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5060免费电影网址:从零开始做运营(入门篇)

2016-05-04 07:26:34

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第一次发现《从零开始做运营》是在百度阅读(参加活动的免费兑换码,感谢百度,感谢群主vince)里看到的,看了一眼之后就欲罢不能的把(进阶篇)也给看完了,后来工作中也不时的拿出案例来和书中的概念做比对,想整理出一套自己用的读书笔记(本身也是已经答应共享给百度阅读群里产品的小伙伴们分享出来的,由于个人原因一拖再拖,让你们久等啦!^.^)另外,笔记是用OmniGraffle记录的,实在没办法转成Word(文字)格式,以图片形式上传了,不易于保存和检索,真的很抱歉了!最后,感谢作者分享如此干货出来,互联网精神在这本书里得到了充分的证明:开放、平等、协作、分享。 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

当然,这里说的“标题党”不是把标题写成与内容不相关从而吸引点击,而是你的标题要写的与众不同。传统意义上的“标题党”会用一些打擦边球、敏感、新奇和美女相关的词组合吸引人点击,如下: 进行SEO优化时,假设你的网站处在第三第四或者更靠后的位置,吸引更多点击就变的很重要。有人说排名第二第三时候比排第一位能吸引更多点击,这是事实,并且百度出于用户体验的考虑,排后的结果点击较多时会将其排名提前,所以才有了人为的刷百度点击。为了让标题吸引更多点击,一般有三种方式:标题加长、标题减短、寻找差异化。一、标题加长百度WOW吧里,些贴子后面经常死命的加“标题长长长长长长。。。”,这是为了吸引更多的关注,这是最常见的方式,通常效果也不错。标题加长适用于其他搜索结果都比较短的情况,比如百度关键词“SEO”中,ZAC的SEO博客。我注意到,ZAC没有写书之前,博客处在第四到第七位之间,修改标题后(加长标题后)更新变少,反而排名提前了,我相信出现这种原因肯定与这个长标题获得了更多的点击分不开。二、标题减短加长是为了吸引更多点击,减短也一样? 其实是的,原理和上面相同:无外乎与其他搜索结果不一样,视觉效果上获得加分,从而吸引点击。这一点大家可以通过百度百科的案例了解更多。在之前有一段时间,大家是否有注意到,在搜索关键词时,百度百科的词条在后面上了slogan:原来是: seo_百度百科变成了: seo_百度百科——全球最大中文百科全书那段时间感觉这个结果看起来非常不舒服,有些不愿意点击的成分。当时并没有留意这个改变会对百度百科有什么影响,其后百度站长俱乐部里百度官方的回答告诉我们: 从网页搜索角度而言,我们会非常关注用户对一个展现效果的反馈。从标题、摘要到其他多媒体元素、用户交互元素的每一个细节的优化。我举一个小例子,大家留意到百度百科的结果,标题构成是词条+百度百科。我们曾经在标题里加了一个slogan,结果使得点击率下降若干个百分点。我之所以谈这个细节,旨在和诸位站长说,大家在关注获取排名的同时,也可以多多的关注一下用户的心理感受和行为模式。这会使得sem效果更上一层楼的。 http://tieba.baidu.com/club/9374916/p/5535955 三、寻找差异化搜索任意关键词,当标题包含该关键词时,百度会以飘红显示,因为网络上那些SEO理论的引导,大多数人的标题:1、有限的字数内堆满关键词2、主要关键词放在最前,认为越靠前权重越高所以搜索结果通常是,前面全是飘红的关键词,后面全是堆砌的相关关键词,这样的结果充斥了大量的网页:如上图,我只截了一部份,上下整页都是如此。这个时候,如果你的网站是唯一一个不在前面飘红的结果,或者在中间,或者在最后,这时就能吸引更多的眼球。在0.1s的时间内,用户会优先关注一下这个“不一样”的搜索结果。用户在点击搜索结果的时候是有观摩判断与心理预期的,标题与Description直接影响用户的点击决策,点与不点之间往往就在一念之差,一点不好,可能就被“否定了”。所以,标题无论是加长还是减短,都是为了寻找差异化,获得更多点击。把自已模拟成一个普通用户去搜索去使用你网站,多关注用户所在角度考虑的问题,多注意这些细节,就能在一丝一毫间超越对手,细节决定成败。

前段时间,百度站长资讯发表了一篇文章《世上本没有百度pagerank和权重》,文章中讲述了百度判断一个网站的价值是动态的,由上百种策略组成。不得不佩服百度的这种对网站价值的打分策略,也是相当严谨的。对于百度搜索引擎来说,它能判断了,对于我们站在来说呢?我们如何才能判断一个网站的价值呢? 靠收录量来判断?我知道很多站长都会跟别人交换友情链接,在交换之前,都会先用第三方工具来查询一下网站的一些指标。比如网站收录量,如果我们不用第三方工具查询的,那我们只能用site命令来查询对方网站的一个整体收录情况,而这个site也只是仅供参考,我们无法看到对方的真实索引量,而我们只能借助第三方工具查询网站的索引量,比如站长工具。没有没有百度权重的话,我们仅靠收录量来判断一个网站的价值也是不靠谱的吧?要知道收录的页面多,不代表这些页面有价值的,所以,仅仅靠收录量来判断一个网站质量,是不可取的!靠外部链接?我们以前在交换友情链接或者分析竞争对手的时候,都会看一下对方的外部链接情况。在几年前,外链为皇的一直是SEO人员默认的一个“规则”。所以大家在分析竞争对手的时候,是比较侧重对方网站的外部链接的。现在百度的外链工具是可以分析竞争对手的外链情况的,但是有时候日期显示不全,也不一定能查询对方的全部外链情况。用domain命令也只是一个参考值。所以,我们在判断对方的网站情况的时候,外链也不足以说明对方网站质量的好坏。靠百度快照?以前有人在交换链接的时候,会特别注意对方网站的快照情况,很多人到现在还认为网站快照不更新,是对方的网站不好,不能获得搜索引擎的青睐,从而导致网站快照的无法更新。这个可以推荐大家去看一下百度官方发布的一篇文章叫做《关于百度快照问题的若干说明》,这里面讲了百度快照的一些情况。而最能说明百度快照不会影响网站排名的一个网站那就是卢松松的博客了。大家搜索一下卢松松的博客,可以看出他的网站快照日期,依然停留在2013年,但是呢?网站流量依然没有减少,关键词排名依然很不错!所以百度快照也不能说明一个网站质量的好坏。我们真的需要百度权重当然,我们从网站域龄、网站首页导出链接等单项指标的话,还是不能判断一个网站质量的好坏!那我们需要怎么样判断?其实我们还真实需要一个“百度权重”。因为按照谷歌的PR值来说的话,百度的权重才是衡量一个网站质量的综合指标,如果没有了百度权重,我们根本无法判断对方网站的好坏。我们拿不到对方的流量统计账号密码,我们无法了解对方的网站的真实流量,我们所用工具或者一些命令查询的一些指标,也都是一些估算。而我们也只能借助第三方工具来做一下参考!而百度搜索引擎网页质量白皮书提到的那些判断网页质量的方法,只适合优化人员去调整自己的网站,

很多新站长不知道SEO要怎么去操作,甚至还有很多的新站长不知道SEO是什么。面临这样的问题新站长需要更多的时间去学习SEO,对于一个刚上线的新站我们要怎样做才能做到排名?以下几个简单的方法让新站长流量暴增。  第一、用户体验  一个网站的好坏全部在于用户体验,顾客觉得你这个网站信息够多、够相信、有价值百度自然会给你的网站加分。网站建设有很多需要注意的地方,比如网站关键词的布局设置,关键词的布局是一个网站最重要的一部分,当客户被百度或者其他搜索引擎带到你的网站后,网站响应的速度如果太慢或者网站界面排版不够清晰又或者不是客户喜欢的内容都会造成体验差的因素。做不好用户体验你的网站做的再好也没有用。用户体验我们可以从以下几个方法去分析:假设我们是做金融的那么我们就要通过这几个方面去思考。  一、满足用户借款 二、满足用户理财 三、满足用户问答 四、满足用户资讯 当你的网站做好用户体验我们就要深入其他方面。  第二、关键词的选择与布局  当你想好要做一个什么样的网站的时候你就要去分析关键词,根据关键的热进行标题的布局,假设你做的是一个普通话成绩查询网站我们可以这样去选择关键词,根据关键词的指数大小去选择第一个普通话成绩查询、普通话考试成绩查询、北京普通话成绩查询。我们通过目标关键词、长尾词、地区词来分布。  第三、高质量原创文章与外链  高质量原创文章:在做好SEO的基础后我们需要为我们的网站加一些高质量的文章,把网站页面做到丰富多彩多样的,具有较好的吸引力,最重要的是要持续不断的去更新高质量文章,这样才能使关键词遥遥领先排名。百度一再强调网站需要做好高质量文章,很多站长不会写文章可以去网上多看一些文章从中思考,一篇好的文章可以被很多媒体转载给网站增加外链以及权重。  外链:虽然讲百度已经拒绝外链了不再给外链带来权重,很多站长都会说那发外链已经是没有用了,如果你这样想那你就错了,百度拒绝的是垃圾外链高质量外链百度还是会给予权重,高质量的外链我们可以通过投稿、购买等方式获得。  第四、营销策略  如果你只是单纯的去做SEO而不懂什么是营销策略的话,很容易出现的情况是网站有排名了但是还是没有转化。解决的方法就是你要去多学习一些营销策略、运营等。比如两个同样的汉堡加盟店网站,人家的网站上有各种各样的汉堡而你的网站上面只有几个产品,那么顾客肯定不太喜欢。  总结:我们想要做好SEO靠网站来挣钱,你必须做好以上几点,做SEO的大神通常都是避免不了熬夜的,所以要想做好SEO就要做好长久站准备。

电商不仅仅是大数据驱动的,京东用大数据为用户、商品等带来运营效率的提升。同时,从在线的数据访问来讲,电商业务需要非常快速的数据访问。大家可以看到,京东随便打开京东首页或类似的电商首页,图片是京东的资产,是商品形象的描述,可以用CDN加速。除了图片之外,其他几乎都是动态内容,量很大,且是频繁被改写的,它们需要非常快速的访问,比如说商品的详情、价格、品类下推荐的结果等许多内容,打开个商品详情页面或列表页,后台逻辑是很复杂的,需要非常多的数据去展现。这个过程中,一个是快速的数据访问对终端用户的体验有非常关键的影响。另外,从京东产品工程师开发的产品角度出发,另一个诉求就是关注业务逻辑,而不应该花时间优化后台在线存储的性能。Jim Gray是数据库领域的泰斗级人物,他其中一句话我记得很清楚,即“Memory is the new disk(内存是新的磁盘)”。07、08年时京东买的内存大小标准配置是4G左右,很快4G、8G、16G一路下来,很多公司都会采购158、265G内存,估计明年都会用1T内存。京东都用265G内存加万兆网卡来做,单机内存在快速变大,整体很多在线的小结构和半结构化数据存放在内存里,这个问题是不大的,也是非常合理的。而且用内存做在线存储确实有弊端,就是成本在一个时间段内有些偏高,但是除此之外却带来很多性能、管理等各方面的便捷性,两相权衡下,在一定程度上,成本的升高对有一定规模和业务比较重要的公司可以接受,而且京东可以用技术手段降低这个成本。JIMDB的全称为The Jingdong In-Memory Database,这个系统的名字是大概2014年初起的,它并不是严格的关系型数据库,而是一种新型的,以内存为中心的全部托管、全管理服务化的数据库。它是以内存为中心的数据存储,主要针对在线的结构或半结构化的数据,过去两年一直在持续建设。从目前的业务价值角度,它支撑了京东几乎所有的在线业务。除图片之外,几乎所有的动态内容都被它所服务,或者严格来说,图片的有些信息也用它来存储。越来越呈现一个趋势,就是京东更多地用它来做主存储,MySQL或者DataBase会进行归档。接下来从技术角度做个简单介绍。JIMDB基于redis,redis是一个非常优秀的开源软件,它做对了两个事情。第一,它是基于内存的,简单且高性能;第二,也是基于内存,它提供了非常丰富的数据类型和数据结构。对许多互联网公司来说非常方便,比如商品的详情、属性等,非常便捷。两年前,京东为了解决它的痛点,因为之前的监控系统已不能满足京东的业务需求,便不断演进,一路做下来。它是相对分散的分布式系统,有许多分支、模块,不同模块做不同的事情。从用户(业务的开发人员)的角度,给他们提供Java、C driver,其他小众语言是给他们提供代理,完全兼容但是不限于RAM servers 。对于任何一个业务都给它集群,所有集群都在京东的物理资源池上。京东这个团队的核心任务是做一套复杂的平台,一套健壮的分布式系统,管理目前大概四五千台大内存机器,为众多业务提供可靠的、性能稳定的、数据有持久性保证的高可用服务。这个系统从部署结构来讲,是单个物理服务器、多实力的结构,任何大内存物理servers上都会部署多个内存,好处是便于流量监控等,但是给业务和监控带来很多复杂性。对行业来说目前还是比较合理,故障的检测与切换,扩容的管理、升级、监控等都是独立的模块。存储的servers是复用原来redis网络编程的框架,但是复制的协议、存储的引擎等各方面都是自己来开发。在此列举几个技术点。第一,怎么做故障切换?分布式系统要解决的第一个问题是怎么处理故障。故障是个很严肃的事情,并不能简单说有一个进程有一个servers不通了就是故障,会发生网络不稳定等等,各个方面都有可能。在一个或多个数据中心有若干个故障检测器,当多数人认为它故障并且没有人认为它健康时,才能定位确实故障。发给故障的控制器做下一步事情,重新触发新的配置,改变集群的拓扑。所以故障的检测和自动的Failover是2014年做的第一个事情,把故障自动化,这个事情说起来简单,其实是最基础和最重要的,因为整个过程分很多步骤,前一段时间还出现过Bug。第二个关键问题是任何一个逻辑的集群、业务数据量会增长、变化,所以必须支持在线、动态、重新的分片,或者说重新的Sharding,这个Sharding核心思想不是简单把集群分片,中间要加一个抽象,才能进行动态的重新分片。对于这个策略来说,中间加一个bucket的抽象,然后来进行管理。迁移的过程是通过复制来做的,学术界或工程界喜欢管它叫“Partial replication”。举例来说,原来是3个分片,现在怎么变成4个分片?通过调度算法,决策把哪些分片中的bucket迁移到这里,迁移是通过复制来做的,建一个复制关系,但是这个复制关系并不是复制它原来所有的数据,所以要求复制协议的实现是要做特殊的事情,只要这一个区间的复制,复制全部完成之后更改拓扑,最后生效,这可以做并行的Partial replication做迁移。从数据的可靠性保证比较高,技术也比较简单和传统。过去两年从底层技术研发分三个方面一步步演进做了些事情,从存储引擎的角度,用的最多的是这个,第二个存储引擎是LSM,京东用RAM+SSD做混合的两级存储,这三种不是取代的关系,而是互为补充。第二种更多应用的场景,是有些东西比较大,京东可以把这个放在SSD上,把K依然放在RAM里,这样可以适当的节省成本,目前第二类线上已经有百分之十几的用量,但是数据量要乘四五倍,因为每台机器单机容量更大。第三类是B+TREE,可以排序,可以支持按范围查找和便利,这个线上用得不是特别多,京东只支持有需要按范围、需要便利查询的场景。复制协议更加关键,因为对于存储来说最核心的是复制,除了异步复制就是同步复制,京东上半年做了状态机的复制。分片策略京东用哈希最多,因为哈希最简单,业务更多时候需要单K去查询,有些业务需要按范围,京东支持Range。这三个方面技术可以做合理的按业务场景组合,满足不同的业务需求,比如业务更多是用Dict+异步复制+哈希分片策略,比较大的是RAM+SSD两级存储,然后配合其他的策略。从业务使用场景角度,京东是分而治之,不同的软件、不同的集群,根据业务的需要,可以分成这么两大类。不少业务是做纯缓存,后台还有数据库和其他存储,京东更多是用异步复制或者不复制,哈希的分片,可以做LUR的淘汰。但是线上也有将近一半左右的集群,他们不仅仅用这个东西做缓存,他们做持久存储,京东有更高的可靠性保证,一般用来开启同步或者状态机的复制,然后用范围或哈希分片,而且对它的快照做定时备份,备份到内部对象存储上去。对任何一个系统来说,底层的基础技术研发仅仅是它的一个环节,当系统达到一定规模之后,更多工作会放在监控和运维体系的建设方面。整个平台京东有比较完善的监控体系,这更多是数据驱动的,从各个方面,连接树、网络入出流量等等,产生很多时间序列进行分析、预警,并且驱动各种控制器做决策。比如有的分片存的数据因为是个华为的手机,它太热了,京东就可以把它做分列,很多时候做扩容做分列并不是因为容量,而是因为数据的热度。数据监控也存在这个系统里做快速的展现。基于容器的自动化运维,因为我刚才说过,整个系统规模比较大,有几千台机器,而且每台机器上部署很多的存储节点,所以运维的复杂性比较高。在整个2013年更多是依靠手工的运维,怎么样选机器,怎么样部署,运维工作量极大,在2014年下半年和2015年上半年,京东花了很长时间做全自动化运维的平台,它是基于Docker,简单来说是大的Linux大内存服务器上上面有很多Docker,每个进程是Docker实例,用Docker软件管理版本,智能做机器的选择,做定期的软件升级,各个方面很多工作。这个平台通过容器技术也在这里面有所发挥。说一说规模吧,因为对于任何一个底层系统建设来说,它核心的价值只有一定规模、真实驱动业务才能有收获力。线上京东有多个数据中心,有几千台大内存机器,都需要跨数据中心的复制,有的基于容灾的考虑,比如不同的机房有不同的规则,有可能跨机房做异步复制,有可能同步,预计明年有512G内存或者1T内存机器的采购。线上支持了1000多个线上的业务,每个应用相当于一个逻辑的集群。从运维角度来说,这么多台机器里面有大概3万多Docker的实例。内存存储带来什么?花了很多内存片、内存条,带来了极佳的性能、非常稳定的性能,这是京东线上某一个比较重要的集群,在双十一期间可以看到它整体的QPS超过200多万,是非常稳定的,99%的请求都在2毫秒之内返回,这个让用户体验更好,让京东的业务开发起来更加简单,让公司运维团队更加省心、更加轻松。内存存储考虑的一个主要因素是,内存可以花钱买,但是不能因为软件因素再去浪费内存,内存存储是分出来的,线上很多集群比较夸张、比较大,可能因为它使用场景比较特殊,才产生了碎片。但是整个分布来说,京东也做一些优化的工作,从内存分布器选择来看,主要的集群内存碎片率基本在1.1-1.3左右。我个人工程上的经验来说,这是非常好的内存分配器,内存分配器自行开发意义很小。正在做的事情比较多,优先级比较高的是让它更稳定更好的运维,除此之外进一步提升性能,通过软件硬件协同创新,引入更大、更便宜的内存、更快的网卡,考虑重新实现用户的网络协议加速小包的处理性能。Linux网络协议站不是为数据中心高速的网络、高速的在线应用而设计,每一次包都要中断,对于大包是合理的,对于小包是不划算的,这样的存储性能更多的是小包处理,京东在考虑重写用户协议,来加速小包处理的性能。在功能方面京东也在做个事情,这更多是工作量的事情,考虑从NoSQL支持SQL接口,因为底层有了横向扩张、灵活复制的内存里的数据结构的存储。通过JAVA等等提供,这是工作量的问题而已。另外,希望在某种程度上降低成本,因为平台化第一步是求规模稳定,让它有很好的性能和效率的保证,第二是从整体来说能降低成本,比大家分散、自由去用更省钱。基本的想法是这样的,目前是专署集群,京东希望从专署集群过渡到聚合各个IDC的RAM资源,比如说京东私有云机器去分容器、去分虚拟机,很多时候CPU是瓶颈,分完了内存有剩余,非结构化机器磁盘是瓶颈,磁盘或SSD被分完了但内存有空余,京东聚合整个RAM资源,让数据动态流动、去降低成本。云数据库服务是一项基础性的云服务,解决用户自己搭建数据库时需要考虑的各种问题,让用户在使用时可以按需申请数据库资源,保证整个数据库服务的稳定性及数据的可靠性,同时提供弹性伸缩等的支持,尽可能的降低用户在使用云数据库时的成本。本主题主要是分享京东私有云分布式数据库集群的实现,包括如何支撑上亿级数据量的业务,如何保证数据高可靠、服务高可用以及在线集群扩容等机制。另外还会分享京东公有云数据库的架构与设计,如何实现一个稳定、可靠、可弹性伸缩的公有云数据库服务,涉及到备份、恢复、监控、迁移、高可用切换等一整套方案。京东内部有大量业务的数据是存放在Oracle中的,为了完成京东内部去O的过程,京东为此打造了一套私有云分布式数据库集群,这套私有云分布式数据库集群目前支撑着京东大量拥有上百亿级数据量的业务,本主题中会重点介绍去O过程中遇到的难点同时详细介绍在内部数据库云化以及在支撑大规模业务过程中积累的经验,包括如何打造一套高性能的私有云分布式数据库集群服务,如何在支撑京东上百亿级别数据量业务正常服务的情况下做到在线无缝集群扩容,分享来自京东生产一线的经验。云服务最重要的是要做到可弹性伸缩可按需获取资源,让用户可以尽可能的花最少的代价满足业务的需求。用户使用云数据库时面临当业务量增长时申请的资源不够,需要做到快速的扩张现有资源,当业务量降低时需要快速缩小现有资源。当数据库实例甚至整个机房发生故障时,要做到用户在云数据库中的数据是安全的可靠的,可以第一时间恢复云数据库服务,包括跨机房恢复等,保证云上的用户业务是不受影响的,这些都是云服务尤其是云数据库服务需要解决的事情,本主题也会介绍京东公有云数据库是怎么解决这些问题的以及在解决这些问题时积累的经验。京东云数据库主要包括公有云数据库服务和私有云数据库服务两部分。公有云数据库主要是面向外部用户,定位是中小型公司;私有云数据库主要针对公司内部业务,有时候甚至会特殊业务特殊对待,会针对业务的特点来具体问题具体分析,数据量较大的业务京东会建议业务使用京东私有云分布式数据库集群,将数据进行拆分等。这两项服务在京东都是由同一个团队来提供支持,京东云数据库的总体做法是将私有云数据库中积累的经验逐步的输出到公有云数据库上。云数据库集群服务主要是指分布式数据库集群,用户在使用这个集群的时候可以像使用单台数据库一样去使用,在业务层面不用关心集群中的数据是如何分布的,对用户来说后端的数据库实例是不可见的或者不需要关心的,在使用层面来说心智负担会大大降低。N个数据库同时提供服务一般是指N个数据库服务多个不同的业务,或者是某个业务同时使用了N个数据库,但是业务对这些数据库是有感知的,换句话说这N个数据库对业务都是可见的。云数据库服务其实也可以理解为将传统的数据库服务搬到云上,但是云数据库服务尤其是公有云数据库和传统的数据库确实是有区别的,最大的挑战在于不仅仅要提供数据库服务,还需要与用户的私有网络及云主机甚至包括云存储等各项云服务相互配合提供高可用的服务、保证数据的高可靠,是一整套云服务中的一项。传统的数据库技术更多关注的是数据库本身的,网络及主机等问题一般会比较简单。京东公有云数据库的架构都是基于私有云数据库的实践经验所得,在实际输出的时候考虑到安全及弹性伸缩等的考虑,公有云上采用基于虚机部署的方式,结合云主机云存储以及云数据库系统自身相配套的信息采集系统再整合公司的监控系统等各项服务,对外提供可伸缩高可用及高可靠的公有云数据库服务。私有云中的分布式数据库集群架构主要是采用引入中间件的方式来支撑业务,中间件本身完全兼容mysql协议,在内部业务使用的时候可以像使用原生数据库一样简单。公司内部有一套完整的统一的监控系统,云数据库自身还有一套信息采集系统,采集系统会采集数据库实例上的相关信息包括慢查询以及机器负载等信息,这些采集的信息经分析处理以后如果如果发现有异常比如有慢查询或者机器负载较高,会通过统一的监控系统触发报警,做到及时发现问题及时处理问题。在私有云分布式数据库集群中的性能监控主要是两部分构成,一部分是分布式数据库中间件会对查询做一些统计信息,这些统计信息中有超过某些阈值的情况就会触发报警,另外一部分是数据库本身的完善的监控系统。京东公有云数据库目前是部署在虚拟机里的,基于虚拟机的快速创建京东可以做到公有云数据库实例的较快的创建。私有云数据库目前有很大一部分已经将数据库实例放到容器里,在创建部署方面将更加的便捷,当内部验证以后后续京东也会考虑输出到公有云上。京东的业务发展非常的迅猛,所以在很大程度上来说京东的技术都在被业务驱动着往前跑,很多业务早期数据可能是放在Oracle或者Sqlserver中的,等到业务量比较庞大的时候再着手将数据从原来的数据库迁移到mysql里的时候就会比较痛苦,一般都需要业务方和数据库团队紧密配合才能真正的完整的迁移出来,但是也正是因为有这些实际的业务需求驱使着京东的技术不断的提升。

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