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告别 Kafka,拥抱 Databend:构建高效低成本的用户行为分析体系

用户行为数据埋点指标是数据仓库中不可或缺的重要数据源之一,同时也是企业最宝贵的资产之一。通常情况下,用户行为数据分析包含两大数据源:用户行为分析日志和上游关系型数据库(如 MySQL)。基于这些数据,企业可以进行用户增长分析、用户行为研究,甚至通过用户行为分析精准排查用户问题。 用户行为数据分析的挑战 用户行为数据分析的特点决定了要构建一套可扩展、灵活且低成本的分析架构并非易事,具体表现在以下几个方面: 高流量和大容量:用户行为数据的产生量非常大,对存储和分析能力要求高; 兼顾多种分析需求:既需支持 BI 报表的静态展示,也需满足灵活的 Adhoc 查询; 多样化 数据格式:用户行为数据通常包含结构化数据与半结构化数据(如 JSON); 实时性要求:需要对用户行为快速响应,实现及时反馈。 由于这些复杂性,大多数初创企业和中小型公司通常会选择通用埋点系统(如 Google Analytics、Mixpanel)作为用户行为分析的起点。这些系统只需在网站中插入 JSON 代码,或在 APP 中嵌入 SDK,即可自动采集并上传埋点数据,生成访问量、停留时间、转化漏斗等指标。 然而,通用埋点系...

大模型应用实践(一):AI助力Code Review安全漏洞发现

隐藏在代码中的安全漏洞如同一条通往业务核心数据资产的隐秘通道,极易被黑客盯上和利用。及时识别和修复代码漏洞对防止黑客入侵和数据泄露至关重要。 借助混元大模型,腾讯啄木鸟代码安全团队在代码评审(Code Review,下文简称CR)场景下的安全漏洞检出能力取得显著提升,日均发现和阻断300+个代码安全风险,极大提升了公司核心数据资产安全性。 一、背景 代码漏洞作为一种特殊的代码缺陷,是黑客窃取数据的主要途径。业界代码漏洞导致的安全事件频繁发生。23年5月,著名文件传输系统MoveIt Transfer被曝存在sql注入漏洞,导致2095个组织和超过6200万人的数据被泄露。同样在23年5月,梭子鱼发现其邮件网关产品存在远程命令执行漏洞,且已经被黑客利用超过8个月。 CR是保证代码质量的重要手段,通过CR可以在开发阶段提前发现并修复漏洞,避免漏洞流入线上造成严重数据泄露,并可极大提升漏洞风险闭环的效率。Steve McConnel在《Code Complete》中提到,通过CR能够发现高达60%至65%的潜在缺陷,而大多数测试的潜在缺陷发现率仅在30%左右。SmartBear经过实际调...

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