在过去的几个月里，你可能已经对“AI能降本增效”这样的标题感到麻木，甚至有些厌倦。但是，作为一名专注于教育行业的架构师，我对AI的发展和应用仍然充满好奇和热情。我走访了多家教育企业、学校、AI研究员、AI创业公司，试着去理解AI在教育中的落地和可能性。我发现，AI在教育中的应用就像一把宝刀，如何使用取决于业务形态。首先，我们需要明白，AIGC（人工智能生成内容）是一种工具，就像一把宝刀。如果你是一个柴夫，你可能会用它来砍柴；如果你是一个厨师，你可能会用它来切菜；如果你是一个刀客，你可能会用它来当武器。同样的工具，在不同的人手中，可以发挥出不同的作用。AIGC也是如此，它不是万能的，它的效果取决

项目介绍接口自动化测试项目2.0软件架构本框架主要是基于Python+unittest+ddt+HTMLTestRunner+log+excel+mysql+企业微信通知+Jenkins实现的接口自动化框架。项目参与者:陈勇志技术支持邮箱:262667641@qq.com个人微信:blue-blue-lemon个人博客地址:https://home.cnblogs.com/u/Nephalem-262667641微信公众号：测试玩家勇哥前言公司突然要求你做自动化，但是没有代码基础不知道怎么做？或者有自动化基础，但是不知道如何系统性的做自动化，放在excel文件中维护，不知道如何处理多业务依赖的

前言大家好，我是秋意零。在上一篇中，我们讲解了DaemonSet控制器，相信你以及理解了其的工作过程，分为三部。一是，获取所有Node节点中的Pod；二是，判断是否有符合DaemonSet管理的Pod；三是，通过“亲和性”和“容忍”来精确控制并保证Pod在目标节点运行。今天的内容是Job与CronJob离线业务控制器。👿简介🏠个人主页：秋意零🔥账号：全平台同名，秋意零账号创作者、云社区创建者🧑个人介绍：在校期间参与众多云计算相关比赛，如：🌟“省赛”、“国赛”，并斩获多项奖项荣誉证书🎉目前状况：24届毕业生，拿到一家私有云（IAAS）公司offer，暑假开始实习💕欢迎大家：欢迎大家一起学习云计算

一、背景1.1什么是精细化运营？用户画像：注重用户细分，深入分析用户，从用户行为、设备、渠道等维度分析用户，获得尽可能完整的用户图像。精准投放：有效利用流量，不同于以往的粗放管理，更注重准确性，更注重用户保留和转化，充分挖掘现有流量的价值。数据价值最大化：从多元化的数据分析角度，注重数据价值的最大化。1.2为什么要做?在过去，为了提升用户从估价到下单各个阶段的转化率，业务会经常性地做一些活动投放或者用户召回等运营活动。这些活动往往都是粗投，没有细分用户群体。一是导致最终的转化率并不理想，二是不便于对不同群体的用户进行差异化的运营。因此，希望搭建一个平台，能够根据各个阶段数据的变化，不断调整运营

为此，实验室特别开设金融信创优秀解决方案专栏，集中展示优秀成果。现在，让我们一起来领略下GBASE的优秀解决方案吧~可点击阅读原文 →《金融信创优秀解决方案--核心业务系统数据库解决方案》。核心业务系统数据库解决方案方案简介随着技术的不断创新发展，银行业开始探索IT系统的自主创新发展方向，进行了核心业务系统的小机下移及基础平台的改造，包括：服务器、芯片、操作系统、数据库、中间件、核心业务应用等。本方案基于金融业核心业务系统完成系统改造。解决的痛点、难点问题（1）软硬件基础平台的兼容性。平台产品包括芯片、操作系统、数据库、中间件等，在项目实施过程中要注意前期适配选型工作，选择合适的技术路线，并在

一、数据服务中台建设背景1、数据获取过程中的痛点在分享数据服务中台建设之前，想从两个案例开始，从中可以感受传统数据获取过程中的一些痛点。案例一：数据需求方A，需要获取每日up主的收入进行数据分析。首先，A需要向数据产品提取数需求，数据产品会与其沟通指标口径，如up主的范围，收入定义，还有没有其他要下钻的维度等等；口径定义清楚之后，数据产品把需求提给对应的数据分析师，分析师拿到需求和口径定义后，找数据源、手工SQL逻辑，从而拉取到对应的数据，最后提供给A。案例二：数据需求方B，需要获取up主的收入数据，用于线上系统的展示。同样，也是需要提需求给数据产品，数据产品也是需要与其一起定义指标口径，确定

我们在高并发的项目中基本上都离不开缓存，那么既然引入缓存，那就会有一个缓存与数据库数据一致性的问题。首先，我们先来看看高并发项目里面Redis常见的三种缓存读写模式。CacheAside读写分离模式，是最常见的Redis缓存模式，多数采用。读写数据时需要先查找缓存，如果缓存中没有，则从数据库中查找数据。如果查询到数据，需要将数据放到缓存中，下次访问再直接从缓存中获取数据，以提高访问效率。写操作通常不会直接更新缓存，而是删除缓存，因为存储结构是hash、list，则更新数据需要遍历。优点读取效率高，缓存命中率高，写操作与数据库同步，数据一致性较高，实现较为简单。缺点数据库和缓存之间存在数据不一致

一、中台建设的关键思维    中台建设是一个复杂且持续迭代的过程。结合用户数字中台项目的实践，我们总结出中台建设过程中企业管理者应该明确的3个关键思维。  思维1：中台一定需要技术平台的支撑           没有一个相对完整的技术平台是很难把中台架构搭建起来的，企业在构建数字中台时一定要选择一个相对成熟的技术平台作为支撑。搭建一个数字中台需要很多技术，没有一个平台化的底座很难落地，毕竟在构建能力的时候需要涉及很多技术，例如，拆分微服务、构建微服务、做持续集成/持续交付、自动化测试、敏捷部署、自动化运维、建立数据标准以及构建数据安全体系等。如果一个软件厂商还采用传统技术、传统架构，那么它是根

第9章　数据服务体系建设 数据服务体系就是把数据变为一种服务能力，通过数据服务让数据参与到业务之中，激活整个数据中台，这也是数据中台的价值所在。9.1　补全数据应用的后“一公里” 数据资产只有形成数据服务被业务所使用，才能体现其价值。以往传统做法是根据某个应用产品的需要，独立构建非常多的数据接口与应用产品 对接，这会形成数据接口的"孤岛"，造成大量接口的重复建设，且修改、运维、监控的成本都很大，需要抽象成可管理、可复用、可监控的统一标准 下的数据服务体系。而通过数据服务便捷的对接业务系统或应用系统，才能将数据资产灵活的使用起来，最终给企业带来各种适配业务场景的数据解决 方案，从而提升效率。

在我们之前设计的一个供应链系统中，它包含了商品、销售订单、加盟商、门店运营、门店工单等服务，涉及了各种用户角色，比如总部商品管理、总部门店管理、加盟商员工、门店人员等，而且每个部门的角色还会进行细分。而且这个系统中还包含了两个客户端App：一个面向客户，另一个面向公司员工和加盟商。此时，整个供应链系统的架构如下图所示：图片上图中的网关层主要负责路由、认证、监控、限流熔断等工作。路由：所有的请求都需要通过网关层进行处理，网关层再根据URI将请求指向对应的后台服务，如果同一个服务存在多个服务器节点，网关层还将承担负载均衡的工作。认证：对所有的请求进行集中认证鉴权。监控：记录所有的API请求数据，A