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同花顺知识图谱数据库选型—金融海量数据毫秒级响应查询

本文整理自同花顺知识图谱团队在 nMeetup·杭州场的演讲 这次分享主要站在(意向)用户角度讲下技术团队选择数据库产品时,会有哪些考量点。在同花顺知识图谱团队开启知识图谱战略之后,一开始使用的是 Neo4j,但在使用过程中发现随着金融业务的增长,Neo4j 并不能很好地应对增长的业务。所以,技术团队出了一个解决方案:数据库和应用层之间增加多级缓存。虽然缓存能一定程度缓解问题提升性能,但是它其实会引发更多的问题。 于是,我们开始思考有没有一款图数据库能满足目前的业务需求之外,还能应对未来的业务增长。至此,知识图谱团队开始了选型之旅。 如何选图数据库 选型这块,主要分为了:How 怎么选、What 选什么、Why 为什么这三部分内容,此外最后讲述下同花顺这块的知识图谱团队和团队业务。 选型依据这块,主要分为: 功能强大:具备极佳的性能 商用成熟:产品成熟 社区活跃 数据量大:能应对目前的业务量,以及未来的业务增长 开源优先 技术支持 国产优先 选图数据库和选股票类似,我们会考虑一些消息面、基本面和技术面,当然二者之间还是有区别的。图数据库的三面主要是下面几点: 消息面:是否满足选型依据 ...

揭秘百度智能测试在测试分析领域实践

作者 | intelligents 上一篇,介绍了测试活动测试输入、测试执行、测试分析、测试定位和测试评估五个步骤中测试执行智能化研究和实践,本章节重点介绍测试分析环节的智能化实践。 测试分析是指测试活动通过设计测试用例、用例执行完成后,通过观察被测系统的表现,来判断被测系统是否存在问题。测试输入和测试分析两个过程共同决定了测试活动的问题召回能力,用平时常见的活动表示单测中的校验点即为测试分析,无校验点的单测是无效的。测试分析从理论层面可以分为VE(正确性校验)和VA(基于表现的校验)。在智能领域VE的研究领域更多的是如何正确的生成校验点、评估校验点的正确性和合理性;VA因为涉及到通过数据统计分析系统分析规律发现问题,研究的领域比较广泛。 测试分析智能化通过将数据、算法、工程等相关技术有机结合,以尽可能召回测试输入覆盖到的场景或问题,一般包含直接的校验点自动生成、基于数据挖掘系统的潜在问题、基于视觉的UI召回等方面,在学术界和工业界均有非常优秀的研究和实践。本章节将从多个实践的角度,介绍相关领域的目标、思路、涉及到的技术点、效果,希望能给到大家一定参考。 一、基于契约测试的校验点自动生...

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