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阿里巴巴在应用性能测试场景设计和实现上的实践
提升性能前，先测试摸个底，找到性能瓶颈。
测试前，先设计好应用性能的测试场景，并实现它。
本文是《Performance Test Together》（简称PTT）系列专题分享的第5期，该专题将从性能压测的设计、实现、执行、监控、问题定位和分析、应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解，以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系，并提供有例可依的实战。
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软件各种系统架构图
原文:软件各种系统架构图
https://blog.csdn.net/everythingss/article/details/78749247
该技术架构图是本人根据多年企业技术架构经验而制定，是企业技术的总架构图，希望对CTO们有所借鉴。
日志系列--程序日志处理挑战与方案
程序日志（AppLog）有什么特点？
* 内容最全：程序日志是由程序员给出，在重要的地点、变量数值以及异常都会有记录，可以说线上90%以上Bug都是依靠程序日志输出定位到
* 格式比较随意：代码往往经过不同人开发，每个程序员都有自己爱好的格式，一般非常难进行统一，并且引入的一些第三方库的
使用 Kafka 和 Flink 构建实时数据处理系统
引言
在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。
阿里云智能基础产品技术月刊 2019年5月
阿里云GPU云服务器现已支持NVIDIA RAPIDS加速库，是国内第一家提供RAPIDS加速库服务的公有云厂商
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基于MaxCompute构建企业用户画像（用户标签的制作）
在数据化营销时代，数据的价值越发显得更为珍贵。那如何让自己的数据发挥价值，也就是说如何让公司沉睡的数据能够驱动业务发展给公司带来商业价值？在营销里面我们都谈精准营销，谈用户画像，那用户画像到底如何构建，用户的标签如何开发？本示例给与最简单的demo，那个大家清楚认识基于MaxCompute如何构建企业用户标签。
“NASA”计划背后，阿里巴巴大数据系统架构概述
DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
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