用户数据
社区干货
如何使用cloud-init和用户数据将配置ssh公钥登录?
# 问题描述**我要在VeLinux上配置一个用户的公钥登录,如何使用cloud-init 和用户数据完成?**# 问题分析**要完成配置,执行以下操作:**1.创建新用户。2.将 SSH 公钥附加到 authorized_keys 文件。# 解决方案**1、使用SSH连接到实例。****2、运行以下命令,查看cloud-init是否安装,如下:**```bashroot@i-2udbbtytcx3gv6bvmhzb:~# apt list | grep cloud-initcloud-init/oldstable 20.2-2~deb10u2 allcloud-initramfs-dy...
Redis 实战:巧用 Bitmap 实现亿级数据统计|社区征文
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合。常见的场景如下:- 给一个 userId ,判断用户登陆状态;- 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间;- 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数;通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万、千万级别的用户数量,或者千万级别、甚至亿级别的访问信息。所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资源和极致的性能优化,才能达到这一业务需求。云原生技术在字节跳动的敏捷迭代和创新的背后发挥了重要的作用,也正是这项关键的技术让字节跳动可以在 27 天内完成央视春晚红包项目的备战。 字节跳动的大数据生态...
日增320TB数据,从ClickHouse迁移至ByConity后,查询性能十分稳定!
## 问题和挑战早期这套系统部署在ClickHouse集群,一方面,由于业务的高速发展导致数据量日益膨胀,每日最大新增数据超过320TB,每日新增行数超过2.3万亿条,用户数据维度超过2万多个;另一方面,用户查询需求更加灵活和多样化,需要同时支持明细查询、聚合查询以及交互式分析查询,并快速给出响应结果。此外,在数据量不断增加的情况下(年增长35%),我们既要能支撑这么大的数据增量带来的挑战,又要把成本增速控制在一定范围内。但是在已...
特惠活动
用户数据-优选内容
用户数据-相关内容
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解 今年8月,笔者曾做过一次小范围的调研,问题很简单:作为管理者,下半年最关注什么? 大部分人的回复也很简单: 赚钱 。但赚钱背后,永远都绕不开另外两个字: 增长 。 不少公司经常都把各种增长模型挂在嘴上,但真正去实操时,才发现这些理论实践起来很难达到实际效果。 这不仅是由于理论到实践的鸿沟不易跨越,还存在很多业务人员无法直接解决的技术难题。 用户增长就像一座辉煌的宫殿立在山巅...
查看用户详情
操作场景当您完成您的企业云上身份初始化后,需要查看并管理同步至云身份中心的用户数据。 前提条件已经完成云身份中心用户同步设置去设置用户同步。 操作身份必须为企业组织的管理员账号身份,可以为根用户或有权限的IAM子用户。 操作步骤登录火山引擎控制台,进入用户管理页面。 可以在当前列表查看同步至云身份中心的全部用户。支持按用户部门筛选(如有部门字段),支持按用户名、显示名模糊搜索用户。 可以修改当前用户的描述信...
实时监控全量用户行为
业务场景 随着数字营销的日益普及,数据驱动的决策已经变得日益重要。我们可以通过创建自定义看板,全方位地、深入地理解全量用户的人群占比、行为表现和人群属性等多个维度,以提供针对性的产品和服务。 操作步骤 Step 1. 创建自定义看板页面。 这一步骤的目标是创建一个专门的自定义看板页面。 Step 2. 创建图表。 这一步骤的目标是定义并创建一系列实用的图表,以直观地展示重要的用户行为数据。具体的图表包括: 性别分布图: 通过...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资源和极致的性能优化,才能达到这一业务需求。云原生技术在字节跳动的敏捷迭代和创新的背后发挥了重要的作用,也正是这项关键的技术让字节跳动可以在 27 天内完成央视春晚红包项目的备战。 字节跳动的大数据生态...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
字节跳动业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别实时推荐峰值每秒达到百万次 以抖音的实时推荐为例。系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在300毫秒内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资源和极致的性能优化,才能达到这一业务需求。 云原生技术在字节跳动的敏捷迭代和创...
预置用户属性
系统为您提供了大量预置用户属性,也为您提供了自定义绑定用户属性的预置事件,便于您通过此事件自定义用户属性。 预置用户属性 属性名 SaaS/私有化支持 属性值类型 数据来源 属性描述 web_id Saas/私有化(事件公共属性) String 服务端生成 device_id 私有化 String 用户传入 region Saas String 系统 API 系统地区 loc_country_id Saas String 服务端生成 国家(数据构建时根据client_ip生成) sdk_versio...
实验进组用户口径说明
概述 实验指标是根据命中实验的用户进行过滤计算的,由于客户端实验和服务端实验在端上分流触发和数据上报逻辑天然存在差异,所以在统计实验指标时判定「命中实验的用户(即进组用户)」方法也存在一些差异。为了实现客户端实验和服务端实验在判定「命中实验的用户」口径时逻辑保持一致,从而提升准确性,DataTester对实验进组用户判定逻辑进行了升级,本文档主要对此进行说明。 进组用户口径 前后对比 更新前~2023年4月 更新后2023年4...
火山引擎 X vivo丨共建组合解决方案,提升用户体验与商业转化
数据驱动的互联网企业与智能制造业的“OG”能碰撞出什么火花?这是一个火山引擎与vivo携手并进的“增长”故事。 据vivo公开数据,vivo作为头部手机厂商,中国市场累计用户数已达2.6亿,浏览器月活用户超9700万,应用商店日活用户超6400万。vivo能够取得如此成绩,除了对应用商店、手机浏览器等平台的精细化运营,还有自身坚实的技术能力和深厚的行业经验,同时开放合作,引入火山引擎这类优质合作伙伴,共同实现业务显著增长。 商业场景发展...
ListUsersForGroup - 获取用户组下的用户列表
获取用户组下的用户列表。 请求参数请求方式: HTTP GET 名称类型是否必填示例值描述ActionString是ListUsersForGroup 要执行的操作,取值:ListUsersForGroup VersionString是2018-01-01 API的版本,取值:2018-01-01 LimitInteger否10 查询的limit。 OffsetString否1 查询的Offset。 UserGroupNameString是ExampleGroup 用户组名称 响应数据名称类型示例值描述UsersArray of UserOfGroup-- 用户组内用户的数据结构。 UserNameString...
