行业资讯 实践分享|vivo 数据中心网络链路质量监测的探索实践;ClickHouse 如何保证海量数据一致性;如何提供一个可信的 AB 测试解决方案

TesterHome小助手 · September 15, 2023 · 2815 hits

一周实践案例推荐,TesterHome 社区整理行业技术、管理方面的好文章分享给大家,期望与大家一起进步,扩大视野!
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​1.vivo 数据中心网络链路质量监测的探索实践

网络质量监测中心是一个用于数据中心网络延迟测量和分析的大型系统。通过部署在服务器上的 Agent 发起 5 次 ICMP Ping 以获取端到端之间的网络延迟和丢包率并推送到存储与分析模块进行聚合和分析与存储。控制器负责分发 PingList 并通过数据中心内部消息通道将 PingList 下发至每台服务器上的 Agent,而 PingList 就是每个 Agent 需要发起 Ping 的目标服务器列表。

2.火山引擎 ByteHouse:ClickHouse 如何保证海量数据一致性

​ClickHouse 是一个开源的 OLAP 引擎,不仅被全球开发者广泛使用,在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。基于高性能、分布式特点,ClickHouse 可以满足大规模数据的分析和查询需求,因此字节研发团队以开源 ClickHouse 为基础,推出火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse。

在日常工作中,研发人员经常会遇到业务链路过长,导致流程稳定性和数据一致性难保障的问题,这在分布式、跨服务的场景中更为明显。本篇文章提出针对这一问题的解决思路:在火山引擎 ByteHouse 中构建轻量级流程引擎,来解决数据一致性问题。​

​3.美团技术:如何提供一个可信的 AB 测试解决方案

本文以履约场景下的具体实践为背景,介绍如何提供一个可信赖的 AB 测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱,给出具体的解决方案,一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户,而不只是功能和方法由用户自由选择,因为实验方法差之毫厘,结果可能是失之千里。希望能给大家带来一些帮助或启发。

4. 蚂蚁质量 AnTest:UI 智能助力生态小程序测试提效

随着支付宝作为数字化平台的不断发展壮大,接入到支付宝当中的生态小程序数量越来越多。面对数以万计的小程序数量,质量同学对其一一进行人工测试是不现实的。当我们需要验证小程序的特定功能时,现有的方法尝试通过脚本编排的方式来实现自动化测试,例如固定一系列点击坐标、结合 OCR 点击文字等。

然而,由于生态小程序通常为商家自行开发,其异构性往往较强,甚至相同场景的不同小程序之间在样式、文字上都千差万别,这导致了脚本编排的方式天然存在着覆盖率低、泛化性差的问题。在这样的背景下,我们希望借助 UI 智能的力量,实现真正的智能化的生态小程序测试,极大地降低在业务测试上的人力投入,提升测试效能。

5.货拉拉监控报警的 UI 设计

货拉拉监控平台是一款服务货拉拉所有技术、运维的一站式监控系统,覆盖了应用监控、基础资源监控、云监控、业务监控,支持链路、指标、日志、报警。

本文介绍货拉拉监控平台从开源到自研过程中,我们在监控可视化方向上积累的设计经验。​

​6.前端微模块在去哪儿服务系统的设计和实践

随着业务的发展,前端需要处理的逻辑越来越多,导致前端工程的体积也越来越大。同时,不同的系统之间,或者系统的不同模块之间,也有一些功能类似或者相同的模块,所以如果这些相似功能对应的代码逻辑可以复用将会大大节省开发成本,因此,提高代码的复用性就成为了前端优化的一个重要方向。

​7.数禾中后台低代码建设​

近年来,低代码开发一直是前端领域最火热的话题之一,尤其是在大环境异常低迷的今天,企业对 “降本、增效、提质” 的要求越来越高。无论国内外大厂都在低代码航道有所投入,例如:微软的 PowerPlatform,阿里的宜搭,腾讯的无极.....虽然市场上目前低代码产品种类繁多,但是没有一款低代码产品是大家备受推崇的。因为建设一款低代码产品,它并不是简单的一个技术问题,首当其冲的就是投入成本问题,其次是能否将低代码领域公共、核心的这些能力沉淀和抽离出来,再者如何把企业统一规范提供给业务团队使用?

面对这些问题,我们又该如何建设数禾自身的低代码之路?本文将针对这些问题从公司低代码 DataSeed 的建设层面做详细阐述。

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