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O2O数据应用探索

主题:互联网架构 O2O数据应用探索 - 上海新美大技术总监 樊聪 数据在O2O服务电商的应用 精准营销案例分享 实时PUSH 用于B端和C端 基于画像的场景化意图识别 基于GeoHash的LBS 倒排索引 高可用、高吞吐、自动触发 智能场景意图识别 基础--偏好模型 广告/营销业务使用广泛(FB/淘宝) 发现更多高质量用户,覆盖率与质量的权衡 用户品类偏好模型 用户在一段时间内对不同垂直业务的偏好/下单意向度 Lookalike 方法 B端数据应用 商户经营参谋 赋能商户、帮助商户精细化运营 挑战 双平台 上层业务品类多、差异大 商户需要教育 商户经营参谋 赋能商户、帮助商户精细化运营 挑战 上层业务品类多、差异大 商户需要教育 商家数据底层 面向系统整合、数据集成 分层的维度建模+宽表模型 宽表层尽屏蔽业务变更,保持稳定 BD端数据产品 智慧销售 赋能销售、帮助提高销售/销

最新的应用交付:从负载均衡到ADP

可能你是守旧派,将其称为负载均衡。又或是你更为新潮,称其应用交付控制器(ADC)。再或者你更为赶时髦称其应用交付平台(ADP)。 无论你如何称呼他们,这些设备和软件即服务提供对管理终端用户和企业系统间流量的支持,且比以往更为重要。负载均衡、ADC以及ADP,无论其技术术语究竟怎么定义,辅助应用交付的特殊工具相差非常大,企业应该确保匹配适合其特定需求的平台。 如今的ADP:形式有时至关重要 形式是个非常重要的考量因素。在ADP还称作负载均衡的时代,IT服务交付环境只是为本地资源左右、由共享支持,以及一些专用的托管系统。在一堆盒子(通常是Web服务器)前使用一个盒子曾是一种好的解决方案。在今天的混合服务交付环境中,几乎是完全虚拟化的,很大一部分企业工作负载转移到变化的混合云计算服务中,以往的方案不再那么可靠。因此,首要的是,与旧的负载均衡不同,新的ADP应具备内置的虚拟形式(无论是本地还是托管的),同时也支持基础设施即服务部署。理想情况下,虚拟部署将允许ADP在工作负载发生变动的时候跟着工作负载走。 当然也并非所有的关于负载平衡的都过时了。举例来说,物理设备仍旧是重要的,特别是对于那些前端...

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