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阿里云CDN上线 WAF，一站式提供分发+安全能力

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CDN是业界公认的加速网站访问效率、提升用户体验的内容分发加速产品。Gartner预测2019年超过50%的互联网流量将通过CDN内容分发网络进行加速。 然而，越来越多企业也意识到恶意网络攻击对非凡用户体验构成的威胁，因为网络攻击对网站/应用性能、业务数据安全的影响远超其他因素。根据Gemalto发布的《数据泄露水平指数(Breach Level Index）》，仅2018年上半年，全球就发生了945起较大型的数据泄露事件，共计导致45亿条数据泄露，与2017年相比数量增加了133％。 随着网络安全风险的逐步增加，单纯的内容加速服务以及不再满足CDN使用者的需求。面临复杂的网络环境，CDN使用者需要更易于部署的安全防护能力，包括：DDOS，WAF，CC，bot 流量管理、API Gateway等。 如果您对CDN WAF安全防护有需求，欢迎申请开通>> 阿里云上线CDN WAF 兼容安全与加速能力 为了能够让CDN用户更便捷、快速地部署安全防护能力，阿里云CDN上线WAF功能，通过CDN控制台的一键开通，即可使用融合了云盾Web应用防火墙（Web Application Firewall，简称 WAF）性能的CDN节点进行加速，一站式解决复杂网络情况下的内容加速与安全防护难题。它具有以下几点优势： 一站式分发+安全能力 阿里云CDN WAF目前已经向全网CDN用户开放， 用户可以在CDN控制台一键开通WAF服务，开启对相关域名的防护服务。在使用安全防护的同时，还能够享受到阿里云CDN全网2500+节点的高效分发能力，真正实现CDN与安全的一体化解决方案。 […]

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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

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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。 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品，欢迎在文末处加入性能压测交流群，参与该系列的线上分享。 第1期：《压测环境的设计和搭建》 第2期：《性能压测工具选型对比》 第3期：《阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化》 第4期：《并发模式与 RPS 模式之争，性能压测领域的星球大战》 本文将介绍应用性能测试场景的设计和实现，旨在借助阿里巴巴在这方面的沉淀帮助您更准确的找到性能瓶颈，文章将围绕以下： 性能测试的常见分类 应用性能测试场景的设计 应用性能测试场景的设计实践 应用性能测试场景的实现 性能测试的常见分类

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揭秘！机器人和你对话时在想什么？ | 开发者必读（045期）

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最炫的技术新知、最热门的大咖公开课、最有趣的开发者活动、最实用的工具干货，就在《开发者必读》！ 每日集成开发者社区精品内容，你身边的技术资讯管家。 每日头条 揭秘！机器人和你对话时在想什么？ 为什么聊天机器人越来越普及？聊天机器人不仅可以节省时间，提升效率，还能一天24小时提供服务，更是可以减少误差。聊天机器人背后的问题原理是什么？效率如何提升？就是今天我们要了解的内容。本篇内容已被收录于ACL2019，希望对你有所帮助。 最强干货 领导者必备：三元简化模型，助你加速团队成长 很早之前，现代管理之父德鲁克提出过一个影响深远的观点，“21世纪的组织，最有价值的资产是组织内的知识工作者和他们的生产力。”现代企业的各位管理者，遇到最大的两类问题就是战略和组织，看不到、想不到、做不到，这“三不到”的问题归根结底都是人的问题。能够看到、想到、做到“重视人才”的企业，成功的概率总是会大那么一点点的。你的公司呢？ 嘘！阿里技术大牛竟然在看这些书…… 也许我们无法走遍地球的每一个角落，却可以用阅读丈量整个世界。 停止阅读就等于停止给大脑供给养分。信息爆炸时代，“养分”的质量决定了个人的成长速度。今天，我们“偷出”了贾扬清、吴翰清等大神的私人书单。到底大神们如何跨界学习，将知识收为己用？一起来感受！ 阿里云CDN上线 WAF，一站式提供分发+安全能力 为了能够让CDN用户更便捷、快速地部署安全防护能力，阿里云CDN上线WAF功能，通过CDN控制台的一键开通，即可使用融合了云盾Web应用防火墙（Web Application Firewall，简称 WAF）性能的CDN节点进行加速，一站式解决复杂网络情况下的内容加速与安全防护难题。 每天读本书 《软件自动化测试开发》| 每日读本书

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实战经验 | Cassandra Java堆外内存排查经历全记录

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背景 最近准备上线cassandra这个产品，同事在做一些小规格ECS(8G)的压测。压测时候比较容易触发OOM Killer，把cassandra进程干掉。问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高（约6.5g）已经留出了足够的空间给系统。只有可能是Java堆外内存使用超出预期，导致RES增加，才可能触发OOM。 调查过程 0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏，或者JNI库的问题。1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销，但是并未发现明显的异常。2.然后用Java NMT 看了一下，也没有发现什么异常。 3.查到这里思路似乎断了，因为跟DirectBuffer似乎没啥关系。这时候我注意到进程虚拟内存非常高，已经超过ECS内存了。怀疑这里有些问题。 4.进一步通过/proc/pid/smaps 查看进程内存地址空间分布，发现有大量mmap的文件。这些文件是cassandra的数据文件。 此时这些mmap file 虚拟内存是2G，但是物理内存是0（因为我之前重启过，调低过内存防止进程挂掉影响问题排查）。 显然mmap的内存开销是不受JVM heap控制的，也就是堆外内存。如果mmap的文件数据被从磁盘load进物理内存(RES增加)，Java NMT和google perftool是无法感知的，这是kernel的调度过程。 5.考虑到是在压测时候出现问题的，所以我只要读一下这些文件，观察下RES是否会增加，增加多少，为啥增加，就能推断问题是不是在这里。通过下面的命令简单读一下之前导入的数据。 cassandra-stress

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DLA新函数发布：事件路径分析

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概述 业务系统常常会产生大量的事件日志和数据，记录各种事件发生的相关信息，一条事件日志或者数据通常包含如事件ID，事件名称，时间点等。针对该类事件日志或者数据，DLA新提供了事件路径分析的聚合函数，主要支持按照事件时间点、时间戳得到事件顺序发生的时间序列，某类或者多类、某个或者多个事件发生的时间间隔序列等等。 数据模型 以下举例说明这类事件数据的数据模型，后面函数示例也以该示例数据为例。数据包含user_id，event_time，event_id，event_name，event_attr，event_date等6个字段，本例中每个字段间用|分隔，该类数据或者日志可以存储在多种数据源中，比如对象存储、数据库、KV等（可以访问：https://zhuanlan.zhihu.com/data-lake-analytics , 查看更多DLA的云上数据能力、场景和使用方法介绍）。 4490015|1483266703322|10002|登陆|{}|2017-01-01 4490015|1483220795802|10005|收藏商品|{}|2017-01-01 4490022|1483233554546|10004|浏览商品|{“brand”: “Apple”, “price”: 3500}|2017-01-01 4490022|1483279486394|10002|登陆|{}|2017-01-01 4490022|1483220124362|10002|登陆|{}|2017-01-01 4490022|1483233099062|10002|登陆|{}|2017-01-01 4490022|1483267998231|10010|退订商品|{}|2017-01-01 4490029|1483222204303|10007|生成订单|{“price_all”: 4500}|2017-01-01 4490029|1483240004108|10004|浏览商品|{“brand”: “LianX”, “price”:

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车载多传感器融合定位方案：GPS +IMU+MM

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导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。 特别是车机端定位，由于定位设备安装在车上，一方面，它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题，另一方面，各个传感器之间相互固连，有利于高精度的算法设计。这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能。 城市峡谷一直是车机端定位的痛点。原因是城市峡谷的环境使用户无法接收到GPS信号或GPS信号受干扰，导致GPS无定位结果或定位精度差。这是“有源定位”固有的缺点，无法从算法上来克服。 针对这个问题，以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视，因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外，车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。 对高德而言，地图数据是定位业务的灵魂。多传感器融合只是定位业务中的一部分，如何把多传感器与地图数据结合起来，始终是我们在思考的问题。 针对车机应用，我们使用GPS、IMU、里程计等传感器，结合高德地图的地图优势，提出了一种结合地图匹配（Map Matching）的多传感器融合算法——GPS/IMU/MM融合（软件+硬件的解决方案）。 本文概述了车载多传感器融合定位项目背景，该项目确立是为了向用户提供好的导航定位服务。为了解决用户反馈的三大痛点问题：偏航重算、无法定位和抓路错误，结合算法和数据，提出了一套软件+硬件的解决方案。最后，用实测数据验证对用户反馈问题的改善程度。 车载应用的痛点 偏航重算：是指在高架或城市峡谷，信号遮挡引起位置点漂移； 无法定位：是指在无信号区域（停车场、隧道）推算的精度低，导致出口误差大； 抓路错误：是指主辅路、高架上下抓路错误。 其中，导致偏航重算和无法定位直接原因是GPS定位精度差和DR航位推算精度差。GPS定位精度由观测环境决定，难以改善；DR航位推算精度与DR算法性能有关，尤其是里程计系统误差和陀螺零偏的标定精度。对于抓路错误，直接原因是正确道路与误抓道路相隔太近，受定位精度限制无法区分；根本原因是只使用位置信息进行抓路，没有发挥其它数据的价值。 相关名词 GPS(GlobalPositioning System)：指美国国防部研制的全球定位系统。用户设备通过接收GPS信号，得到用户设备和卫星的距离观测值，经过特定算法处理得到用户设备的三维坐标、航向等信息。使用不同类型的观测值和算法，定位精度为厘米级到10米级不等。GPS的优点是精度高、误差不随时间发散，缺点是要求通视，定位范围无法覆盖到室内。 IMU(Inertial measurementunit)：指惯性测量单元。包括陀螺仪和加速度计。陀螺仪测量物体三轴的角速率，用于计算载体姿态；加速度计测量物体三轴的线加速度，可用于计算载体速度和位置。IMU的优点是不要求通视，定位范围为全场景；缺点是定位精度不高，且误差随时间发散。GPS和IMU是两个互补的定位技术。 MM(Map

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她是《三國》最厲害的女間諜：真正聰明的女人，都有點心狠

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真正聰明的女人，都有點心狠 Your browser does not support the audio element. 東漢末年，群雄紛爭，三國亂世，這是一個動亂的時代、苦難的時代，也是一個英雄輩出、金戈鐵馬的時代。 生在這樣的亂世，男兒可以憑借雄才謀略一展抱負，在世人面前展開一幅蕩氣回腸、建功立業的英雄畫卷，而女子則常常成為男性的配角。 但，有這樣一位女子，卻對整個三國故事的演繹，起著舉足輕重的作用，她為報養育之恩，為拯救搖搖欲墜的漢室，不惜毀掉自己的青春和人生。 她的存在，為那個刀光劍影的時代，籠上了一抹柔情，增添了些許暖色。 雖然她只是一個小小的歌伎，但在國家危難之時，卻置個人生死於度外，最後憑借過人的膽識和聰穎的頭腦，將自己活成了忠義兩全，有勇有謀的“紅粉英雄” 這位女子，就是擁有“閉月”之貌的貂蟬。 1 真正的“英雄”，都有情有義 和那些出身名門的女子不同，在《三國演義》中，貂蟬一出場，就是司徒王允家的歌伎。 古代女子地位低下，用男人的附庸來形容也不為過，但因貂蟬冰清玉潔、凝脂生香，又聰穎過人，王允視她為親生女兒，用心栽培，後收為義女。 **自古至今，打天下往往都是男人的事兒，女子最多的期盼，卻是在合適的年紀，找一個“白首不相離”的愛人，從青絲走到白發。

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【实践】工业用变频器上云 【5】 阿里云IOT STUDIO web可视化开发工具实现UI

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构建web可视化的控制平台 上篇我们已经能够完全通过云端控制设备了，但是必须要一条一条指令的发，并不是很方便，也并不方便交付给客户使用，所以我们需要可视化的用户界面（UI） 阿里云iot studio 提供了一套基于拖拽式构建的快速web开发工具，能够很方便的构建我们的用户界面应用 首先 点击开发服务-IOT studio 然后点击新建项目 点击创建一个空白项目 给项目起个名字然后就点确定 然后进入项目 我们点击web可视化开发 创建一个新的web应用 再来编个名字，然后确定 这样我们就进入了开发界面了。。左边有很多的网页元素，中间是主界面，大家可以尝试着拖动一些元素过来 然后，我们需要按照下图方式构建一个应用框架 ​主要用到了 2个按钮分别调整颜色和内容， 一个滑条

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一生最該看透的三件事

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人生三問，問到心酸 Your browser does not support the audio element. 成年人的世界有多不容易？ 這個話題可以說一千道一萬。 不用言它，下面簡簡單單的三問，就可以摧毀一個成年人的內心防線。 1 人生第一問，你兜里有錢嗎？ 張愛玲看得很實在： 我喜歡錢，因為我沒吃過錢的苦，不知道錢的壞處，只知道錢的好處。 因為沒錢，沒有遠方，只有茍且； 因為沒錢，幾個鋼镚兒都得按需分配； 因為沒錢，愁孩子的學費，愁兩老的醫藥費。 ……

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人與人之間最大的差距，不是情商和智商，而是……

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人與人之間最大的差距是… Your browser does not support the audio element. 1 大英圖書館建了一棟漂亮的新樓，準備整體搬遷過去。 但你知道，書多重啊，還這麽多，搬家是非常大的工作量。 有人估算，做這件事要花350萬美元，好大一筆錢。 請問，如果你是館長，怎樣才能用盡量少的錢，把海量的書，搬到新館去？ 雇更便宜的人嗎？ 發動所有員工及其家屬？ 要求新館建設者承擔這個義務？ 在“搬書”這個固有的思維模式下，可能很難找到更好的方案了。 那頂級優秀的人，會怎麽辦呢？ 有位年輕人對館長說：我來幫你搬，只要150萬。

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