线上服务
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疫情期间如何提升客户满意度:一份实用指南
疫情期间如何提升客户满意度:一份实用指南 新冠疫情给各行各业带来了巨大的冲击,也对企业与客户的关系提出了新的挑战。如何在疫情期间维护客户关系,提升客户满意度,甚至将危机转化为机遇,成为了摆在众多企业面前的关键问题。本文将提供一些实用策...
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疫情下如何有效进行客户细分,并针对不同群体制定个性化服务策略?
疫情的冲击改变了消费者的行为习惯,也对企业服务模式提出了新的挑战。如何有效进行客户细分,并针对不同群体制定个性化服务策略,成为企业在疫情下保持竞争力的关键。 一、疫情下客户细分的关键变化 传统的客户细分方法,如人口统计学细分(...
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Faiss动态索引构建:数据实时更新下的挑战与策略
Faiss与动态数据的挑战 大家好,我是“码海拾贝”。今天我们来聊聊Faiss,一个由Facebook AI Research开源的高效相似性搜索库。它在处理海量向量数据时表现出色,广泛应用于推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。然...
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榨干性能:Trace日志分析脚本的高效优化策略与集成实践
还在用正则表达式硬啃Trace日志吗?性能瓶颈怎么破? 搞运维(DevOps/SRE)的兄弟们,肯定都跟日志打过交道,尤其是分布式系统下的Trace日志,那量级,那复杂度,啧啧... 如果你还在用一个简单的Python脚本,一把梭哈用...
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如何识别和量化技术团队中的“隐性贡献”?
在技术团队管理中,我们常常面临一个挑战:如何公正地评估那些不直接体现在代码量上的“隐性贡献”。你所描述的团队成员,他们或许不是冲锋陷阵的“码农”,却能在关键时刻提供架构指导,或是解决无人能解的复杂难题,这正是团队宝贵的“智力资产”。如果绩...
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Arthas实战:如何非侵入式监控方法实时调用与排查性能瓶颈?
线上环境无法进行传统意义上的断点调试,这无疑是许多Java开发者在排查问题时的一大痛点。当遇到某个方法执行缓慢,或者想了解其调用频率、成功率等实时指标时,如果不能侵入式地修改代码、发布重启,我们该怎么办? Arthas,作为阿里巴巴开...
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线上服务排查如同“盲人摸象”?你需要分布式追踪这块“X光片”!
线上服务排查的“X光片”:用分布式追踪穿透迷雾 很多时候,我们在线上部署的服务,就像是一个个黑箱,尤其在日志级别受限或者缺乏详细链路追踪的情况下,排查业务逻辑错误或性能瓶颈,简直如同“盲人摸象”。面对一个复杂的分布式系统,我们可能只能...
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线上服务偶发响应慢?别慌,这些排查思路帮你搞定
线上服务偶发响应慢,除了重启还能怎么办? 相信不少同学都遇到过这样的问题:线上服务偶尔出现响应慢,但是通过简单的 CPU 和内存指标,根本找不到是哪段代码或哪个第三方接口导致的。 只能重启或者等着它自己恢复,效率很低。 遇到这种问...
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告别“盲人摸象”:如何精确诊断在线服务的方法级性能瓶颈?
当线上服务偶尔出现请求超时,或者CPU、内存飙升时,我们常常陷入“大海捞针”式的困境。现有的监控工具能告诉我们“哪里不对劲”,比如某个服务资源使用率高,但却无法深入到代码层面, pinpoint 到底是哪个方法执行缓慢,或者哪次数据库查询...
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线上服务偶发性网络连接超时:如何捕获和诊断这些“瞬时”问题?
你好!你遇到的问题非常典型,线上服务中“偶发性”和“瞬时性”的网络抖动是让很多工程师头疼的难题。你的直觉很正确,网络连接建立时间过长,确实很可能与运营商网络质量、中间路由设备故障或拥堵有关,但也可能与你自身服务的网络配置、系统资源甚至防火...