽是什么
　　因為你可能只需要采集的日志。日志，或者您可能只需要采集的日志。JSON，或者某些服務(wù)的配置可能不同，所以不能死寫(xiě)。你怎么解決這個(gè)問(wèn)題
　　Promtail在v2.10中增加了一個(gè)新特性，即可以引用配置文件中的環(huán)境變量。通過(guò)這個(gè)特性，我們可以將promtail的path參數寫(xiě)為${log]\upath}，然后將服務(wù)的logpath設置為環(huán)境變量，比如log\upath=/var/log/commonlog/*.log
　　因為我們可以在創(chuàng )建服務(wù)時(shí)通過(guò)環(huán)境變量設置路徑，所以 查看全部

　　電商采集系統軟件有哪些主要功能？五大功能解決方案
　　采集系統上云集成于阿里云，京東云，快手云，百度云，騰訊云，等五大云廠(chǎng)商和開(kāi)發(fā)者共同合作，聚焦在內容、商家、技術(shù)和大數據領(lǐng)域，幫助合作商學(xué)習采集，傳播，營(yíng)銷(xiāo)等完整供應鏈上的技術(shù)。電商采集系統軟件有哪些主要功能？電商采集系統軟件解決方案如下：·移動(dòng)端采集·電商自動(dòng)分流·商品詞過(guò)濾·商品標題過(guò)濾·搜索詞過(guò)濾·自動(dòng)定位·隱藏所有商品鏈接·自動(dòng)采集鏈接字段·采集規則的自動(dòng)識別·專(zhuān)業(yè)的廣告防作弊防騷擾檢測檢測：只針對采集手機端的數據；限制人力采集和檢測低價(jià)垃圾網(wǎng)頁(yè)：只檢測手機端網(wǎng)頁(yè)及頁(yè)面的隱藏的廣告并不能保證商品不被盜?。壕群蜏蚀_率、金額識別·每日更新2次請求列表：每周更新2次整個(gè)采集系統上云集成了如下的模塊：·視覺(jué)中國v標識（包括icp經(jīng)營(yíng)單位icp備案證號）·必須采集的高清圖片·必須采集的小視頻·必須采集的c端認證信息·必須采集的商家認證信息·各行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)發(fā)布的全部鏈接。
　　手機商品頁(yè)采集的話(huà)做加工自然是最優(yōu)的，分析電商數據的實(shí)際情況和需求，滿(mǎn)足不同的目的自然是有不同的軟件?，F在無(wú)論是pc端還是移動(dòng)端網(wǎng)站的訂單、寶貝的信息大都是通過(guò)快捷方式的方式做采集的，所以能過(guò)獲取這些手機數據并做加工處理的平臺是非常好的。這類(lèi)平臺一般都有保證金，可以學(xué)習開(kāi)發(fā)該平臺并將該平臺的數據進(jìn)行接入，以此實(shí)現平臺對接。
　　在以前有很多類(lèi)似的平臺，收費的比較多，網(wǎng)上找找應該有不少。沒(méi)有支付工具的時(shí)候是通過(guò)微信支付或者是銀行轉賬的方式做收集。如果題主你想要這樣做也可以找找有沒(méi)有對應的網(wǎng)站。 查看全部

　　為什么大多數安卓app不支持免密登錄（上）
　　采集系統上云了，各種資源可以進(jìn)行共享了，所以就有可能出現一些新事物，比如ip資源泄露，或者就是一些惡意的賬號也可以利用這些數據去獲取某些利益，所以以后登錄這個(gè)應用不要太過(guò)于依賴(lài)第三方支付寶，你現在每次使用這個(gè)軟件都要填寫(xiě)有效的手機號碼，那么如果你在使用的時(shí)候不小心被網(wǎng)絡(luò )攻擊而泄露了一些信息，那你需要自己去處理，去買(mǎi)一些配備好的專(zhuān)門(mén)的記錄軟件，或者利用一些技術(shù)手段，查看一下自己每次登錄獲取的數據到底存在哪一些地方。
　　xp隨便訪(fǎng)問(wèn)，win7開(kāi)不開(kāi)也是隨便訪(fǎng)問(wèn)，或者我該告訴你，
　　pc不支持就不支持唄，沒(méi)有應該也必須有理由是吧。
　　沒(méi)必要唄，現在互聯(lián)網(wǎng)上那么多監管的不到位的情況，
　　怎么說(shuō)？我覺(jué)得不支持也沒(méi)事，
　　直接跳過(guò)安全驗證直接免登錄好了，這種系統肯定是要求所有用戶(hù)必須登錄的，否則便是非法竊取用戶(hù)隱私。所以也就無(wú)所謂從哪個(gè)應用登錄了。
　　別說(shuō)那么多了，就當所有用戶(hù)都不存在，
　　以前剛剛工作時(shí)幫客戶(hù)做場(chǎng)景定制app的時(shí)候研究過(guò)這個(gè)問(wèn)題，雖然當時(shí)不知道為什么大多數安卓app不支持免密登錄（上家公司交互ui都不懂，就看ui不爽了），看情況不同應該跟安全性有關(guān)吧，當然還有一個(gè)合理的解釋是審核。 查看全部

　　采集系統上云到服務(wù)器安全客戶(hù)端(組圖)
　　采集系統上云到服務(wù)器安全防火墻客戶(hù)端防火墻wifi熱點(diǎn)室內定位系統(無(wú)人機,雷達,紅外管理等)防盜(門(mén)禁卡,監控,攝像頭等)室內位置監控(vhf,vhf+)音頻采集：自動(dòng)采集各類(lèi)音頻數據。地理定位：自動(dòng)從距離根據實(shí)地地理位置計算精準定位。室內定位：對于室內的物體就可以在室內采集定位信息，只要是攝像頭采集物體信息在攝像頭上就可以計算得到距離。對于非攝像頭，用于探頭改造。
　　抓拍視頻，
　　做點(diǎn)畫(huà)質(zhì)不好的、不是太大的、標明位置的短視頻應該還是可以的。有家短視頻應用之類(lèi)的公司推出過(guò)個(gè)人相冊功能，可以提供個(gè)人相冊這樣的功能服務(wù)。
　　短視頻可能是短視頻，長(cháng)視頻可能要裝tv。并且國內的云服務(wù)不是很適合做app的直播，現在直播類(lèi)的直播類(lèi)公司主要就是各個(gè)廠(chǎng)商的深挖。直播可能更注重內容，上面說(shuō)的防火墻和云服務(wù)還是沒(méi)啥卵用。
　　大電視以及衛星電視已經(jīng)進(jìn)入普通家庭，即便家里有atm（銀行）也可以隨時(shí)視頻，所以云服務(wù)沒(méi)什么必要。至于帶寬，有些直播網(wǎng)站貌似還是有一定門(mén)檻的。其實(shí)，最好的應用是手機上搞個(gè)app，一鍵可視頻，信號自動(dòng)到賬，能省去不少麻煩。
　　作為互聯(lián)網(wǎng)公司涉足視頻會(huì )議領(lǐng)域的探路者，我可以給你簡(jiǎn)單介紹下視頻會(huì )議的發(fā)展歷程和一些技術(shù)，讓你能夠有個(gè)基本的了解。
　　1、云網(wǎng)絡(luò )發(fā)展開(kāi)始的時(shí)候，需要走很多彎路，因為運營(yíng)商只認識自己的牌照，不認識ip地址，因此，運營(yíng)商制定網(wǎng)絡(luò )接入規則的時(shí)候會(huì )故意高標準高要求，手段是故意加裝路由器之類(lèi)的東西來(lái)提高路由器交換機的處理能力，帶寬自然成為第一要素，這樣運營(yíng)商和你聯(lián)網(wǎng)就會(huì )變成某種程度上的不對等，這也是現在絕大多數手機不上網(wǎng)的主要原因。
　　所以，業(yè)界初始的基礎通常是專(zhuān)有as和專(zhuān)用路由器，這樣基礎的需求是最簡(jiǎn)單快捷的方式，一旦網(wǎng)絡(luò )建立起來(lái)，一切問(wèn)題就迎刃而解了。而且如果運營(yíng)商封鎖了ip地址，大部分都會(huì )出現問(wèn)題，比如上面說(shuō)的40m、60m數據，很快就無(wú)法了。
　　2、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)從事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廠(chǎng)商，早期主要重心放在自己的app上，之后發(fā)現網(wǎng)絡(luò )再寬也要和ip地址相關(guān)，于是就引入路由器了，如果是在線(xiàn)的情況，很簡(jiǎn)單，路由器在別人手機上接就ok了，對于帶寬有限，一般情況下都無(wú)法全局信息交互（比如上傳和接受等），于是出現了web視頻會(huì )議。但是這種方式在后來(lái)幾乎成為了一種游戲規則，不但缺失了對于終端的了解，而且網(wǎng)絡(luò )安全也是個(gè)大問(wèn)題。
　　3、im云應用云就是數據本地存儲，只要是與（即便是路由器）， 查看全部

　　采集系統上云提供兩種模式，實(shí)現訪(fǎng)客自動(dòng)化互聯(lián)互通
　　采集系統上云提供兩種模式：基于本地服務(wù)器+sdk模式和基于云端服務(wù)器+sdk模式，傳統的采集平臺把精準度很高的訪(fǎng)客數據上傳到云端，再利用云端分析工具，對接、天貓、京東、拼多多等平臺，我們通過(guò)數據采集的方式進(jìn)行訪(fǎng)客去重，對訪(fǎng)客進(jìn)行實(shí)時(shí)的標注跟蹤，將高轉化的訪(fǎng)客作為訪(fǎng)客信息進(jìn)行存儲，等待來(lái)源渠道的數據曝光，一個(gè)新的平臺，就能實(shí)現訪(fǎng)客端的自動(dòng)化互聯(lián)互通，訪(fǎng)客采集的效率大大提高。
　　成立于2012年6月1日，是一家專(zhuān)注于新媒體和互聯(lián)網(wǎng)數據分析、采集、挖掘的技術(shù)公司。旗下目前擁有fiddler、webdocs、flashdocs等核心產(chǎn)品，可以支持百度、谷歌、微信等平臺的自動(dòng)抓取、去重?？偛吭O在深圳，并在上海、西安、北京、廣州、杭州等地設有辦公室，產(chǎn)品被阿里巴巴、騰訊、網(wǎng)易、36。
　　0、uc、豌豆莢、百度、樂(lè )視、搜狗、小米、錘子科技、陌陌、一點(diǎn)資訊、今日頭條、滴滴出行、拼多多、微盟、釘釘、優(yōu)步、阿里車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智齒等公司廣泛使用。
　　百度在瀏覽器上有的啊，如果不需要的話(huà)，
　　1、能識別不同種類(lèi)的采集類(lèi)型，目前百度將采集技術(shù)通過(guò)個(gè)性化廣告獲取的新用戶(hù)用關(guān)鍵詞抓取，
　　2、采集數據來(lái)源精準，
　　3、可以持續增加百度每天的采集次數：采集數量來(lái)源可以基于pc端網(wǎng)站大小限制，按天自動(dòng)上傳到百度，快過(guò)期的話(huà)，網(wǎng)站所有內容也將自動(dòng)下載，
　　4、采集多平臺，不同平臺返回不同價(jià)值鏈接，可以集中管理采集。
　　5、采集的單條數據已經(jīng)是domain格式的數據，無(wú)論是重定向還是iframe方式的抓取，如果直接抓取到響應js代碼，
　　6、js格式可用，比如微信的公眾號采集，
　　7、百度無(wú)法識別ssl劫持數據
　　8、只有采集過(guò)程會(huì )使用到百度授權百度才能自動(dòng)爬取，而一般用戶(hù)一般不會(huì )使用授權過(guò)的采集接口，比如robots.txt，因為可能并沒(méi)有權限使用。以上就是百度采集在pc端的特征，所以說(shuō)pc采集軟件的價(jià)值在于能更好的給我們帶來(lái)高質(zhì)量的外鏈以及更好的效果。 查看全部

　　
從異構數據源收集信息并轉換為用戶(hù)需要的信息過(guò)程
　　關(guān)于Internet信息的思考采集
　　[本文是在這里進(jìn)行集思廣益。請發(fā)送任何建議。歡迎來(lái)到我的主頁(yè)]
　　Internet的飛速發(fā)展為我們提供了豐富的信息，但同時(shí)也提出了如何有效使用它的問(wèn)題。 “豐富的數據和知識不足”的問(wèn)題變得越來(lái)越突出。當前的數據挖掘方法通常稱(chēng)為“知識發(fā)現”或“數據挖掘”。知識發(fā)現涉及諸如數據采集，數據清理和數據輸出之類(lèi)的過(guò)程。它是統計，模式識別，人工智能，機器學(xué)習和其他學(xué)科的結合?？梢詫⑵湟暈檫@樣的過(guò)程：從異構數據源采集信息并將其轉換為用戶(hù)所需信息的過(guò)程。
　　信息源的異構性是難以重用的網(wǎng)絡(luò )信息的焦點(diǎn)。由于網(wǎng)絡(luò )信息的異構性，因此在Internet信息的重用中“難于采集”和“難于組織”。國內外許多公司和企業(yè)在研發(fā)上投入了大量的財力和物力?，F在有許多工具和產(chǎn)品，通用搜索引擎（例如Google）和更專(zhuān)業(yè)的搜索引擎（例如mp3）。專(zhuān)門(mén)用于采集，例如“信息倉庫”。例如，Teleplort pro或Google后端中的Robot程序可以收錄在信息采集類(lèi)別中，而我負責開(kāi)發(fā)的CGCrobot程序具有一定的數據重組功能。但是，這些產(chǎn)品通常高度專(zhuān)業(yè)化，不適合小型企業(yè)和個(gè)人用戶(hù)。即使像Teleport Pro這樣的個(gè)人用戶(hù)都可以使用它，下載的（頁(yè)面）數據在重新使用之前通常也需要大量的編輯工作。到目前為止，還沒(méi)有一種更適合個(gè)人用戶(hù)和企業(yè)的更方便的數據采集和排序工具。
　　本文嘗試從另一個(gè)角度進(jìn)行數據挖掘。也就是說(shuō)，盡管Internet上的數據非常復雜，但它是針對特定網(wǎng)站和網(wǎng)頁(yè)的結構。如果您忽略原創(chuàng )的結構關(guān)系，盡管這個(gè)想法簡(jiǎn)單明了，但僅限于人工智能技術(shù)，即使是最先進(jìn)的系統也無(wú)法滿(mǎn)足當前用戶(hù)應用程序的大多數需求。
　　然后，如果我們可以分析具有布局元素與頁(yè)面之間的關(guān)系的原創(chuàng )網(wǎng)站，然后根據用戶(hù)的指示，將這些元素之間的關(guān)系轉換為用戶(hù)所需的數據，那么我們說(shuō)采集該系統有效地利用了網(wǎng)站生產(chǎn)者和用戶(hù)的智慧。
　　一個(gè)。網(wǎng)頁(yè)功能
　　在本文中，顯示網(wǎng)頁(yè)時(shí)可以顯示給用戶(hù)的元素稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)元素，包括與視覺(jué)，聽(tīng)覺(jué)和窗口事件有關(guān)的元素。它與網(wǎng)頁(yè)的特定內部元素具有一定的關(guān)系。但是本文更多是從用戶(hù)的角度出發(fā)。如果您不從用戶(hù)的角度出發(fā)，則會(huì )使軟件難以使用或功能太弱。
　　1。網(wǎng)頁(yè)元素本身的屬性
　　1）。網(wǎng)頁(yè)元素具有空間屬性。顯示網(wǎng)頁(yè)時(shí)，空間屬性不僅顯示在平面關(guān)系（x，y軸）上，還顯示在z軸上。例如，網(wǎng)頁(yè)元素可以覆蓋網(wǎng)頁(yè)的另一個(gè)元素或背景。
　　2）。網(wǎng)頁(yè)元素具有時(shí)間屬性。網(wǎng)頁(yè)元素可以不斷移動(dòng)，也可以在特定時(shí)間顯示，等等。
　　3）。網(wǎng)頁(yè)元素具有事件屬性。網(wǎng)頁(yè)元素可以響應鼠標事件等。
　　4)。網(wǎng)頁(yè)元素也可以是體育。它們也可以表現為聽(tīng)覺(jué)（音樂(lè )）。
　　2。網(wǎng)頁(yè)元素之間的關(guān)系
　　1)?？臻g位置通常是相對的。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)元素的位置會(huì )影響另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)元素。
　　2)。時(shí)間上可能存在順序關(guān)系。例如，一個(gè)元素在顯示后只能顯示另一個(gè)元素?；蛞粋€(gè)元素只能在單擊另一個(gè)元素后才能更改。
　　如果提倡網(wǎng)頁(yè)元素的概念，則窗口也可以視為（復合）網(wǎng)頁(yè)元素。窗口的標題，狀態(tài)行，URL等也是網(wǎng)頁(yè)元素。但是，在特定的設計中，有必要正確定義網(wǎng)頁(yè)元素概念的范圍，以避免根本無(wú)法實(shí)現或難以實(shí)現的情況。
　　3)。父子關(guān)系。父元素由子元素組成。在平面顯示器上，通?？雌饋?lái)父元素完全收錄子元素（盡管有時(shí)可以打破這種關(guān)系）。
　　兩個(gè)。信息采集
　　信息采集表示用戶(hù)指定需要采集的內容，該內容映射到數據庫的哪一部分以及其他采集規則，然后系統執行采集。根據用戶(hù)提供的信息。 ]。非常重要的一點(diǎn)是軟件系統的易用性。有很多方法可以提高易用性，例如Teleport或CGCrobot的采集規則限制； CGCrobot的自動(dòng)提取方法，以及當前指定的網(wǎng)頁(yè)布局元素及其關(guān)系等等。為了形成競爭體系，應提供這些手段。
　　現在僅考慮網(wǎng)頁(yè)元素及其關(guān)系。實(shí)際上，此時(shí)，用戶(hù)需要告訴采集系統：在采集哪個(gè)元素之前需要經(jīng)歷哪些步驟（或事件），并將該元素放置在數據庫的特定部分中。涉及三個(gè)步驟：1)用戶(hù)在設置采集時(shí)需要經(jīng)歷的過(guò)程； 2)用戶(hù)設置采集什么樣的元素； 3)在數據庫中放置此元素的用戶(hù)設置。
　　下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，此示例實(shí)際上更方便使用其他方法采集。
　　假設我們需要采集下圖1中的區域A中的所有文檔，并提取圖2中的作者，翻譯者，標題和文本。還要假設我們只能從采集中輸入。然后采集流程可以定義為：
　　導航到（）;
　　點(diǎn)擊“翻譯作品”區域；
　　重新加載A區時(shí)
　　{
　　對于區域A中的每個(gè)鏈接
　　{
　　點(diǎn)擊鏈接；
　　當B區域出現時(shí)// B區域需要用戶(hù)定義。
　　『
　　使用B區大于XX的字體作為標題。
　　在B區域中找到文本，并使用“翻譯器：”之后的文本作為翻譯器。
　　』
　　}
　　}
　　請注意，區域B中不再定義子區域。當然，區域B也可以定義為三個(gè)區域，即標題，文本和翻譯器。標題區域將規則設置為大于字體大小，并且其空間位置位于頂部。并且翻譯器可以定義為收錄字符串“ translator：”的行。
　　
　　圖1
　　
　　圖2
　　三個(gè)。信息重組
　　將采集的數據放入數據庫中時(shí)。我們說(shuō)這次已經(jīng)基本滿(mǎn)足了用戶(hù)的需求。但是可能會(huì )有一些問(wèn)題。例如，由于規則定義不夠詳細，因此采集中還應收錄不應定義為采集的內容。此時(shí)，用戶(hù)需要手動(dòng)組織數據。在考慮實(shí)施功能強大的系統時(shí)，您還應該考慮如何靈活地重新排列信息。但是本文將不再討論這些內容。
　　四個(gè)。一些規則
　　1。在設計系統時(shí)，需要不斷提出要求，然后修改系統的定義。以這種方式進(jìn)行迭代，以使系統功能強大且易于使用。
　　2。 網(wǎng)站只有用戶(hù)知道頁(yè)面和用戶(hù)需求之間的映射，而不是程序。該程序只需要提供一個(gè)渠道，用戶(hù)就可以通過(guò)該渠道將自己的需求告知該程序。有效地使用網(wǎng)站創(chuàng )造者和用戶(hù)的智慧比程序本身的智慧要簡(jiǎn)單得多。
　　3。好的設計源于模仿現實(shí)。盡管本文沒(méi)有討論數據存儲和重組，但在實(shí)現數據時(shí)必須考慮它。用戶(hù)需求的復雜性還導致數據存儲和重新安排的復雜性。
　　4。 采集該系統是一種將Internet信息結構映射到用戶(hù)需求的工具。
　　5。永遠期待。還要考慮XML。 查看全部

　　數據視頻分析監控真實(shí)用戶(hù)搜索相關(guān)的文本分析及其應用
　　采集系統上云采集系統實(shí)時(shí)抓取終端安卓、ios全平臺，進(jìn)行實(shí)時(shí)抓取、存儲和檢索，將終端用戶(hù)想要查詢(xún)的數據進(jìn)行分類(lèi)、存儲等處理，最終實(shí)現對大數據的抓取、轉換、整合，提高終端用戶(hù)的使用體驗。同時(shí)通過(guò)云采集系統，可以快速的調取終端手機終端數據的抓取。智能推送手機的app應用，根據手機設置的時(shí)間來(lái)觸發(fā)所查詢(xún)的文件的實(shí)時(shí)圖文報告分析，將最新的海量數據一鍵推送到終端用戶(hù)手機上，可大大縮短用戶(hù)的等待時(shí)間。
　　小程序抓包抓取用戶(hù)查詢(xún)的圖文內容，抓取用戶(hù)視頻時(shí)間線(xiàn)分析，通過(guò)終端用戶(hù)手機的應用來(lái)構造應用、搜索數據（關(guān)鍵詞、日期等），構建關(guān)鍵詞庫。在相關(guān)搜索框內填寫(xiě)相關(guān)關(guān)鍵詞，例如“日期抓取”“操作方式”，最終將會(huì )根據字段匹配所查詢(xún)的數據，并且實(shí)時(shí)展示到相關(guān)搜索頁(yè)。語(yǔ)義分析將文字、照片、視頻、二維碼等轉換成語(yǔ)義分析系統能理解的文字串，能夠用于語(yǔ)義的多樣化分析處理。
　　中文分詞對文字進(jìn)行詞性的劃分，對詞進(jìn)行詞頻統計。檢索語(yǔ)句檢索多種類(lèi)型的語(yǔ)句，例如日期類(lèi)型、年月統計等。tags系統中統計主題，中英文數據庫，并可存儲文本分類(lèi)、詞頻等。關(guān)鍵詞分析檢索“關(guān)鍵詞”，根據關(guān)鍵詞的字段組合情況，對文件進(jìn)行定位。一對一、一對多、多對多的句對關(guān)系，對文件分析，查找到某段數據。分詞統計檢索關(guān)鍵詞概括搜索相關(guān)的多種類(lèi)型的文本分析需求，對每篇文章進(jìn)行分詞統計。
　　詞頻統計根據關(guān)鍵詞的概括，對詞進(jìn)行詞頻統計。真實(shí)用戶(hù)數據查詢(xún)分析真實(shí)用戶(hù)的實(shí)時(shí)搜索數據，對查詢(xún)數據進(jìn)行排序、概括。數據視頻分析監控真實(shí)用戶(hù)搜索相關(guān)的圖文視頻采集，對查詢(xún)的圖文視頻圖文進(jìn)行反向生成。視頻存儲系統整合視頻數據中心，進(jìn)行大規模的視頻存儲。文本識別、網(wǎng)頁(yè)識別對查詢(xún)的文本內容進(jìn)行拆分、生成。提取tags文本分析匹配分詞系統對圖文數據中的tag進(jìn)行匹配識別，根據tag進(jìn)行分詞。
　　同時(shí)分析用戶(hù)獲取的tag。文本轉換轉換相關(guān)圖文、視頻流式傳輸，手機端轉換為視頻，在終端屏幕展示。文本語(yǔ)句識別通過(guò)抓取用戶(hù)查詢(xún)的句子，對圖文語(yǔ)句進(jìn)行句式識別，并按字段分類(lèi)。句子包括表達式、詞對識別、重復語(yǔ)句識別、疑問(wèn)語(yǔ)句識別等等。根據文本詞對、重復語(yǔ)句、疑問(wèn)語(yǔ)句等識別相關(guān)句子，再進(jìn)行概括匹配分詞。最終將所有句子進(jìn)行歸一化，對詞語(yǔ)進(jìn)行分組，文本將一次性實(shí)現對查詢(xún)的文本一次性的轉換。
　　文本聚合識別一段一句轉換成文本格式。話(huà)術(shù)話(huà)術(shù)可以實(shí)現用戶(hù)的轉發(fā)和轉發(fā)，圖文等內容。根據用戶(hù)的重復數據對話(huà)術(shù)聚合。文本分析識別抓取內容的語(yǔ)言（新浪微博或者知乎等等的各種語(yǔ)言等）。 查看全部

　　實(shí)時(shí)日志查詢(xún)服務(wù)數據上云的價(jià)值是什么？鷹眼平臺介紹
　　一、 Hawkeye平臺介紹
　　Eagle Eye是一個(gè)大型的分布式實(shí)時(shí)監視和日志分析系統，由PCG技術(shù)運營(yíng)部負責。它支持多語(yǔ)言報告。域名是：
　　Eagle Eye的數據報告是通過(guò)ATTA提供的。 ATTA支持多語(yǔ)言報告（JAVA，Python，C ++等）。報告后，Eagle Eye從ATTA系統中提取數據并將其寫(xiě)入ES。行索引機制，快速查詢(xún)功能，寫(xiě)入功能等
　　
　　Hawkeye利用ES的倒排索引機制和在幾秒鐘內查詢(xún)數百億數據的能力，提供了以下功能：
　　1.實(shí)時(shí)日志查詢(xún)服務(wù)數據
　　實(shí)時(shí)日志查詢(xún)服務(wù)數據上報給ATTA后，開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)Eagle Eye查詢(xún)日志及時(shí)定位問(wèn)題，運維可以通過(guò)Eagle提供的數據統計界面實(shí)時(shí)查詢(xún)業(yè)務(wù)運行狀態(tài)。眼睛。
　　
　　2.數據分析能力
　　將Eagle Eye數據存儲在數據庫中之后，用戶(hù)可以直接通過(guò)API對其進(jìn)行調用以進(jìn)行OLAP分析。
　　
　　3.錯誤日志警告服務(wù)
　　如果程序中存在錯誤，則可以根據Hawkeye規范報告錯誤日志，Hawkeye將對該單詞進(jìn)行分段，并根據不同的錯誤代碼給出分鐘級別的警報。
　　
　　4. grafana實(shí)時(shí)分析警報
　　通過(guò)grafana實(shí)時(shí)分析并警報報告給Eagle Eye的數據。 （由于ES不支持大型并發(fā)查詢(xún)，因此無(wú)法對大數據進(jìn)行實(shí)時(shí)分析）
　　
　　二、在云的背景下
　　公司調整了戰略，建立了新的云業(yè)務(wù)小組，成立了內部“技術(shù)委員會(huì )”，并啟動(dòng)了“開(kāi)源協(xié)作”和“業(yè)務(wù)到云”的兩個(gè)主要戰略方向。
　　在架構的演變過(guò)程中，Hawkeye團隊從遷移到云中可以獲得什么好處？上云的價(jià)值是什么？
　　1.業(yè)務(wù)價(jià)值2.工程師價(jià)值3.騰訊云價(jià)值三、組件云架構選擇
　　為了確保業(yè)務(wù)的連續性和體系結構的發(fā)展，數據導入過(guò)程的主要過(guò)程沒(méi)有太大變化。 Kafka直接在云上使用CKAFKA，而ES直接在云上使用ES。
　　
　　ES和Kafka直接使用云組件，其他組件需要重構。
　　1.重構LogSender
　　寫(xiě)給Kafka的生產(chǎn)者程序的性能瓶頸特別大，高峰時(shí)期的數據丟失尤其嚴重。
　　生產(chǎn)者程序的數據寫(xiě)入過(guò)程：讀取BOSS訂閱-> IP解析->寫(xiě)入Kafka。
　?。╗1） IP解析性能瓶頸
　　以前，生產(chǎn)者程序是C ++版本。打印日志后，發(fā)現高峰時(shí)段的IP解析特別耗時(shí)。我檢查了代碼，發(fā)現IP分辨率已鎖定。因此，高峰時(shí)段的數據丟失尤為嚴重。解決方案是：將IP分辨率更改為二進(jìn)制搜索算法以找到IP，然后取消鎖定以解決它。
　?。╗2） Kafka性能瓶頸問(wèn)題
　　由于我們的生產(chǎn)者程序，一個(gè)程序將讀取很多很多主題，然后將它們寫(xiě)入Kafka。我們嘗試使用一個(gè)生產(chǎn)者和多個(gè)生產(chǎn)者進(jìn)行發(fā)送，但是性能無(wú)法提高。
　　經(jīng)過(guò)源代碼調查，發(fā)現當Kafka發(fā)送時(shí)，它將根據主題分區鎖定隊列。當隊列已滿(mǎn)時(shí)，將發(fā)送一批消息。因此解決方案是，每個(gè)BOSSID都應有一個(gè)獨立的發(fā)送客戶(hù)端。
　　
　　優(yōu)化后：由于程序性能原因，當數據量非常大時(shí)，單個(gè)節點(diǎn)在一分鐘內只能處理大約130,000條數據。改進(jìn)后，單個(gè)節點(diǎn)可以處理大約55w的數據。性能提高了4倍。
　　2.卡夫卡精選
　　總體而言，與較低版本相比，Kafka具有較高版本支持的更多功能，例如事務(wù)和磁盤(pán)之間的數據傳輸。寫(xiě)入性能不會(huì )降低。這里的選擇是最高的版本。
　　當然，CKAFKA沒(méi)有給我們選擇版本的機會(huì )?？蛻?hù)端編寫(xiě)時(shí)，應注意該版本與Kafka服務(wù)器版本一致，以避免不必要的問(wèn)題。
　　例如，當低版本的客戶(hù)端編寫(xiě)高版本的Kafka時(shí)，如果使用數據壓縮，則服務(wù)器在接收到數據后將其解壓縮，然后根據相應的格式進(jìn)行壓縮（如果版本不同）相同，將不會(huì )執行此操作）會(huì )增加服務(wù)器的運營(yíng)成本。
　　Kafka上云后，單臺機器的性能可以達到400MB / s，而我們自建的Kafka的性能可以達到100MB / s，性能提高4倍。
　　3.重構視頻群聊
　　在ES寫(xiě)作部分，該行業(yè)收錄許多組件。最著(zhù)名的是Logstach。由于性能不足，我們重新開(kāi)發(fā)了一組讀取Kafka并編寫(xiě)ES的組件。
　　
　　核心優(yōu)化點(diǎn)如下：
　　
　　由于磁盤(pán)IO的大幅減少，在極端優(yōu)化的情況下，性能可以繼續提高2倍以上?？傮w而言，ES寫(xiě)作將性能提高了約6倍。
　　4. ES選擇
　　較低版本的ES支持TCP寫(xiě)入和HTTP寫(xiě)入，而較高版本僅支持一種HTTP寫(xiě)入方法。實(shí)際測量發(fā)現以下差異：
　　因此我們采用了云版本ES 6. 8. 2。
　　上云后的效果：
　　四、出現在云端之后的變化
　　ES / Kafka進(jìn)入云之后，有超過(guò)50個(gè)ES集群和12個(gè)Kafka集群。
　　1.減少工作量
　　如果您不使用云，那么構建這些集群平均需要為ES集群使用20臺計算機。從申請機器到機器初始化，磁盤(pán)RAID和安裝ES，每個(gè)ES平均每天需要3-4個(gè)人，因此建設成本它已經(jīng)需要200多人（62 * 3- 4) /天，并且沒(méi)有提到集群的運行和維護成本，這遠遠超出了鷹眼團隊的人力。
　　2.降低成本
　　上云后，通過(guò)對各個(gè)組件的優(yōu)化，整體性能將提高至少2-3倍，所需資源將比去年減少2-3倍，并且每年成本至少為2kw。
　　3.工作更加集中
　　上云之后：
　　五、后續架構的演變
　　1.監控系統的構建
　　核心模塊必須同時(shí)具有日志和監視功能。不同模塊的監視維度彼此對應，因此核心模塊，日志和監視都可用。當業(yè)務(wù)異常時(shí)，可以通過(guò)異常的基本數據（如CPU / Mem等），索引數據，日志數據等來(lái)構建完整的監控系統。
　　2.體系結構不斷升級
　　目前，自行開(kāi)發(fā)的環(huán)聊寫(xiě)作只能保證至少一次，但不能保證一次。嘗試通過(guò)flink的檢查點(diǎn)機制確保數據鏈接的完整性。 查看全部

　　如何利用開(kāi)源的Scrapy爬蟲(chóng)框架來(lái)爬取新聞網(wǎng)站的數據
　　在當今的Internet環(huán)境中，越來(lái)越多地將Internet上的各種業(yè)務(wù)數據（例如新聞，社交網(wǎng)站，交易，政府公共數據，天氣數據等）應用于公司數據。外部數據和內部數據之間的通道，兩者相互碰撞。這些數據通常收錄大量數據，這是最適合用MaxCompute分析和處理的數據類(lèi)型。特別是，您可以使用MaxCompute的機器學(xué)習功能來(lái)完成一些數據挖掘業(yè)務(wù)場(chǎng)景。本文介紹如何使用開(kāi)源Scrapy采集器框架。將新聞網(wǎng)站的數據抓取到MaxCompute中。
　　
　　一、 Scrapy簡(jiǎn)介
　　Scrapy是一個(gè)用Python編寫(xiě)的Crawler框架，簡(jiǎn)單，輕巧，非常方便。
　　Scrapy使用Twisted（一個(gè)異步網(wǎng)絡(luò )庫）來(lái)處理網(wǎng)絡(luò )通信。它具有清晰的體系結構，并包括各種中間件接口，可以靈活地滿(mǎn)足各種要求。整體結構如下圖所示：
　　
　　綠線(xiàn)是數據流向。首先，調度程序將從初始URL開(kāi)始，將其交給下載器進(jìn)行下載，然后在下載之后將其交給Spider進(jìn)行分析。 Spider分析的結果有兩個(gè)：一個(gè)是需要進(jìn)一步的爬網(wǎng)，例如，到之前分析的“下一頁(yè)”的鏈接，這些東西將被發(fā)送回調度程序。另一個(gè)是需要保存的數據，然后將它們發(fā)送到項目管道，這是對數據的后處理（詳細的分析，過(guò)濾，存儲等）。另外，可以在數據流通道中安裝各種中間件以執行必要的處理。
　　二、 Scrapy環(huán)境安裝系統環(huán)境要求：
　　Linux
　　軟件環(huán)境要求：已安裝：Python 2. 7（下載鏈接：）已安裝：pip（請參閱：安裝Scrapy安裝
　　執行安裝命令：
　　pip install Scrapy
　　草率驗證
　　執行命令：
　　scrapy
　　執行結果：
　　
　　ODPS Python安裝
　　執行安裝命令：
　　pip install pyodps
　　ODPS Python驗證
　　執行命令：
　　python -c "from odps import ODPS"
　　執行結果：如果未報告任何錯誤，則說(shuō)明安裝成功
　　三、創(chuàng )建一個(gè)Scrapy項目
　　在要創(chuàng )建Scrapy項目的目錄中，執行：
　　scrapy startproject hr_scrapy_demo
　　在Scrapy創(chuàng )建項目后查看目錄結構：
　　hr_scrapy_demo /
scrapy.cfg # 全局配置文件
hr_scrapy_demo / # 項目下的Python模塊，你可以從這里引用該Python模塊
__init__.py
items.py # 自定義的Items
pipelines.py # 自定義的Pipelines
settings.py # 自定義的項目級配置信息
spiders/ # 自定義的spiders
__init__.py
　　四、創(chuàng )建OdpsPipelines
　　在hr_scrapy_demo / pipelines.py中，我們可以自定義數據處理管道。以下是我之前寫(xiě)過(guò)的OdpsPipeline。此管道可用于將我們采集的項目保存到ODPS，但還有幾點(diǎn)需要說(shuō)明：
　　ODPS中的表必須已經(jīng)預先創(chuàng )建。 Spider中采集的項目必須收錄表的所有字段，并且名稱(chēng)必須一致，否則將引發(fā)異常。支持分區表和非分區表。
　　在您的項目中將以下代碼替換為pipelines.py
　　
# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/lates ... .html
from odps import ODPS
import logging
logger = logging.getLogger('OdpsPipeline')
class OdpsPipeline(object):
collection_name = 'odps'
records = []
def __init__(self, odps_endpoint, odps_project,accessid,accesskey,odps_table,odps_partition=None,buffer=1000):
self.odps_endpoint = odps_endpoint
self.odps_project = odps_project
self.accessid = accessid
self.accesskey = accesskey
self.odps_table = odps_table
self.odps_partition = odps_partition
self.buffer = buffer
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
odps_endpoint=crawler.settings.get('ODPS_ENDPOINT'),
odps_project=crawler.settings.get('ODPS_PROJECT'),
accessid=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSID'),
accesskey=crawler.settings.get('ODPS_ACCESSKEY'),
odps_table=crawler.settings.get('ODPS_TABLE'),
odps_partition=crawler.settings.get('ODPS_PARTITION'),
buffer=crawler.settings.get('WRITE_BUFFER')
)
def open_spider(self, spider):
self.odps = ODPS(self.accessid,self.accesskey,project=self.odps_project,endpoint=self.odps_endpoint)
self.table = self.odps.get_table(self.odps_table)
if(self.odps_partition is not None and self.odps_partition != ""):
self.table.create_partition(self.odps_partition,if_not_exists=True)

def close_spider(self, spider):
self.write_to_odps()

'''
將數據寫(xiě)入odps
'''
def write_to_odps(self):
if(len(self.records) is None or len(self.records) == 0):
return
if(self.odps_partition is None or self.odps_partition == ""):
with self.table.open_writer() as writer:
writer.write(self.records)
logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
self.records = []
else:
with self.table.open_writer(partition=self.odps_partition) as writer:
writer.write(self.records)
logger.info("write to odps {0} records. ".format(len(self.records)))
self.records = []

def isPartition(self,name):
for pt in self.table.schema.partitions:
if(pt.name == name):
return True
return False

def process_item(self, item, spider):
cols = []
for col in self.table.schema.columns:
if(self.isPartition(col.name)):
continue
c = None
for key in item.keys():
if(col.name == key):
c = item[key]
break
if(c is None):
raise Exception("{0} column not found in item.".format(col.name))
cols.append(c)
self.records.append(self.table.new_record(cols))
#logger.info("records={0} : buffer={1}".format(len(self.records),self.buffer))
if( len(self.records) >= int(self.buffer)):
self.write_to_odps()
return item
　　將管道注冊到hr_scrapy_demo / setting.py并將ITEM_PIPELINES的值修改為：
　　# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/ ... .html
ITEM_PIPELINES = {
'hr_scrapy_demo.pipelines.OdpsPipeline': 300,
}
#300代表Pipeline的優(yōu)先級，可以同時(shí)存在多個(gè)pipeline，依據該數值從小到大依次執行pipeline
　　五、配置ODPS基本信息
　　在hr_scrapy_demo / setting.py中，添加如下參數：
　　六、創(chuàng )建自己的蜘蛛
　　Spider主要用于采集 網(wǎng)站數據，并分析網(wǎng)站數據并將其轉換為相應的項目，然后由管道對其進(jìn)行處理。對于需要采集的每個(gè)網(wǎng)站，我們需要分別創(chuàng )建一個(gè)相應的Spider。
　　以下是基于采集南方新聞網(wǎng)的重要新聞的蜘蛛示例。
　　
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
import logging
logger = logging.getLogger('NanfangSpider')
class NanfangSpider(scrapy.Spider):
name = "nanfang"

'''
設置你要采集的其實(shí)網(wǎng)址，可以是多個(gè).
此處以南方新聞網(wǎng)-要聞-首頁(yè)為例.
'''
start_urls = [
'http://www.southcn.com/pc2016/yw/node_346416.htm'
]

'''
[ODPS配置信息]
ODPS_TABLE：ODPS表名
ODPS_PARTITION：ODPS表的分區值（可選）
WRITE_BUFFER：寫(xiě)入緩存（默認1000條）
'''
custom_settings = {
'ODPS_TABLE':'hr_scrapy_nanfang_news',
#'ODPS_PARTITION':'pt=20170209',
'WRITE_BUFFER':'1000'
}

'''
ODPS Demo DDL:
drop table if exists hr_scrapy_nanfang_news;
create table hr_scrapy_nanfang_news
(
title string,
source string,
times string,
url string,
editor string,
content string
);
'''

'''
對start_urls的url的解析方法，返回結果為item.
關(guān)于具體解析API可參考：https://doc.scrapy.org/en/late ... .html
'''
def parse(self, response):

#查找網(wǎng)頁(yè)中DIV元素，且其class=j-link，并對其進(jìn)行遍歷
for quote in response.css("div.j-link"):
#查找該DIV中的所有<a>超鏈接，并獲取其href
href = quote.css("a::attr('href')").extract_first()

#進(jìn)入該href鏈接，此處跳轉到方法：parse_details，對其返回HTML進(jìn)行再次處理。
yield scrapy.Request(response.urljoin(href),callback=self.parse_details)

#查找下一頁(yè)的連接，此處用xpath方式獲取，因css語(yǔ)法簡(jiǎn)單，無(wú)法獲取
nexthref = response.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]//center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()

#如找到下一頁(yè)，則跳轉到下一頁(yè)，并繼續由parse對返回HTML進(jìn)行處理。
if(nexthref is not None):
yield scrapy.Request(response.urljoin(nexthref),callback=self.parse)

'''
新聞詳情頁(yè)處理方法
'''
def parse_details(self, response):
#找到正文
main_div = response.css("div.main")

#因新聞詳情也可能有分頁(yè)，獲取下一頁(yè)的鏈接
next_href = main_div.xpath(u'//div[@id="displaypagenum"]/center/a[last()][text()="\u4e0b\u4e00\u9875"]/@href').extract_first()

#獲取正文內容，僅取DIV內所有<p>元素下的文本。
content = main_div.xpath('//div[@class="content"]//p//text()').extract()
content = "\n".join(content)

if(next_href is None):
#最后一頁(yè)，則獲取所有內容，返回item
title = main_div.css('div.m-article h2::text').extract_first()
source = main_div.css('div.meta span[id="pubtime_baidu"]::text').extract_first()
times = main_div.css('div.meta span[id="source_baidu"]::text').extract_first()
url = response.url
editor = main_div.css('div.m-editor::text').extract_first()
item = {}
if('item' in response.meta):
item = response.meta['item']
item['title'] = title
item['source'] = source
item['times'] = times
item['url'] = url
item['editor'] = editor
if('content' in item):
item['content'] += '\n'+content
else:
item['content'] = content
yield item

else:
#非最后一頁(yè) ，則取出當前頁(yè)content，并拼接，然后跳轉到下一頁(yè)
request = scrapy.Request(response.urljoin(next_href),
callback=self.parse_details)
item = {}
if('item' in response.meta and 'content' in response.meta['item']):
item = response.meta['item']
item['content'] += '\n'+content
else:
item['content'] = content
request.meta['item'] = item
yield request
　　七、運行Scrapy
　　切換到您的項目目錄并執行以下命令：
　　Scrapy crawl nanfang –loglevel INFO
執行結果如下圖所示：
　　
　　八、驗證抓取結果
　　完成數據采集后，登錄到DATA IDE以查看采集的內容：
　　
　　本文僅演示一個(gè)簡(jiǎn)單的案例。實(shí)際生產(chǎn)中還需要考慮多線(xiàn)程處理，網(wǎng)站驗證，分布式爬網(wǎng)等。 查看全部

　　采集系統上云，看哪個(gè)系統做的更好吧
　　采集系統上云，其中涉及到商家所提供的部分信息，大致可分為：基礎數據云和營(yíng)銷(xiāo)云等。1、基礎數據數據從商家直接下發(fā)，一般由財務(wù)統計，聯(lián)系商家后，經(jīng)培訓，一般由cpa營(yíng)銷(xiāo)系統，通過(guò)對接到api接口服務(wù)商，或者第三方服務(wù)商，從而實(shí)現獲取用戶(hù)信息。通過(guò)云獲取有多種選擇，從自己數據庫下發(fā)和目標客戶(hù)群體通過(guò)公開(kāi)數據獲取，一般采取自己數據自己處理，自己歸檔，以解決數據統計和歸檔問(wèn)題。
　　從多個(gè)渠道獲取的渠道有數據匯聚系統、大數據分析系統等等，從其他地方統計到的則更多，像手機的監控app，運營(yíng)商的大數據信息系統，醫院系統的分診系統等等。云獲取用戶(hù)的方式多樣，除了以上兩種，還有像在線(xiàn)智能推薦等。2、營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景上，主要有線(xiàn)上營(yíng)銷(xiāo)系統，線(xiàn)下?tīng)I銷(xiāo)場(chǎng)景；這些系統所獲取的用戶(hù)信息則需要專(zhuān)門(mén)的用戶(hù)交互系統，運營(yíng)人員還需要和營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)員進(jìn)行協(xié)同。
　　綜上所述，通過(guò)各方面渠道獲取的數據，有了一定程度了解。相信會(huì )有不少商家放出信息來(lái)，看哪個(gè)系統做的更好吧。
　　簡(jiǎn)單說(shuō)，記得我當年校園招聘前面的面試是基于58同城和智聯(lián)招聘的數據去做搜索推薦來(lái)評估前端用戶(hù)的屬性?，F在想起來(lái)， 查看全部

　　采集系統上云服務(wù)器要收20000塊錢(qián)，是整機部署還是分成機房部署？
　　采集系統上云服務(wù)器要收20000塊錢(qián)，是整機部署還是分成機房部署？具體看公司業(yè)務(wù)自己組裝比云服務(wù)便宜一些，
　　二七八的還是新建站程序程序外掛一體的月費不貴的，像你們這種配置做外掛服務(wù)器2000搞定建站服務(wù)器你就少花一點(diǎn)錢(qián)找靠譜的店家或者別人買(mǎi)個(gè)二手的，
　　組上幾臺云服務(wù)器嗎，年費上萬(wàn)了。百度搜索阿里云云服務(wù)器，具體看怎么配置。實(shí)體帶寬可用外地，但是提供寬帶和維護。
　　把配置部署起來(lái)一般不會(huì )超過(guò)2000元。
　　要定制化設計，配置的話(huà)可以找我，一站式服務(wù)就可以給你解決，
　　40000塊錢(qián)足夠搞定帶寬容量，付一部分程序服務(wù)費，用戶(hù)打開(kāi)網(wǎng)站都是同一個(gè)ip，
　　我用的是路由器或者nas，云服務(wù)器就是每次開(kāi)通各種服務(wù)器時(shí)收費100或者1000，還有其他好多收費，而且中國要用ip最好備案上服務(wù)器，
　　路由器大概兩千塊左右，nas差不多三千左右，你看看這個(gè)意思。
　　個(gè)人建議自己聯(lián)機，新舊電腦裝幾個(gè)程序可以互傳東西。
　　沒(méi)接觸過(guò)電商直接提供是有點(diǎn)難的
　　兩千或者兩千0左右搞定系統服務(wù)器， 查看全部

　　分布式爬蟲(chóng)與SaaS模式有機結合,節點(diǎn)管理方案
　　隨著(zhù)Internet和數據挖掘技術(shù)的飛速發(fā)展，Internet上網(wǎng)頁(yè)數據的價(jià)值日益突出?，F有的Web爬網(wǎng)程序技術(shù)具有以下缺點(diǎn)：不易使用且不易于為網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行自定義采集。本文將云計算技術(shù)和Web爬蟲(chóng)技術(shù)相結合，基于軟件即服務(wù)（SaaS）服務(wù)模型，設計并實(shí)現了云數據采集系統中的云爬蟲(chóng)子系統。不同的用戶(hù)可以根據自己的需求，在由云采集器子系統提供的獨立采集器群集服務(wù)上方便地執行數據采集任務(wù)。為了實(shí)現分布式爬蟲(chóng)和SaaS模型的有機結合，本文主要研究云爬蟲(chóng)子系統中的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：爬蟲(chóng)節點(diǎn)管理和鏈接抓取任務(wù)調度。在爬蟲(chóng)節點(diǎn)管理方面，提出了一種在etcd的輔助下的爬蟲(chóng)節點(diǎn)管理方案，該方案規定了子系統中所有爬蟲(chóng)節點(diǎn)的一系列常見(jiàn)行為，從而可以混合部署每個(gè)集群的爬蟲(chóng)節點(diǎn)?；ハ嗵鎿Q。該解決方案支持在運行時(shí)更新采集器節點(diǎn)配置，在運行時(shí)支持每個(gè)采集器集群的節點(diǎn)動(dòng)態(tài)增加或減少，以及及時(shí)檢測集群故障節點(diǎn)，以確保采集器集群服務(wù)的可靠性。在鏈路提取任務(wù)調度方面，提出了一種基于跳躍一致性哈希算法的改進(jìn)的調度方案OJCH。 OJCH使用跳轉一致性哈希算法來(lái)計算節點(diǎn)，并獲得與跳轉一致性算法相似的性能，并使用重新哈希故障節點(diǎn)的方法來(lái)克服跳轉一致性哈希無(wú)法處理任何節點(diǎn)故障的缺點(diǎn)。已通過(guò)實(shí)驗驗證。此外，本文還提出了一種支持周期性鏈接提取任務(wù)的重復數據刪除方案。從那時(shí)起，本文將介紹云采集器子系統的總體設計以及每個(gè)功能模塊的詳細設計和實(shí)現，其中包括集群控制模塊，網(wǎng)站服務(wù)模塊，任務(wù)隊列模塊，任務(wù)調度模塊，任務(wù)處理模塊和節點(diǎn)管理模塊 。然后根據相關(guān)測試案例對已實(shí)現的云爬蟲(chóng)子系統進(jìn)行測試，并對云爬蟲(chóng)子系統的功能進(jìn)行驗證。最后，全文進(jìn)行了總結。 查看全部

　　名人真人真照片來(lái)篩選你好好說(shuō)清楚你要篩選的人是誰(shuí)怎么來(lái)的
　　采集系統上云平臺可以基于.netweb服務(wù)器做一個(gè)地區全國人員身份采集上傳登錄系統頁(yè)面后面，提交身份證掃描件即可實(shí)現驗證，現在國家對實(shí)名制管控越來(lái)越嚴格，這樣做是合法的?。?！但有利有弊，利是微信和手機號碼身份證綁定，采集成功率更高。弊端是，財務(wù)人員每天要做好上傳，切斷了很多原本應該人工采集的流量，本地物理節點(diǎn)采集或者有損失??！。
　　即提供名人真人真照片來(lái)提供篩選你好好說(shuō)清楚你要篩選的人是誰(shuí)怎么來(lái)的，是不是黃牛。利益相關(guān)的說(shuō)清楚，行好利益。
　　簡(jiǎn)單啊，現在有很多推薦身份證綁定的兼職類(lèi)網(wǎng)站，從年齡到消費水平到收入水平到生活狀態(tài)包羅萬(wàn)象，需要這些信息的話(huà)直接注冊登錄就行了。不是什么高端人才，也不收取費用，對大多數人都是足夠用的，但每個(gè)人有不同的標準，所以，有時(shí)候篩選身份證的任務(wù)招標會(huì )挺讓人頭疼的。
　　請告訴我哪個(gè)網(wǎng)站？別人還讓綁定銀行卡呢，沒(méi)問(wèn)題。
　　你好，謝謝邀請，那請問(wèn)在哪個(gè)方面呢？我在我們團隊幫助客戶(hù)做過(guò)很多此類(lèi)問(wèn)題的處理?？梢詤⒖嘉覀兊木唧w方案：幫助企業(yè)客戶(hù)做一些大型的信息采集的話(huà)，目前線(xiàn)上辦公的團隊線(xiàn)上任務(wù)收集并且將問(wèn)題反饋給線(xiàn)下的問(wèn)題回收中心，收集問(wèn)題及時(shí)解決，確保問(wèn)題處理效率和質(zhì)量。 查看全部

　　匯總:黑客滲透前奏，信息收集之域名采集
　　2、Web界面查詢(xún)：
　　
　　輸入您要查詢(xún)的域名，然后單擊查詢(xún)以獲取網(wǎng)站管理員的手機號碼，名稱(chēng)，電子郵件地址，域名注冊商和其他信息。
　　3、命令行界面查詢(xún)：
　　Kali Linux系統隨附Whois命令行查詢(xún)功能。您可以打開(kāi)命令終端窗口并輸入以下命令進(jìn)行查詢(xún)：
　　誰(shuí)的域名
　　
　　例如：查詢(xún)語(yǔ)句的whois信息：
　　與網(wǎng)頁(yè)圖形界面的查詢(xún)方法相比，kali命令行查詢(xún)的結果不是很好。
　　二、子域查詢(xún)：
　　1、子域介紹：
　　子域也是第二級域名，它指的是頂級域名下的域名。通常，我們訪(fǎng)問(wèn)的域名通常是一個(gè)大型站點(diǎn)（為了劃分功能和便于管理），通常會(huì )創(chuàng )建不同的站點(diǎn)。
　　這些站點(diǎn)可能是，并且這些域名稱(chēng)為子域。這些域名與主要網(wǎng)站密不可分。有些可能具有相同的后臺登錄密碼和數據庫連接密碼，而有些可能都位于同一服務(wù)器或同一網(wǎng)段中。因此，穿透中子域也是我們不容忽視的捷徑。
　　當主站點(diǎn)找不到漏洞時(shí)，您可以使用該工具查詢(xún)網(wǎng)站的子域，一個(gè)接一個(gè)地分析每個(gè)子站點(diǎn)的漏洞，并利用現有漏洞。
　　2、層子域挖掘機：
　　在Windows操作系統下，您可以使用圖層（圖形界面工具）來(lái)枚舉和分解子域。
　　
　　當您指定域名和端口并單擊“開(kāi)始”時(shí)，將執行子域枚舉和爆炸。在返回的結果中，您可以清楚地看到子域名和相應的開(kāi)放端口，Web服務(wù)器以及域名的其他信息。
　　3、第三方網(wǎng)絡(luò )工具查詢(xún)：
　　為了簡(jiǎn)單快捷，您還可以使用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò )工具進(jìn)行子域查詢(xún)
　　
　　此外，還有各種查詢(xún)方法，例如子域爆炸工具和搜索引擎界面，但是使用的方法相似。對于初學(xué)者，請掌握以上兩種查詢(xún)方法。
　　三、域名注冊信息查詢(xún)：
　　通過(guò)查詢(xún)網(wǎng)站歸檔信息，您可以獲得公司/個(gè)人信息，并可以一步使用（社會(huì )工程學(xué)）。同時(shí)，您可以檢查網(wǎng)站的信譽(yù)和真實(shí)程度。
　　
　　在Web工具中輸入需要查詢(xún)的域名，單擊查看并分析，即可獲取與該域名對應的注冊信息（記錄號，網(wǎng)站負責人，記錄單位，等）。
　　四、摘要：
　　通過(guò)上述方法，目標站點(diǎn)的域名信息采集可以獲得大量的資產(chǎn)信息，從而擴大了攻擊面，提高了滲透測試的成功率。盡管域名信息采集的處理過(guò)程非常漫長(cháng)且嘈雜，但早期的域名信息采集對于后續的滲透非常有用。
　　[云棲在線(xiàn)課堂]每天，產(chǎn)品技術(shù)專(zhuān)家分享！
　　課程地址：
　　立即加入社區，與專(zhuān)家面對面，并緊跟課程中的最新動(dòng)態(tài)！
　　[云棲在線(xiàn)教室社區] 查看全部

　　鷹眼|分布式日志系統上云的體系結構和實(shí)踐
　　簡(jiǎn)介|經(jīng)過(guò)930的改革，公司明確了公司的“開(kāi)源協(xié)作，自主開(kāi)發(fā)和云化”的技術(shù)戰略，通過(guò)自主開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)到云，整合資源使用，提升互補架構能力，促進(jìn)了自主開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)與云產(chǎn)品協(xié)同發(fā)展，同時(shí)實(shí)現產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展戰略，促進(jìn)騰訊云業(yè)務(wù)的拓展與壯大。該公司還成立了組織結構部門(mén)，以將公司級業(yè)務(wù)大力推廣到云中。為了響應這一呼吁，分布式日志系統（Eagle Eye）也在積極探索將原創(chuàng )業(yè)務(wù)遷移到云的解決方案。
　　內容
　　一、 Hawkeye平臺介紹
　　二、在云的背景下
　　三、組件云架構優(yōu)化和云組件選擇
　　四、進(jìn)入云端之后的變化
　　五、后續體系結構的演進(jìn)和監控系統的改進(jìn)。
　　一、 Hawkeye平臺介紹
　　Eagle Eye是由PCG技術(shù)運營(yíng)部運營(yíng)的大型分布式實(shí)時(shí)監視和日志分析系統，支持多語(yǔ)言報告。
　　域名是：
　　Eagle Eye的數據報告：
　　Eagle Eye的數據報告是通過(guò)ATTA提供的。 ATTA支持多語(yǔ)言報告（JAVA，Python，C ++等）。報告后，Eagle Eye從ATTA系統中提取數據并將其寫(xiě)入ES。行索引機制，快速查詢(xún)功能，寫(xiě)入功能等
　　
　　Hawkeye利用ES的倒排索引機制和在幾秒鐘內查詢(xún)數百億數據的能力，提供了以下功能：
　　1.將實(shí)時(shí)日志查詢(xún)服務(wù)數據報告給atta后，開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)Eagle Eye查詢(xún)登錄時(shí)間以定位問(wèn)題，O＆M可以通過(guò)數據統計界面實(shí)時(shí)查詢(xún)業(yè)務(wù)運行狀態(tài)由鷹眼提供。
　　
　　2.數據分析功能：將Eagle Eye數據存儲在數據庫中后，用戶(hù)可以直接通過(guò)API對其進(jìn)行調用以進(jìn)行OLAP分析。
　　
　　3.錯誤日志警告服務(wù)。
　　如果程序中存在錯誤，則可以根據Hawkeye規范報告錯誤日志，Hawkeye會(huì )對單詞進(jìn)行分段，并根據不同的錯誤代碼發(fā)出分鐘級別的警報。
　　
　　4.通過(guò)grafana實(shí)時(shí)分析和警報報告給Eagle Eye的數據。
　?。ㄓ捎贓S不支持大型并發(fā)查詢(xún)，因此無(wú)法對非常大的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)分析）
　　
　　二、在云的背景下
　　930進(jìn)行了調整，建立了新的云業(yè)務(wù)小組，在內部成立了“技術(shù)委員會(huì )”，并啟動(dòng)了“開(kāi)源協(xié)作”和“業(yè)務(wù)到云”的兩個(gè)主要戰略方向。
　　在架構的演變過(guò)程中，Hawkeye團隊從遷移到云中可以獲得什么好處？上云的價(jià)值是什么？
　　1、商業(yè)價(jià)值
　　2、工程師價(jià)值
　　3、騰訊云價(jià)值
　　三、組件云架構選擇
　　為了確保業(yè)務(wù)的連續性和體系結構的發(fā)展，數據導入過(guò)程的主要過(guò)程沒(méi)有太大變化。 Kafka直接在云上使用CKAFKA，而ES直接在云上使用ES。
　　
　　ES和Kafka直接使用云組件，而其他組件則需要重構。
　　重構LogSender：
　　寫(xiě)給Kafka的生產(chǎn)者程序的性能瓶頸特別大，高峰時(shí)期的數據丟失尤其嚴重。
　　在生產(chǎn)者程序中寫(xiě)入數據的過(guò)程如下：
　　讀取BOSS訂閱-> IP分辨率->寫(xiě)入Kafka。
　　IP解析性能瓶頸：以前的生產(chǎn)程序是C ++版本。打印日志后，發(fā)現高峰時(shí)段的IP解析特別耗時(shí)。我檢查了代碼，發(fā)現IP分辨率已鎖定。因此，高峰時(shí)段的數據丟失尤為嚴重。
　　將IP分辨率更改為二進(jìn)制搜索算法以找到IP，然后取消鎖定并解決它。
　　Kafka的性能瓶頸：由于我們的生產(chǎn)者計劃，一個(gè)程序將讀取很多主題，然后將它們寫(xiě)入Kafka。我們嘗試使用一個(gè)生產(chǎn)者和多個(gè)生產(chǎn)者進(jìn)行發(fā)送，但是性能無(wú)法提高。
　　在對源代碼進(jìn)行調查之后，發(fā)現當Kafka發(fā)送時(shí)，它將根據主題分區鎖定隊列。當隊列已滿(mǎn)時(shí)，將發(fā)送一批消息。因此解決方案是，每個(gè)BOSSID都應有一個(gè)獨立的發(fā)送客戶(hù)端。
　　
　　1.大量數據，有多個(gè)kafka客戶(hù)端
　　2.一批帶有少量數據的主題可以共享一個(gè)Kafka生產(chǎn)者。
　　優(yōu)化后：當數據量非常大時(shí)，由于程序性能的原因，單個(gè)節點(diǎn)在一分鐘內只能處理大約130,000條數據。改進(jìn)后，單個(gè)節點(diǎn)可以處理大約55w的數據。性能提高了4倍。
　　Kafka選擇：
　　通常，與較低版本相比，Kafka支持更多功能，例如磁盤(pán)之間的事務(wù)和數據傳輸。寫(xiě)入性能不會(huì )降低。此處選擇的最高版本。
　　當然，ckafka沒(méi)有給我們選擇版本的機會(huì )?？蛻?hù)端編寫(xiě)時(shí)，我們仍然必須注意與Kafka服務(wù)器相同的版本，以避免不必要的問(wèn)題。
　　例如，當較低版本的客戶(hù)端編寫(xiě)較高版本的Kafka時(shí)，如果使用了數據壓縮，則服務(wù)器在接收到數據后將其解壓縮，然后根據相應的格式進(jìn)行壓縮（如果版本為一致，就不會(huì )有這樣的操作）來(lái)增加服務(wù)器的運營(yíng)成本。
　　Kafka上云后，單臺機器的性能可以達到400MB / s，而我們自建的Kafka的性能可以達到100MB / s，性能提高4倍。
　　重構視頻群聊：
　　在ES寫(xiě)作部分，行業(yè)中有許多組件。最著(zhù)名的是logstach。由于性能不足，我們重新開(kāi)發(fā)了一組可讀取Kafka和可編寫(xiě)ES的組件。
　　組件
　　單機測試（BX 1)
　　備注
　　Logstash
　　30000
　　后端日志采集這層logstash用jruby編寫(xiě)。眾所周知，像jruby這樣的動(dòng)態(tài)語(yǔ)言實(shí)際上更適合于Web 網(wǎng)站的快速開(kāi)發(fā)（ror），例如log 采集后端應用程序需要負責日志采集和解析，尤其是在解析日志時(shí)將消耗cpu，因此數據量很大，很容易達到頂峰
　　Heka
　　12000
　　與logstash相比，它的數據處理過(guò)程消耗更少的機器性能并且“重量更輕”，但是其官方測試數據直接輸出到stdout，并且沒(méi)有太多的適配程序，編碼過(guò)程和單個(gè)heka實(shí)例處理。速度只有30000 / s
　　自行開(kāi)發(fā)的視頻群聊
　　200000
　　1.通過(guò)多個(gè)線(xiàn)程讀取不同的Kafka分片，對客戶(hù)端進(jìn)行分組，充分利用CPU資源，并達到10w / s的寫(xiě)入速度。
　　2.通過(guò)批量請求路由機制，每批數據使用相同的路由值。 ES服務(wù)器接收到該數據后，會(huì )將這批數據發(fā)送到一個(gè)節點(diǎn)，這可以減少網(wǎng)絡(luò )傳輸。壓力（在ES需要在發(fā)送之前分解一批數據之前），充分利用磁盤(pán)順序讀寫(xiě)的能力，并將寫(xiě)入性能提高到20w / s
　　核心優(yōu)化要點(diǎn)簡(jiǎn)介：
　　
　　由于磁盤(pán)IO的大幅減少，在極端優(yōu)化下性能可以繼續提高2倍以上。
　　總體而言，ES寫(xiě)作將性能提高了約6倍。
　　ES選擇：
　　較低版本的ES支持tcp寫(xiě)入和http寫(xiě)入，而較高版本僅支持一種http寫(xiě)入方法。實(shí)際測量發(fā)現以下差異： 查看全部

　　TKE集群日志解決方案之日志采集
　　TKE日志采集的場(chǎng)景及構架
　　日志采集功能是容器服務(wù)為用戶(hù)提供的集群內日志采集工具，可以將集群內服務(wù)或集群節點(diǎn)特定路徑文件的日志發(fā)送至 Kafka、Elasticsearch 或者 騰訊云日志服務(wù)（CLS）。日志采集功能適用于須要對 Kubernetes 集群內服務(wù)日志進(jìn)行儲存和剖析的用戶(hù)。
　　架構圖如下:
　　tke-log.png
　　日志采集功能須要為每位集群自動(dòng)開(kāi)啟。日志采集功能開(kāi)啟后，日志采集 Agent 會(huì )在集群內以 DaemonSet 的方式運行，并按照用戶(hù)通過(guò)日志采集規則配置的采集源和消費端，從采集源進(jìn)行日志采集，將日志內容發(fā)送到消費端
　　T
　　KE 日志采集支持以下采集方式:
　　業(yè)務(wù)應用場(chǎng)景
　　常規業(yè)務(wù)場(chǎng)景:
　　公網(wǎng)域名--&gt;入口Nginx(ingress) --&gt; 業(yè)務(wù)應用容器
　　我們使用nginx的容器標準輸出給你們演示標準輸出的采集方式
　　通過(guò)業(yè)務(wù)應用容器內的文件日志演示容器內的文件日志采集方式
　　untitled.png
　　操作步驟
　　環(huán)境:
　　為什么采用CLS而不是ELK, 對于中小企業(yè)自建一套ELK維護成本比較高，對技術(shù)人員的要求也高,
　　而且擴容不是太便利, CLS具有一下優(yōu)勢:
　　穩定可靠簡(jiǎn)單高效生態(tài)擴充
　　具體的操作流程我們通過(guò)短視頻來(lái)給你們演示
　　視頻內容常見(jiàn)問(wèn)題全文索引和鍵名索引有哪些區別？日志集和日志主題的區別是哪些？
　　日志服務(wù)提供兩層概念邏輯：日志集和日志主題，一個(gè)日志集收錄多個(gè)日志主題，如同一個(gè)項目收錄多個(gè)應用服務(wù)。一般而言，每個(gè)服務(wù)的日志格式都不相同，因此日志主題作為采集、檢索等配置管理的最小單元。
　　總結
　　這里給你們簡(jiǎn)單分享了下TKE中采集應用日志的具體操作流程, 在這里給你們演示的日志系統是使用的CLS, CLS功能十分強悍，簡(jiǎn)單易用。當詳盡的日志使用文檔可以參考CLS的官方文檔或則在本專(zhuān)欄中給我們留言。
　　歡迎你們關(guān)注本欄目，我們專(zhuān)注于Kubernetes生態(tài)，持續給你們分享。 查看全部

　　北京數據采集
　　大數據生命周期
　　其中，數據采集是所有數據系統必不可少的，隨著(zhù)大數據越來(lái)越被注重，數據采集的挑戰也變的尤為突出。我們明天就來(lái)瞧瞧大數據技術(shù)在數據采集方面采用了什么方式：
　　‘搜客’---搜客數據采集APP的優(yōu)勢
　　一、‘搜客’是哪些？
　　‘搜客’是一款高智能客源信息采集平臺，本質(zhì)上是一款市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)系統，能夠幫助使用人確切的采集所須要搜集的會(huì )員顧客信息。
　　二、‘搜客’是如何的一個(gè)行業(yè)定位？
　　‘搜客’做為大數據營(yíng)銷(xiāo)軟件，定位為垂直搜索引擎。即專(zhuān)注于信息采集垂直領(lǐng)域，搜索引擎只能調閱數據信息，不形成任何交易環(huán)節。
　　三、‘搜客’所提供的數據信息是否真實(shí)合法？
　　‘搜客’以數十家小型網(wǎng)站為搜索基礎。所有數據信息皆從網(wǎng)站調取，真實(shí)性毋庸置疑，至于所采集的信息也都是全網(wǎng)公開(kāi)的信息，并且由本人上傳，在主觀(guān)意愿上是選擇公開(kāi)的，‘搜客’所采集的信息，屬于網(wǎng)路公開(kāi)信息，真實(shí)合法。
　　四、‘搜客’的采集源從何而至？
　　‘搜客’采集源來(lái)自于百度地圖、高德地圖、360網(wǎng)、趕集網(wǎng)等搜索引擎。全網(wǎng)搜索采集各行業(yè)類(lèi)別信息，包括各類(lèi)別店家的地址信息，聯(lián)系方法，經(jīng)營(yíng)信息等網(wǎng)站公開(kāi)信息，切實(shí)做到信息有效、更新及時(shí)的問(wèn)題，并且具體化至區域搜索，精確到市區內采集，真實(shí)有效的提供了精準的行業(yè)布滿(mǎn)
　　五、‘搜客’的功能都有什么？
　　搜索精確：在軟件全網(wǎng)采集站點(diǎn)里輸入想要的行業(yè)和地區 就可以搜索到精準的顧客信息資源。
　　產(chǎn)品推廣：主要功能是可以發(fā)布廣告信息，針對信息情況來(lái)選擇信息分類(lèi)。收錄推廣圖片，以及文字進(jìn)行詳盡的描述介紹。
　　一鍵添加：搜索下來(lái)的資源信息通過(guò)一鍵添加可以直接導出到手機通訊錄里。
　　同城客源：基于歸屬地大數據，可按照規則一鍵生成海量目標號碼。營(yíng)銷(xiāo)寶典：搜集互聯(lián)網(wǎng)精品的營(yíng)銷(xiāo)課程，讓您用的過(guò)程中也才能學(xué)習。
　　一鍵清空：將添加的客源信息，一鍵刪掉。只刪掉從搜客軟件添加的信息，不會(huì )影響任何自動(dòng)保存的信息。提供精準對口行業(yè)資源信息；有針對性的做業(yè)務(wù)，提高效率；提供建立的埋點(diǎn)采集規范，調用 API 接收埋點(diǎn)數據；支持導出第三方或線(xiàn)下數據，豐富數據源進(jìn)行剖析；提供統一的埋點(diǎn)指標管理平臺，便捷管理埋點(diǎn)指標。
　　六、‘搜客’相比同類(lèi)產(chǎn)品的優(yōu)勢？
　　1、搜索內容的隨意性大，不用局限于軟件里現有的行業(yè)，用戶(hù)能想到的都可以搜索。
　　2、客源的區域性更細化。用戶(hù)可以依照自己的需求選擇區或則市區。
　　3、可以根據行業(yè)分類(lèi)導出手機通訊錄。讓手機通訊錄里的客源信息分類(lèi)更明晰。并且可以同步陌陌和QQ軟件，靈活多樣的做業(yè)務(wù)推廣。
　　4、可以根據行業(yè)分類(lèi)導入execl表格。
　　5、短信群發(fā)功能，選擇一個(gè)地區的某個(gè)行業(yè)后，用戶(hù)以郵件的形式頓時(shí)發(fā)送給對方，針對性強，推廣速度快。
　　6、推廣功能，用戶(hù)可以把自己的產(chǎn)品推廣到軟件里，并且可以分享到陌陌好友和朋友圈。
　　7、私人定制，用戶(hù)可以按照自己的行業(yè)須要訂做軟件。
　　8、只須要一部手機，通過(guò)搜客系統即可開(kāi)發(fā)全省市場(chǎng)。
　　七、‘搜客’系統未來(lái)會(huì )怎樣優(yōu)化？
　　目前‘搜客’僅可作為營(yíng)銷(xiāo)工具使用，但在不斷建立更新的過(guò)程中，會(huì )逐漸進(jìn)行除營(yíng)銷(xiāo)工具意外的調整，自身調整包括上線(xiàn)‘搜客’商城，系統功能在‘搜客’完善過(guò)程中通過(guò)大數據信息流調整出行業(yè)并立的搭建式系統，推廣者雖然任何事情都不做，也會(huì )帶來(lái)大的產(chǎn)品銷(xiāo)量。
　　
　　任何完整的大數據平臺，一般包括以下的幾個(gè)過(guò)程：（如果對大數據生命周期認識不夠清晰，可參考還不懂哪些是大數據？大數據的生命周期求婚）
　　數據的采集是挖掘數據價(jià)值的步，當數據量越來(lái)越大時(shí)，可提取下來(lái)的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平臺，便才能保證數據剖析結果的有效性，助力企業(yè)實(shí)現數據驅動(dòng)。
　　
　　全的大數據采集方法分類(lèi)，你想知道的都在這里
　　
　　對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據上的顧客數據，財務(wù)數據等保密性要求較高的數據，可以通過(guò)與數據技術(shù)服務(wù)商合作，使用特定系統插口等相關(guān)方法采集數據。比如八度云計算的數企BDSaaS，無(wú)論是數據采集技術(shù)、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得挺好。
　　
　　-/gbabjfi/-
　　歡迎來(lái)到河南搜客網(wǎng)絡(luò )科技有限公司網(wǎng)站， 具體地址是河南省鄭州市金水區興業(yè)大廈2606，聯(lián)系人是秦。 查看全部