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风险感知（二）场景设计5要素
本篇接《风险感知（一）》，将采用数字化运维场景设计方法梳理风险感知场景的一些思路。 分析前，先回顾一下场景设计的一些要点： 场景的基础是实际运维工作，要用“连接、数据、赋能”的数字化思维重塑场景 按“人、事、时间、协同、环境”5要素梳理场景 场景强调多角色“组织”高效协同，是对线下流程的在线化 ）、决策、执行闭环 以下从“人、事、时间、协同、环境”5要素看看场景。 …… 3.时间 场景来源于电影。在视频领域，通常按每秒25张或30张图片组合成一个视频画面，对一段时间的视频画面进行剪辑形成一个场景，多个场景组合成为一部电影。 5.环境 环境包括显性环境与隐性环境。
1.4K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏程序员修炼之路
Handler的5种内存泄漏场景
今天我们从MessageQueue的底层机制切入，深度剖析5大高频泄漏场景，让你的App性能飙升300%！ Native层与Java层的交叉引用（nativePollOnce阻塞导致Activity无法回收） 二、5大高频泄漏场景与破解之道 场景1：匿名内部类Handler（新手坟场） 泄漏原理： // ; if (activity == null || activity.isDestroyed()) return; // 安全操作UI } } 场景 持续阻塞 → Handler引用链无法断开 → Activity泄漏 检测工具： # 使用Systrace观察主线程状态 python systrace.py looper -t 10 场景 5：静态Handler的“伪装者” 误区案例： // 错误！
55311编辑于 2025-03-07 - 来自专栏铭毅天下
Elasticsearch Top5典型应用场景
以下是我们在平台上看到的Top5场景用例： 1 - 记录和日志分析 对于熟悉Elasticsearch的人来说，这个应该不足为奇。 5 - 数据可视化 凭借大量的图表选项，地理数据的平铺服务和时间序列数据的TimeLion，Kibana是一款功能强大且易于使用的可视化工具。对于上面的每个用例，Kibana都会处理一些可视化组件。 结论 虽然并非每个用例都是如此，但这Top5是我们服务中统计出的最典型应用。
4.3K40发布于 2018-10-24 - 来自专栏性能与架构
Redis的5个常见应用场景
如果你的印象中Redis只是一个 key-value 存储，那就错过了Redis很多强大的功能，下面就是实际应用场景中5个最普遍的案例。 1. 0 1 HGET messages <message_id> // Delete Message ZREM due <message_id> HDEL messages <message_id> 5. message to a channel PUBLISH channel message // Recieve messages from a channel SUBSCRIBE channel 小结 这5个小用例只是
1K90发布于 2018-04-04 - 来自专栏业余草
消息队列常见的 5 个应用场景
消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景：异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。 2、应用解耦 场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图： ? 3、流量削锋 流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛！ 应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。 5、消息通讯 消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。 点对点通讯： ? 客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。
2.4K20发布于 2019-08-15 - 来自专栏Python
(5) 电商场景下的常见业务SQL处理
= 索引 IO + 索引全部记录结果所对应的一个表数据的 IO 缺点 这种SQL语句查询的缺点是，越往后翻页，比如几千页之后，效率会越来越差，查询时间也会越来越长，尤其表数据量大的时候更是如此 适用场景 它的适用场景是表的结果集很小，比如一万行以下时，或查询条件非常复杂，比如涉及到多个不同的查询判断，或是表关联时使用 2. 这种方式的数据开销是索引 IO +索引分页后的结果（15行数据）的表的IO， 优点 比改写前的SQL在IO上要节省很多，这种改写方式的优点是在每次翻页的所消耗的资源和时间基本是相同的，不会越往后翻页，效率越差 应用场景
95810编辑于 2022-03-26 - 来自专栏TestOps云层
【Junit5】接口场景化解决方案1
对于场景化用例在测试过程中又有哪些问题： 接口之间有依赖关系，有执行顺序要求； 场景化接口其中如果有接口失败，后续接口需要ignore； 针对上述2问题，我们看看Junit5框架如何解决以及通过ExecutionCondition 自定义执行策略； 解决方案 业务场景 用户登陆 -> 搜索产品 -> 用户下单-> 用户支付 代码实现 @platform @DisplayName("用户下单") @Describe(service ENABLED_BY_TESTCASE_PASS; return ENABLED_BY_TESTCASE_FAIL; } } import com.platform.junit5. Host.eu,method = RequestMethod.POST,url = eu.search) public void search() { // 业务代码... } 今天我们解决了接口场景化用例中 2个问题，在接口场景化测试中还有个问题需要解决，就是某个接口的参数依赖上个接口的返回值或者请求body的参数，针对这个难点下次我给你大家带来解决方案，敬请期待； 注：上述代码部分注解非Junit5官方注解如
54440编辑于 2022-04-07 - 来自专栏AI掘金志
安防，5G 商用的杀手级场景
5G商用已是山雨欲来风满楼，但是在应用场景和商用模式方面，它似乎正在考验着人们的想象力。 目前，公安部门通过集中监控平台，已经可以实现全天候全场景的智能监控，并通过统一指挥调度，及时应对各种突发状况，在反恐、在逃人员抓捕、人流控制、治堵防堵等方面成绩显著。 在业内人士看来，这东风就是适应5G通信场景的“杀手级应用”，而要适配这杀手级应用场景，需要解决5G商用对于运营商高投入（建设成本）和用户使用高成本（流量成本）等两大关键问题。 并最终成为5G商用的第一个大规模“杀手级应用”场景。 双剑合璧，安防5G与AI 未来5G在安防的应用，其实可以借鉴AI在安防的应用。 AI兴起时，安防也如今日对待5G的态度，整个行业并未出现过多探讨（或许可以理解为滞后）。
65420发布于 2019-08-29 - 来自专栏CodingToDie
百篇(5)：FeignClient 在不同场景中的应用
FeignClient 使用 为了测试方便，这里提供四个项目 user-server user-server-api spring-boot-feign spring-mvc-feign Spring Cloud 使用 user-server项目 提供服务，暂时提供三个简单的查询操作 Controller package com.zyndev.server.user.controller; import com.zyndev.commontool.web.BaseResponse; import com.
11.9K50发布于 2018-03-29 - 来自专栏边缘计算
MEC打通5G应用场景的“经络”
5G MEC系统整体架构如图1所示。 ? 图1 5G MEC系统整体架构 MEC主机部署方案分析 随着5G和垂直行业的成熟商用，网络需要接入更多设备、处理海量数据、满足低时延业务需求，传统核心网集中式部署模式已不能满足新业务需求，网络随业务流向边缘迁移已是产业趋势 通常所说的MEC部署位置主要针对MEC系统的主机级部分，MEC对低时延业务的支持能力以及对流量和计算分流的能力，使其在5G的三大业务场景（增强型移动宽带、超可靠低时延通信和海量大规模连接物联网）中都有用武之地 图2 5G网络部署架构 MEC部署在接入局所DC 此种模式一般采用MEC和基站CU共机房，部署在基站后面，数据业务离用户更近，终端发起的业务经过基站、MEC主机到互联网/第三方内容服务，主要针对新型超低时延业务在边缘才能满足需求的场景 由于物理距离的减少，自然移动边缘计算相较于CDN时延进一步降低，并且MEC还包括了本地化的计算能力和能力开放能力，因此具备了低时延和智能化特点，在传统CDN的应用场景之外，在诸如车联网、智慧医疗等要求智能化的应用场景中也将起到非常大的作用
1K60发布于 2019-09-12 - 来自专栏前端Q
5 种瀑布流场景的实现原理解析
一、背景— 本文介绍 5 种瀑布流场景的实现，大家可以根据自身的需求场景进行选择。 5 种场景分别是： 瀑布流 特点 纵向+高度排序 纯 CSS 多列实现，是最简单的瀑布流写法 纵向+高度排序+根据宽度自适应列数 通过 JS 根据屏幕宽度计算列数，在 web 端更加灵活的展示瀑布流 横向 种瀑布流中用户体验最好的 我已经将这 5 种场景的实现封装成 npm 包，npm 包地址：https://www.npmjs.com/package/react-masonry-component2，
</MasonryItem> </Masonry> ) } 在线预览[12] 七、横向+高度排序+根据宽度自适应列数— 根据宽度自适应列数的做法和纵向场景一致 种瀑布流场景的实现： 纵向+高度排序 纵向+高度排序+根据宽度自适应列数 横向 横向+高度排序 横向+高度排序+根据宽度自适应列数 感兴趣的同学可以到项目源码[15]查看完整实现代码。6K31编辑于 2022-11-07 - 来自专栏项目文章
Redis学习5：Set基本操作、拓展操作、业务场景等
set的基本操作 set的拓展操作：用户推荐-业务场景 注意第一个50个是不会变减少的，但是第二个是会减少的。 就是可以理解为集合的名字 set的注意事项 应用场景：权限校验 也可以通过 sismember uid：007 insert 来查看007有没有这个操作权限，但是需要注意的是，这跟上面一个是不一样的原理 应用场景：实现网站访问量统计 为什么要用set呢，因为要做到重复过滤！才能记住不同的ip地址，才能记录不同的独立ip！ 包括cookie也是这样的。 可以用于同类型的数据快速去重，利用特点来做到特殊的应用场景！ 应用场景：黑白名单
13010编辑于 2024-06-07 - 来自专栏Python使用工具
Socks5与HTTP的区别与应用场景
Socks5与HTTP的区别与应用场景在网络访问中，代理服务器扮演着重要角色，用于保护用户隐私、提高访问速度等。Socks5代理和HTTP代理是两种常见的代理协议，它们在功能和应用场景上有所不同。 本文将深入解析Socks5代理和HTTP代理的区别，帮助您更好地了解并选择适合自己需求的代理服务。一、Socks5代理1. 加密和认证：Socks5代理支持用户身份验证，并提供可选的加密功能，增强数据传输的安全性。3. 应用场景：- 匿名浏览：Socks5代理可隐藏用户真实IP地址，保护隐私。 Socks5代理和HTTP代理在功能和应用场景上存在明显的差异。 Socks5代理适用于需要直接转发网络数据、支持TCP和UDP传输的场景；而HTTP代理则适合于需要解析和处理HTTP请求、进行缓存和内容过滤的场景。在选择代理协议时，根据自身需求进行判断和权衡。
1.2K40编辑于 2023-09-19 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
PyQt5中使用图元实现高效绘制场景
Qt图形视图框架介绍 Qt图形视图框架(Qt Graphics View Framework)支持开发快速高效的2D矢量图形场景。场景可以包含数百万个对象，每个对象都有自己的功能和行为。 from PyQt5 import QtWidgets from PyQt5 import QtCore from PyQt5 import QtGui import cv2 as cv import
1.1K10编辑于 2024-05-10 - 来自专栏TestOps云层
【Junit5】接口场景化数据依赖解决方案
今日重点 Java注解 Java反射 自定义@Depends注解 解决问题 上篇讲了接口场景化用例中的2个问题： 接口之间有依赖关系，有执行顺序要求； 场景化接口其中如果有接口失败，后续接口需要ignore coord_latitude": "31.240055", "field8583": "60000900006001003100170", "pay_type": "01" } 上述接口场景是订单支付场景 框架在执行用例之前会判断是否存在@Depends如果存在则会利用反射进行解析然后根据规则来处理接口依赖参数； 通过解析Json报文进行注入替换； 注：@Depends反射解析代码暂不提供，此代码需要依赖框架执行； 5. 总结 接口场景化 接口之间有依赖关系，有执行顺序要求； 接口场景化用例执行中如果有接口失败，后续接口需要ignore； 接口场景化数据依赖； 通过@DisabledOnScenario和@Depends 注解我们解决了接口场景化用例的痛点；如果在接口场景化测试过程中
46630编辑于 2022-04-07 - 来自专栏前端达人
分享 5 个关于 JSON.stringify() 的使用场景
JSON.stringify() 方法将一个 JavaScript 对象或值转换为 JSON 字符串，如果指定了一个 replacer 函数，则可以选择性地替换值，或者指定的 replacer 是数组，则可选择性地仅包含数组指定的属性。
60631编辑于 2023-09-11 5大应用场景深度解析
ETL的五大核心应用场景理解了ETL的基本概念后，我们来看它在实际业务中究竟解决了哪些关键问题。场景一：构建统一数据仓库与商业智能报表这是ETL最经典、最广泛的应用场景。 场景二：实现实时数据同步与数据库容灾备份在某些场景下，我们需要近乎实时保持两个数据库之间的数据同步。痛点：核心生产数据库需要一個只读副本用于复杂查询，以减轻主库压力。 场景三：赋能数据迁移与系统升级当企业需要更换核心系统（如旧ERP升级到云原生ERP）时，数据迁移是成败关键。 场景四：支持云端数据湖的构建与数据入湖现代企业倾向于将数据原始地汇集到数据湖（如AWS S3、阿里云OSS）中，再进行探索性分析。 5. 易用性： 是否提供低代码/可视化的操作界面，降低数据开发的门槛？总而言之，ETL作为数据价值链的核心环节，其本质是构建一条高效、可靠的数据流水线，将原始、混乱的数据转化为清洁、可用的数据资产。
46610编辑于 2025-09-30- 来自专栏一臻数据
Apache Doris × AI 的5个应用场景（附完整案例）
在宽表聚合场景下，性能是非向量化引擎的 5-10 倍。 3.2 查询优化器 在优化器方面，Doris 采用 CBO、RBO 和 HBO 相结合的优化策略。 doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/gettingStarted/what-is-apache-doris 了解完Doris x AI的关键特性后，接下来，直接来看看Doris与AI的5个应用场景 Doris与AI的5个应用场景 场景一：Doris × DataAgent - 数据有了自己的智能助手 工作中经常出现的这么一个场景：公司号突然被喷，评论区一片狼藉，客服电话被打爆，老板紧急召集会议 Doris x ChatBI系统会： 1️⃣ 结合RAG技术进行相似度召回 2️⃣ 通过DSL规则生成Prompt 3️⃣ 大模型进行语义分析，生成规范查询 4️⃣ Doris快速执行查询，返回结果 5️⃣ 附 ⬇️ 【走进网易】基于 Doris/SelectDB 构建开放、高性能、低成本的可观测性平台 案例 ：https://www.bilibili.com/video/BV1yNX5YnEba/ 结语
2.2K10编辑于 2025-04-09 - 来自专栏每天学Java
Java-BlockingQueue 接口5大实现类的使用场景
今天主要聊一聊前面5个类的使用场景，对于最后两个类，笔者没有在真实项目上使用过，所以也不妄加分析。 ArrayBlockingQueue使用场景 特征: 基于数组实现，队列容量固定。 使用场景: 在上述的情况下，笔者觉得它的使用场景更多应该放在项目的一些次级业务中，比如: 人事系统中员工离职/变更后，其他依赖应用进行数据同步。 3.读/取操作锁分离，所以适合有并发和吞吐量要求的项目中 使用场景: 在项目的一些核心业务且生产和消费速度相似的场景中: 订单完成的邮件/短信提醒。 Work work = new Work("用户一", 25, TimeUnit.SECONDS); Work work2 = new Work("用户二", 5, } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } 以上是笔者对于阻塞线程5大实现类使用场景分析
6.6K54发布于 2020-06-01 - 来自专栏区块链大本营
从这5个场景, 看MPC多方安全计算的行业应用
也欢迎读者将安全多方计算放在您的工作场景中来启发出新的行业应用。 场景1 基金联合收益计算 在母基金管理中，我们需要计算每个基金的真实收益情况。 场景2 联合个人征信（不经意查询） 个人征信的场景大家再熟悉不过了，通过多个信息渠道对个人历史记录进行多维度计算，反应出一个人的信贷能力。 通过计算信用等级，贷款机构就能算出风险，并能决定是否放贷。 场景5 联合风险价值计算 Value at Risk（VaR）按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。 如果置信度α为95%，则我们寻找5%的最小的每日持仓价值。 1. 每日持仓价值 h = w’*P； 2. 排序价值 s = sort(h)； 3. 找到5%排序价值s作为VaR 在MPC里面，我们除了实现简单的整数、定点小数的四则运算外，还要支持排序和矩阵运算来实现VaR计算。
5.6K10发布于 2019-07-23
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