Store下架排名第一的付费安软,车联网上云最佳实

原标题:车联网上云最佳实践(二)

原标题:被指向中国服务器提供数据,Mac App Store下架排名第一的付费安软

原标题:Axure教程:如何实现爱彼迎App首页Banner的切换效果

摘要: 我们对传统IDC应用架构进行分析之后,我们发现之前的系统架构存在一些不合理的地方导致了很多的痛点,为了解决这些痛点我们最终考虑上云。开始思考怎样利用云上产品来解决目前遇到的痛点。例如

前言

本文分享一个用Axure实现爱彼迎App首页Banner切换效果的方法,供大家参考,欢迎一起交流。

云上对标架构及技术详解

近日有外媒报道,Mac App Store中付费安全软件中排名第一的Adware Doctor被研究人员发现在未经用户同意的情况下收集浏览历史,并将数据发送至位于中国的服务器,之后被Mac App Store下架。

图片 1

我们对传统IDC应用架构进行分析之后,我们发现之前的系统架构存在一些不合理的地方导致了很多的痛点,为了解决这些痛点我们最终考虑上云。开始思考怎样利用云上产品来解决目前遇到的痛点。例如

在被下架之前,Adware Doctor是一款广受用户欢迎的安全应用,旨在保护用户的浏览器免受广告软件和恶意软件威胁。国外研究人员解构了此次发生的下架事件的前因后果。

作者最近闲暇时间试着将爱彼迎App的Banner切换效果用Axure实现出来,网上类似的教程不多,所以给大家分享一下。本文没有将每一个步骤分享出来,而是提供一个实现的思路。对Axure的初学者来说可能有点难懂,后面会提供源文件下载。

 为了解决我们自建IDC底层基础设施可靠性差的问题,我们改用云计算服务,基础设施可靠性,异地容灾,数据备份,数据安全等问题再也不用担心;

Adware Doctor

下图是将要实现的效果截屏:

 为了解决存储性能瓶颈以及用户访问体验问题,我们改用云上对象存储OSS服务+CDN;

在Adware Doctor的宣传中,它是Mac用户抵御各种常见广告软件威胁的“最佳应用”:

图片 2

 为了解决单台数据库性能扩展瓶颈,我们改用云上的DRDS分布式关系数据库;

图片 3

几个需求点 1. 到边界时的拖动阻尼&回弹效果(见下图)

 为了解决大规模的车机上报而导致数据写入延迟问题我们改用云上IOT套件+HiTSDB;

在Mac App Store中,这款应用程序非常受欢迎,在最畅销的应用程序中排名第四,因此连苹果Mac App Store网站都列出了它的信息:

图片 4

 为了解决日常以及节假日流量高峰的问题,我们改用云上弹性伸缩服务+按量付费,以最低的成本完美解决日常及节假日流量高峰;

图片 5

  1. 停止拖动时若为非正常位置,则自动归位(见下图)

 为了解决大数据存储瓶颈以及降低大数据开发分析工作难度,我们改用云上MaxCompute

在“付费实用工具”分类中,Adware Doctor排名第一:

图片 6

  • HBase;

图片 7

  1. 快速拖动时,自动切换到下一个Banner(见下图)

 为了解决运维自动化问题以及提高运维工作效率,我们改用云上codepipeine+云监控+日志服务+容器服务;

事件解构

图片 8

 为了解决安全防御瓶颈,我们改用云上云盾+DDOS高防IP + web应用防火墙+堡垒机;

研究人员使用静态分析(反编译)和动态分析(网络监控、文件监控和调试)的方法对这款应用程序进行了研究,以下是过程和结果。

4. 左右拖动时,限制页面上下拖动;上下拖动时,限制Banner左右拖动(见下图)

 为了解决负载均衡以及网络扩容瓶颈,我们改用云上SLB;

首先,研究人员从Mac App Store下载 Adware Doctor,确认该应用程序(与Mac App Store中的所有应用程序一样)由苹果正常签发:

因为该Banner区域即能左右拖动,切换Banner,也能上下拖动进行页面的拖动,所以如果不做限制,则会出现拖动时Banner与页面同时移动的情况。

 为了降低上云迁移复杂性,我们改用云上VPC虚拟专用网络,IP地址可以和原来保持不变;

图片 9

图片 10

 为了解决数据迁移的稳定性和便捷性,我们采用阿里云数据迁移工具DTS;

启动应用程序,观察到它通过HTTPS发出各种网络请求。例如,连接到adwareres.securemacos.com通过GET请求/AdwareDoctor/master.1.5.5.js:

需要处理的几个需求点明确了,再就是如何通过Axure的函数功能来实现了。本文会用到以下几种函数:

我们云上新的应用架构即会兼容部分老应用架构的特性,同时会采用云上新技术和云上产品来解决我们曾经的痛点和瓶颈。并且云上新架构需要满足未来2-3年的业务发展规划,能够支撑千万级用户规模的应用系统架构。下图为云上应用架构图。

图片 11

  1. TotalDragx和TotalDragy

图片 12

如图所示,下载的master.1.5.5.js文件包含基本JSON配置数据:

获取拖动元件从开始到结束的沿X或Y轴移动距离

1、云上对标架构介绍

{

  1. DragTime

1.1安全:

“disable_rate”:false,

获取拖动元件从开始到结束的时间,单位毫秒ms。

安全这块以前IDC机房的时候防范能力比较弱。为了解决安全防御瓶颈,我们改用云上云盾+DDOS高防IP

“disable_prescan”:false,

  1. Math.abs(x)
  • web应用防火墙+堡垒机;

“sk_on”:false,

获取x的绝对值

可以通过配置DDoS高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠。DDoS攻击防护峰值带宽 20 Gbps ~ 300 Gbps 。同时,提供按天弹性付费方案,按当天攻击规模灵活付费。

“faq_link”:“

  1. Math.pow(x,y)

云盾Web应用防火墙可以防御SQL注入、XSS跨站脚本、常见Web服务器插件漏洞、木马上传、非授权核心资源访问等OWASP常见攻击,并过滤海量恶意CC攻击,避免网站资产数据泄露,保障网站的安全与可用性。

}

获取x的y次幂

关于DDOS高防IP和web应用防火墙产品介绍请详见文章附录第7.1&第7.2小结。

单击应用程序界面中的“Clean”按钮会触发另一个到adwareres.securemacos.com的网络请求,这次下载的是名为config1.5.0.js的第二个文件:

接下来,来解决刚才提到的四个需求点

另外选择用堡垒机来替换原来的开源堡垒机,相比开源的产品,阿里云堡垒机多了一些审计合规,高效易用,多协议支持,追溯回放等功能。

图片 13

本文先把四个需求的拖动事件和拖动结束事件拆分开,最后会把四个需求的事件写在一起。

1.2负载均衡集群:

这次下载的config1.5.0.js文件包含更多JSON,最值得注意的是这款软件的数据库的链接:

(设计原型屏幕尺寸为375*812)

为了解决负载均衡以及网络扩容瓶颈,我们改用云上SLB负载均衡。阿里云的SLB负责均衡提供四层(TCP协议和UDP协议)和七层(HTTP和HTTPS协议)的负载均衡服务。四层采用开源软件LVS实现负载均衡,并根据云计算需求对其进行了个性化定制。七层采用Tengine实现负载均衡。Tengine是由淘宝网发起的Web服务器项目,它在Nginx的基础上,针对有大访问量的网站需求,添加了很多高级功能。更多关于阿里云负载均衡介绍请详见文章附录第2.2小结。

{

  1. 到边界时的拖动阻尼&回弹效果

负载均衡实例规格选型:

“update”:true,

拖动阻尼效果其实就是随着水平拖动距离(x轴)的增加,Banner的移动距离(Y轴)增量减少。见下图:

根据当前业务量来看五百万用户,最高峰期间并发最大连接为50万,推荐使用

“version”:“201808243”,

图片 14

性能保障型规格5(slb.s3.medium)最大连接数50w,每秒新建连接数5w,QPS支持3w。完全满足当下的企业需求,如果后续业务和用户规模继续增长,仍然可以在线扩容到更高级别规格的SLB实例。如果未来达到千万级用户规模,需要大于100万规格的实例可以联系阿里云客户经理开通。

“url”:“https://adwareres.securemacos.com/patten/file201808243.db”

这个函数关系可以用函数实现。尝试了几个函数,发现函数y=4*x^(0.5)图像基本满足要求。

图片 15

}

图片 16

1.3应用服务器集群:

然后是一个看起来很正常的数据库更新过程:

再加上条件限制就OK了:

应用服务器采用阿里云ECS云服务器,来部署应用环境。之前提到运行环境主要为JAVA环境和PHP环境,还有少部分Node.js环境。

图片 17

左侧的阻尼效果:

Java环境:采用Centos7 + JDK1.7 + Tomcat7

研究人员查看了数据库的内容,是加密的(符合反广告软件/反恶意软件的做法):

  • 【条件】当Banner模块的X坐标>20时(Banner模块距离屏幕左侧边距为20,以下同)
  • 【动作】拖动时==>>移动Banner模块到达位置:X坐标[[4*Math.pow(TotalDragX,0.5)+20]],Y坐标[[this.y]]

PHP环境:采用Centos7 + PHP5.6.11

图片 18

右侧的阻尼效果:

Node.js环境:采用Centos7 + Node8.9.3

使用调试器捕获应用程序在内存中解密的文件,然后转储纯文本内容:

在右侧的时候,阻尼的效果在Banner模块往左拖动时出现,所以其TotalDragX的值会是负数,需要加上绝对值函数。

有2种方式快速构建应用运行环境:

(lldb)

  • 【条件】当Banner模块的X坐标<-670
  • 【动作】拖动时==>>移动Banner模块到达位置:X坐标[[4*Math.pow(Math.abs(TotalDragX),0.5)-670]],Y坐标[[this.y]]

1) 购买ECS服务器后安装操作系统,然后手动部署应用环境,最后将应用环境构建成新的系统镜像。

binaryContentMatchPatten = ({

回弹效果可与自动归位效果函数写在一起,请往下看。

2) 购买ECS云服务器后直接选择云市场的已经封装好的应用环境镜像即可。

md5 = (

  1. 停止拖动时若为非正常位置,则自动归位

图片 19

48a96e1c00be257debc9c9c58fafaffe,

图片 20

产品选型

f1a19b8929ec88a81a6bdce6d5ee66e6,

拖动结束时,通过判断Banner模块的X坐标来定义归位的Banner位。

ECS产品根据业务场景和使用场景,ECS实例可以分为多种规格族。同一业务场景下,还可以选择新旧多种规格族。同一个规格族里,根据CPU和内存的配置,可以分为多种不同的规格。ECS实例规格定义了实例的CPU和内存的配置(包括CPU型号、主频等)这两个基本属性。根据此前车联网行业特性来看,前端web应用推荐ecs.c5.xlarge(4核8G)规格实例,而后端应用推荐ecs.g5.xlarge(4核16G)规格实例。

3e653285b290c12d40982e6bb65928c1,

归位Banner1的情况:

图片 21

801e59290d99ecb39fd218227674646e,

  • 【条件】当Banner模块的X坐标小于-160
  • 【动作】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner1的正常位,X坐标为20,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms

图片 22

8d0cd4565256a781f73aa1e68e2a63de,

归位Banner2的情况:

1.4分布式服务集群:

e233edd82b3dffd41fc9623519ea281b,

  • 【条件】当Banner模块的X坐标≥-500且≤-160
  • 【动作】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms

分布式服务集群,延用Dubbo + ZooKeeper分布式服务框架。采用7台8核16G SSD磁盘200G ecs.c5.2xlarge规格ECS实例用于构建zookeeper集群。Zookeeper集群节点必须是奇数,因为在zookeeper集群中只要有超过一半的机器是正常工作的,那么整个集群对外就是可用的。

1db830f93667d9c38dc943595dcc2d85,

归位Banner3的情况:

1.5缓存集群:

...

  • 【条件】当Banner模块的X坐标大于-500
  • 【动作】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner3的正常位,X坐标为-670,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms

缓存集群采用阿里云数据库Redis版,传统自建Redis数据库通常存在集群节点扩容复杂,管理维护难等问题。所以我们改用云上数据库 Redis 版来替代,它具有性能卓越,弹性扩容,数据安全性高,可用性高,秒级监控,简单易用等优势。云数据库Redis版支持按量付费和包年包月两种模式,按量付费可转为包年包月模式,反之则不可以。可根据自己的需求自主选择更多关于云数据库Redis介绍请详见文章附录第3.2小结。

browserHomePagePatten = (

  1. 快速拖动时,自动切换到下一个Banner

1.6消息队列集群:

{

当拖动的距离未达到自动归位的条件时,可通过拖动的速度来判断是否移动至下一个Banner位。

消息队列采用阿里云的消息队列kafka服务,因为之前开源的kafka消息队列也经常遇到各种问题,也没有相应的能力去修复bug,选择阿里云的消息队列服务之后就不用担心这些问题,因为阿里云有一支专家团队在维护它的日常稳定运行,如出现官方bug他们有能力第一时间修复bug。更多关于阿里云消息队列kafka介绍请详见文章附录第8.2小结。

name = "Chrome homepage: safefinder";

可通过鼠标拖动的距离和拖动的时间来判断。此时需要加入全局变量来记录当前Banner模块的位置数(后面会用到)。

1.7流计算集群:

patten = "Chrome.*feed\.snowbitt\.com.*publisher=tingnew";

添加全局变量,如名称设为“BannerState”,默认值为1。定义值1=Banner位为1,值2=Banner位为2,值3=Banner位为3。

云上流计算采用阿里云的流计算服务,相较于其他流计算产品,阿里云流计算提供一些极具竞争力的产品优势,用户可以充分利用阿里云流计算提供的产品优势,方便快捷的解决自身业务实时化大数据分析的问题。产品优势,例如强大的实时处理能力、托管的实时计算服务、良好的流式开发体验、低廉的人力和集群成本。更多关于阿里云流计算介绍请详见文章附录第6.1小结。

},

在上文自动归位的【动作】中,再加入变量设置,结果如下:

图片 23

{

归位Banner1的情况:

1.8数据存储集群:

name = "Chrome homepage: safefinder";

  • 【条件】当Banner模块的X坐标<-160
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner1的正常位,X坐标为20,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为1。

MySQL集群:采用的是阿里云数据库RDS之MySQL版

patten = "Chrome.*feed\.snowbitt\.com.*publisher=TingSyn";

归位Banner2的情况:

阿里云数据库 MySQL 版是基于 Alibaba 的 MySQL 源码分支,经过双 11 高并发、大数据量的考验,拥有优良的性能和吞吐量。除此之外,阿里云数据库 MySQL 版还拥有经过优化的读写分离、数据压缩、智能调优等高级功能。当前 RDS for MySQL 支持 5.5、5.6 和 5.7 版本。请详见文章附录第3.1小结。

},

  • 【条件】当Banner模块的X坐标≥-500且≤-160
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

RDS与自建数据库对比优势:

{

归位Banner3的情况:

综合性能对比

name = "Chrome homepage: safefinder";

  • 【条件】当Banner模块的X坐标>-500
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner3的正常位,X坐标为-670,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为3。

![20180831141508]()

patten = "Chrome.*searchword.*/90/";

有了全局变量记录Banner模块的位数,就可以通过拖动的方向(TotalDragX的正负)和拖动的时间(DragTime),来判断需要移动的下一个Banner位数。本文快速拖动定义为400ms内拖动距离为50。

成本对比

},

快速拖动自动至Banner1的情况(由Banner2至Banner1):

![1]()

...

  • 【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX>0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=2(当前Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner1的正常位,X坐标为20,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为1。

图片 24

filePathPatten = (

快速拖动自动至Banner2的情况(由Banner1至Banner2):

HBase集群:采用的是阿里云数据库HBase版

"/Applications/WebShoppers",

  • 【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX<0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=1(当前Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

传统架构中的MongoDBS用来存储车辆上报的原始数据的,这些数据通常情况下写多读少,原始数据的保存可以有利于特殊情况对问题的追溯。或者是数据丢失的情况下可以用原始数据来进行弥补。原来MongoDB集群在达到一定规模之后性能出现断崖下降,因为对MongoDB掌握不够深,没有正确使MongoDB导致。这里改用云上数据库HBase版来替换原来的MongoDB集群。HBase的高并发大数据量等特性非常适合海量数据存储,业务大屏,安全风控,搜索等场景。

"/Applications/WebShoppy",

快速拖动自动至Banner2的情况(由Banner3至Banner2):

HBase主要优势有两点:1)扩展性要强,HBase是专门的列式数据库,具有高并发,低时延的处理能力,支持数据从200G~10PB都适合。数据存储在HDFS,默认具备多副本可靠性和自动扩展能力。2)HBase是天生的hadoop生态系统中的组件,选择HBase,就是选择整个Hadoop生态。云HBase自带的Phoneix组件,支持SQL能力,二级索引等,非常适合IoT实时业务,并且支持带少量更新的TP操作。HBase和MapReduce,spark天然的结合,同一份数据,支持实时业务的同时,可以完成大数据的分析,以及还有时序组件OpenTSDB等。更多关于云数据库HBase介绍请详见文章附录第3.4小结。

"/Applications/SoftwareUpdater",

  • 【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX>0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=3(当前Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

为什么我们不自建HBase而选择云数据库HBase呢?云HBase和自建图片 25

"/Applications/webshoppers",

快速拖动自动至Banner3的情况(由Banner2至Banner3):

自建和服务更多的对比 ,可以参考以下文章:

"~/Library/Application Support/WebTools",

  • 【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX<0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=2(当前Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner3的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为3。

"~/Library/WebTools",

  1. 左右拖动时,限制页面上下拖动;上下拖动时,限制Banner左右拖动

Elasticsearch集群:采用阿里云的Elasticsearch

"/Applications/WebTools",

此需求可以通过判断拖动时的沿X轴与Y轴的距离大小来判断。

传统自建Elasticsearch集群存在性能不足,集群节点扩容复杂,管理维护难度大等问题,因此我们改用云上Elasticsearch服务,它具有丰富的预置插件(IK Analyzer,pinyin Analyzer,smart Chinese Analysis Plugin,Mapper Attachments Type plugin等等),还包括集成X-pack插件提供企业级权限管控,实时监控等强大功能。它的特点和优势如下:

"/Applications/WebTools.app",

若Math.abs(TotalDragX)>Math.abs(TotalDragY),即瞬时水平移动>垂直移动,则限制页面垂直方向的拖动。

 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索

"/Applications/SmartShoppy",

若Math.abs(TotalDragX)<math.abs(TotalDragY),即瞬时水平移动<垂直移动,则限制Banner模块的水平拖动。

 分布式的实时分析搜索引擎

"/Applications/ShopTool",

同时还需要利用变量来记录判断的结果,其相当于一个开关的作用,需加入到上文的【条件】和【动作】中。

 商业版X-pack插件,提供企业级权限管控、实时系统监控等强大服务

"/Applications/ShoppyTool",

添加变量,如名称为“Movable”,默认值为0。定义值0=限制水平拖动,1=限制垂直拖动。

 可弹性扩展到上百台服务器规模,处理PB级结构化或非结构化数据

"/Applications/EasyShopper",

在拖动时,进行TotalDragX和TotalDragY的对比判断,并且置于最前。

 支持IK analyzer插件

...

  • 【条件】Math.abs(TotalDragX)>Math.abs(TotalDragY)
  • 【动作】拖动时==>>设置变量“Movable”值为1
  • 【条件】Math.abs(TotalDragX)<Math.abs(TotalDragY)
  • 【动作】拖动时==>>设置变量“Movable”值为0

 Elastic官方技术支持团队7*24小时技术支持

launchPathMatchPatten = (

至此,Banner模块的拖动事件以及拖动结束时间基本就可以写全了。合并后如下:

1.9文件存储集群:

"com.WebShoppers.agent.plist",

Banner模块拖动时事件(case1~case6)

文件存储:采用阿里云对象存储OSS

"com.WebShoppy.agent.plist",

#先置判断#

原来自建的NFS文件系统,在扩展和访问速度方面随着文件数量的增加响应也越来越慢,这一块采用阿里云的OSS+CDN解决方案,应用也需要进行小小的改造。

"com.webshoppers.agent.plist",

case1

文件系统迁移改造方案请看2.2章节。

"com.SoftwareUpdater.agent.plist",

  • if【条件】Math.abs(TotalDragX)>Math.abs(TotalDragY)
  • 【动作】拖动时==>>设置变量“Movable”值为1

阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。它具有与平台无关的RESTful API接口,能够提供99.999999999%(11个9)的数据可靠性和99.99%的服务可用性。可以使用阿里云提供的API/SDK接口或者OSS迁移工具轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS以后,推荐选择标准类型(Standard)的阿里云OSS服务作为移动应用、大型网站、图片分享或热点音视频的主要存储方式,也可以选择成本更低、存储期限更长的低频访问类型(Infrequent Access)和归档类型(Archive)的阿里云OSS服务作为不经常访问数据的备份和归档。更多关于阿里云对象存储服务OSS介绍请详见文章附录第4小结。

...

case2

1.10 大数据计算平台

whitelist = (

  • if【条件】Math.abs(TotalDragX)<Math.abs(TotalDragY)
  • 【动作】拖动时==>>设置变量“Movable”值为0

大数据计算平台:采用阿里云大数据计算服务

"~/Library/LaunchAgents/com.spotify.webhelper.plist",

#垂直拖动#

智能车联网平台每天会采集海量车行驶数据,例如车辆发动机状态,驾驶行为,油耗,公里数,行驶轨迹等等,我们需要对这些海量数据进行加工和分析。例如用户每天行驶里程统计,油耗统计,用户驾驶行为月报告等等。因初期数据量相对较小,使用Kettle进行抽取数据等工作,ETL的工作大部分在MySQL数据仓库中完成。多种数据源使用Presto(集群)作为查询中间键进行相应的数据分析。但随着业务的疯狂增长,数据表单表达到数亿后,磁盘容量达几百GB时,数据要求的复杂度逐步提升,使用MySQL作为基础数据仓库的基石已经不足以应付,常出现查询响应时间等待过长,甚至内存崩溃导致执行失败的情况,极大的影响了工作效率。所以云上我们改用阿里云MaxCompute大数据计算服务来构建我们公司大数据开发和分析平台。MaxCompute能够为我们提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决海量数据计算问题,有效帮助我们公司降低成本,并保障数据安全。Dataworks则提供了一站式的数据同步,数据开发,数据管理和数据运维等功能。更多关于阿里云大数据计算服务介绍请详见文章附录第6.2小结。

"/Library/LaunchDaemons/com.intel.haxm.plist",

  • case3
  • if【条件】变量Movable值=0
  • 【动作】拖动时==>>移动:垂直拖动

1.11运维管控集群:

"/Library/LaunchDaemons/net.privatetunnel.ovpnagent.plist",

#水平拖动#

之前的传统运维,基本都是靠人肉运维,脚本运维,运维自动化程度很低,导致故障频发,故障定位难,我们的运维同学大量时间花在了重复的升级发布工作上,花在了填坑以及解决故障上,长此以往运维同学自身发展受限,信心受挫,人员流失比例高的恶性循环的结果。我们迫切希望这种状况可以得到较好的解决。对比之前大量采用开源的监控工具相比,大部分阿里云的产品本身就自带web控制台,也有一些比较实用的运维管控产品,例如云监控,堡垒机,数据管理,数据迁移,容器服务,域名等等。以前的运维痛点可以通过阿里云的运维产品可以很好的得到解决。

"/Library/LaunchDaemons/com.mixlr.MixlrAudioLink.plist",

case4(左侧阻尼)

日志管理:采用阿里云日志服务解决日志收集,日志分析,日志搜索等问题。

"/Library/LaunchDaemons/com.mcafee.ssm.Eupdate.plist",

  • if【条件1】当Banner模块的X坐标>20时
  • 【条件2】变量Movable值=1
  • 【动作】拖动时==>>移动Banner模块到达位置:X坐标[[4*Math.pow(TotalDragX,0.5)+20]],Y坐标[[this.y]]

阿里云日志服务是针对日志类数据的一站式服务,在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成。无需开发就能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能,提升运维、运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力。具有全托管,实时性强,生态丰富,完整API等特点。更多关于阿里云日志服务介绍请详见文章附录第5.7小结。

"/Library/LaunchDaemons/com.mcafee.ssm.ScanFactory.plist",

case5(右侧阻尼)

弹性扩容:采用阿里云弹性伸缩ESS,低成本解决日常以及节假日流量高峰问题。

"/Library/LaunchDaemons/com.mcafee.ssm.ScanManager.plist",

  • if【条件1】当Banner模块的X坐标<-670
  • 【条件2】变量Movable值=1
  • 【动作】拖动时==>>移动Banner模块到达位置:X坐标[[4*Math.pow(Math.abs(TotalDragX),0.5)-670]],Y坐标[[this.y]]

在车联网行业中有个比较明显的行业特性就是早晚高峰是平时流量的3倍甚至更高,但是平常要应付这么高并发的流量意味着资源投入也要3倍以上。在传统IDC架构中,我们通常是按照平常最高峰流量的1.2倍(1.2倍是为应对特殊情况预留的buffer)来准备相应的服务器资源,在平时资源闲置比较明显,资源利用率不到30%,意味着平常可能100台应用服务器就足够了,但是为了应对高峰流量不出问题我们需要准备360台服务器应对6个小时的高峰流量,其余18小时可能只需要100台服务器。为了确保系统稳定,提升用户体验,当时我们只能投入比平时多几倍的服务器资源。所以在云上我们采用阿里云弹性伸缩服务,它是一种根据业务需求和策略,自动调整其弹性计算资源的管理服务。在满足业务需求高峰增长时无缝地增加ECS实例,并在业务需求下降时自动减少ECS实例以节约成本。更多关于阿里云弹性伸缩服务介绍请详见文章附录第1.2小结。

"/Library/LaunchDaemons/com.mcafee.virusscan.fmpd.plist",

case6(无阻尼水平拖动)

域名管理:采用阿里云域名服务,一站式解决域名购买,管理,备案等问题。

"/Library/LaunchDaemons/com.microsoft.autoupdate.helper.plist",

  • if【条件】变量Movable值=1
  • 【动作】拖动时==>>移动:水平拖动

以前的老万网被阿里云收购之后,变更为阿里云域名服务,它集域名注册、交易、解析、监控和保护为一体的综合域名管理平台。更多关于域名服务介绍请详见文章附录第5.6小结。

"/Library/LaunchAgents/com.microsoft.update.agent.plist",

Banner模块拖动结束时事件(case1~case8)

持续集成:传统应用升级发布主要靠的人肉升级或者脚本升级,后来尝试过利用开源的Jenkins+docker方式构建一个简单的应用发布系统,我们希望到云上可以继续保持这种发布方式,所以改用云上CodePipeline,阿里云CodePipeline是一款提供持续集成/持续交付能力,并完全兼容Jenkins的能力和使用习惯的SAAS化产品。它无需运维,开箱即用,全量兼容Jenkins插件,支持ECS,容器服务持续部署,快速上手。更多关于codepipeline介绍请详见文章附录第5.9小结。

"/Library/LaunchDaemons/com.crashplan.engine.plist"

case1

容器管理:采用阿里云容器服务,一站式解决容器生命周期管理及集群管理问题。

...

  • if【条件】无
  • 【动作】设置变量Movable值=0

阿里云容器服务提供高性能可伸缩的容器应用管理服务,支持用 Docker 和 Kubernetes进行容器化应用的生命周期管理,提供多种应用发布方式和持续交付能力并支持微服务架构。容器服务简化了容器管理集群的搭建工作,整合了阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器运行环境。阿里云容器服务可以提供一站式容器生命周期管理以及集群管理。更多关于阿里云容器管理介绍请详见文章附录第5.5小结。

这些特征看起来是一款反广告软件,并且哈希值确实与已知的广告软件匹配:

#自动归位#

统一配置:采用阿里云应用配置管理,传统IDC架构中我们的应用因为微服务架构的需要全部采用了的统一配置管理,将配置中心化管理,保存在zookeeper当中,通过一个web前端进行配置管理。应用通过本地客户端向服务端请求配置。这样做的好处是应用配置可以集中存放,统一配置,方便管理。但是我们的web配置管理中心提供的功能比较简单,甚至不具备权限管理,配置快照,备份和恢复等功能。在云上我们改用阿里云的应用配置管理ACM产品。云上应用配置管理是一款在分布式架构环境中对应用配置进行集中管理和推送的应用配置中心产品。基于该应用配置中心产品,可以在微服务、DevOps、大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量,增强配置管理的服务能力。阿里云ACM 是分布式系统的配置中心。通过提供配置变更、配置推送、历史版本管理、灰度发布、配置变更审计等配置管理工具,ACM 帮助集中管理所有应用环境中的配置,降低分布式系统中管理配置的成本,并降低因错误的配置变更带来可用性下降甚至发生故障的风险。更多关于阿里云应用配置管理ACM介绍请详见文章附录以及官方网站。

图片 26

case2(归位Banner1的情况)

监控系统:采用阿里云监控服务,传统IDC架构中我们的监控系统是自建的zabbix监控系统,随着公司业务快速发展,监控项也急剧增加,由最初的500个监控项增加到3w个监控项,监控系统数据库性能跟不上,查询很慢,告警延迟和误报的现象逐渐增多,监控需求越来越多样化,定制化。传统监控系统已经不能满足未来业务高速发展。 所以我们云上改用云监控,云监控是一项针对阿里云资源和互联网应用进行监控的服务。云监控服务可用于收集获取阿里云资源的监控指标,探测互联网服务可用性,以及针对指标设置警报。云监控对用户提供Dashboard、站点监控、云产品监控、自定义监控和报警服务。更多关于云监控介绍请详见文章附录第5.1小结。

例如Adware.MAC.Pirrit:

  • if【条件】当Banner模块的X坐标<-160
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner1的正常位,X坐标为20,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为1。

数据可视化:采用DataV, 解决了运维大屏,监控大屏没有UI设计问题 企业多多少少有些大屏,在公司接待参观考察工作时展示企业形象,企业运营,以及系统运行情况等。为了提升企业形象,有必要针对数据可视化部分进行美化。阿里云的DataV 可以帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建具有专业水准的可视化应用,让更多的人看到数据可视化的魅力。DataV 提供了丰富的可视化模板,极大程度满足会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。更多关于阿里云DataV数据可视化介绍请详见文章附录第5.2小结。

图片 27

case3(归位Banner2的情况)

数据库运维:采用阿里云数据管理DMS,解决数据库运维管理问题

回到Adware Doctor应用界面,它已准备好清理用户的系统:

  • else if【条件】当Banner模块的X坐标≥-500且≤-160
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

阿里云数据管理支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、Redis等关系型数据库和NoSQL的数据库管理,同时还支持Linux服务器管理。它是一种集数据管理、结构管理、访问安全、BI图表、数据趋势、数据轨迹、性能与优化和服务器管理于一体的数据管理服务。更多关于阿里云数据管理DMS介绍请详见文章附录第5.8小结。

图片 28

case4(归位Banner3的情况)

1.12 尝试新产品解决老问题

直到上面一步并没有出现异常,但后面对不对了。

  • else if【条件】当Banner模块的X坐标>-500
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner3的正常位,X坐标为-670,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为3。

问题1:海量车机设备的接入导致网络延时高,设备管理困难,安全性差

首先,在运行文件监视器(例如MacOS内置的fs_usage)和对包含历史记录的文件进行过滤(不区分大小写)后,一些异常的文件访问历史显现出来:

#快速拖动切换#

解决方案:阿里云物联网套件(iot套件),解决大规模车机管理,数据上报问题。

# fs_usage -w -f filesystem | grep "Adware Doctor" | grep -i history

case5(由Banner2至Banner1)

物联网套件是阿里云专门为物联网领域的开发人员推出的一站式设备管理平台。性能强大的IoT Hub方便设备和云端稳定的进行双向通信;全球多节点的部署让全球设备都可以低延时与云端通信;多重的防护能力保障设备云端安全;功能丰富的设备管理能力帮助用户方便进行远程维护设备;稳定可靠的数据存储能力方便海量设备数据存储和实时访问。物联网套件还提供规则引擎与阿里云众多云产品打通,用户通过规则引擎只需在web上配置规则即可实现数据采集+数据计算+数据存储等全栈服务,灵活快速的构建物联网应用。更多关于阿里云IOT套件介绍请详见文章附录。

Adware Doctor.44148 open ~/Library/Application Support/CallHistoryTransactions

  • else if【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX>0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=2(移动至的Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner1的正常位,X坐标为20,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为1。

图片 29

Adware Doctor.44148 open ~/Library/Application Support/CallHistoryDB

case6(由Banner1至Banner2)

问题2:车联网大多应用场景对数据实时性要求非常高,但是目前在数据采集过程中由于数据库写入性能不够,经常出现大量数据写入延迟情况。

Adware Doctor.44148 RdData[A] /dev/disk1s1/Users/user/Library/Safari/History.db

  • else if【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX<0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=1(移动至的Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

解决方案:阿里云高性能时间序列数据库HiTSDB,解决海量数据写入延迟问题。

Adware Doctor.44148 lstat64 /Users/user/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/History

case7(由Banner3至Banner2)

为什么说时间序列数据库能解决呢?

Adware Doctor.44148 open ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history.zip

  • else if【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX>0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=3(移动至的Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner2的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为2。

据有关机构测试发现一辆联网汽车每小时能收集25GB数据。常规数据库在设计之初并非处理这种规模的数据,关系型数据库处理大数据集的效果非常糟糕;NoSQL数据库可以很好地处理规模数据,但是它比不上一个针对时间序列数据微调过的数据库。相比之下,时间序列数据库(可以基于关系型数据库或NoSQL数据库)将时间视作一等公民,通过提高效率来处理这种大规模数据,并带来性能的提升,包括:更高的容纳率(Ingest Rates)、更快的大规模查询(尽管有一些比其他数据库支持更多的查询)以及更好的数据压缩。有兴趣了解更深层次原因的朋友可以参考这个链接:

Adware Doctor.44148 lstat64 ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history/psCommonInfo

case8(快速拖动自动至Banner3的情况,由Banner2至Banner3)

Adware Doctor.44148 WrData[A] ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history/appstoreHistory

  • else if【条件1】Math.abs(TotalDragX)≥50(移动的距离判断)
  • and【条件2】DragTime≤400ms(移动的时间判断)
  • and【条件3】TotalDragX<0(移动的方向判断)
  • and【条件4】变量BannerState=2(移动至的Banner位数的判断)
  • 【动作1】拖动结束时==>>移动Banner模块到Banner3的正常位,X坐标为-325,Y坐标为[[this.y]],动画线性,时间400ms
  • 【动作2】拖动结束时==>设置变量“BannerState”值为3。

Adware Doctor.44148 WrData[A] ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history/safariHistory

以上为所需的全部拖动时事件和拖动结束时事件。

阿里云高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 是一种高性能,低成本,稳定可靠的在线时序数据库服务;提供高效读写,高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算,广泛应用于物联网(IoT)设备监控系统 ,企业能源管理系统(EMS),生产安全监控系统,电力检测系统等行业场景。

Adware Doctor.44148 WrData[A] ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history/chromeHistory

最后说一下如何用Axure发布链接,添加在手机主屏上。

HiTSDB 提供百万级时序数据秒级写入,高压缩比低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算,查询结果可视化功能;解决由于设备采集点数量巨大,数据采集频率高,造成的存储成本高,写入和查询分析效率低的问题。后续文章会详细介绍HiTSDB性能测试内容。更多关于HiTSDB介绍请详见文章附录第。

Adware Doctor.44148 WrData[A] ~/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history/firefoxHistory

  1. 按F6发布,配置如下,点击确定发布,得到发布的链接。

问题3:车联网行业是典型的大数据行业,有大量的大数据分析应用场景需求,但是自建大数据平台成本高,维护困难,大数据人才不好招。

运行进程监视器(例如开源的ProcInfo实用程序),可以观察到Adware Doctor使用内建zip实用程序创建受密码保护的history.zip存档:

图片 30

解决方案: MaxCompute + Dataworks + 云数据库HBase版

# ./procInfo

图片 31

阿里云大数据计算服务(MaxCompute,原名 ODPS)是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。

process start:

  1. 用手机自带的浏览器打开链接,添加到home主屏上。

同时,DataWorks 和 MaxCompute 关系紧密,DataWorks 为 MaxCompute 提供了一站式的数据同步,任务开发,数据工作流开发,数据管理和数据运维等功能,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。普通开发人员也可以胜任大数据开发任务。

pid: 2634

图片 32

云数据库 HBase 版(ApsaraDB for HBase)是基于 Hadoop 且100%兼容HBase协议的高性能、可弹性伸缩、面向列的分布式数据库,轻松支持PB级大数据存储,满足千万级QPS高吞吐随机读写场景。阿里集团在10年开始研究HBase并使用在生产之中,目前阿里集团有10000台左右的HBase机器,数百个集群,服务数百个业务。是一款久经沙场的大数据产品。

path: /bin/bash

本文没有贴源文件的用例截图,而是将思考的步骤拆分出来一步步地得到所需的结果(希望大家能看明白,作者注),欢迎一起交流学习,有什么问题建议可以留言。后期有时间再做更多的效果出来分享给大家!

问题4:单机MySQL数据库遇到IO性能瓶颈和容量扩容瓶颈,如果业务和用户规模继续增长将面临单机数据库扩展困难。

args: (

原型下载链接:(上传的原型文件不是完全与这次分享一致,作者后续又加了点特效,Duang!而且作者画图喜欢用动态面板封装母版,层级较多)

解决方案:阿里云分布式关系型数据库服务DRDS

"/bin/bash",

链接: 密码:y6nw

阿里云分布式关系型数据库服务专注于解决单机关系型数据库扩展性问题,具备轻量(无状态)、灵活、稳定、高效等特性,是阿里巴巴集团自主研发的中间件产品。DRDS 兼容 MySQL 协议和语法,支持分库分表、平滑扩容、服务升降配、透明读写分离和分布式事务等特性,具备分布式数据库全生命周期的运维管控能力。DRDS 主要应用场景在大规模在线数据操作上,通过贴合业务的拆分方式,将操作效率提升到极致,有效满足用户在线业务对关系性数据库要求。DRDS提供了丰富的功能:

"-c",

预览链接:(建议用手机自带浏览器打开,添加到主页上再预览)

 分库分表

"zip -r --quiet -P webtool "/Users/user/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history.zip" "/Users/user/Library/Containers/com.yelab.Browser-Sweeper/Data/Library/Application Support/com.yelab.Browser-Sweeper/history" > /dev/null"

支持 RDS/MySQL 的分库分表,在创建分布式数据库后,只需选择拆分键,DRDS 就可以按照拆分键生成拆分规则,实现数据水平拆分。

)

本次分享到此结束,感谢各位同学观看!

 透明读写分离

使用网络代理监视器(Charles Proxy)捕获Adware Doctor到adscan.yelabapp.com的连接尝试:

本文由 @Cheese 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

通过使用 RDS 只读实例或者 MySQL 备机实现读写分离,帮助应用解决事务、只读实例或者备机挂掉、指定主备访问等细节问题,对应用无侵入,在 DRDS 控制台即可完成读写分离相关操作。

图片 33

题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议返回搜狐,查看更多

 数据存储平滑扩容

通过编辑系统的/etc/hosts文件,将此请求重定向到研究人员控制的服务器,捕获到Adware Doctor尝试上传history.zip文件:

责任编辑:

当出现数据存储容量和访问量瓶颈时,DRDS 支持在线存储容量扩展,扩容无需应用改造,扩容进度支持可视化跟踪。

# python https.py

 服务升降配

listening for for HTTPS requests on port:443

DRDS 实例可以通过改变资源数量实现服务能力的弹性扩展。

192.168.86.76 - - [20/Aug/2018 10:53:24] "POST /1/checkadware HTTP/1.1" 200 -

 分布式运维指令集

Headers:

DRDS 提供独有分布式数据库运维指令集,如 SHOW SLOW、TRACE、SHOW NODE 等指令,有助于快速发现和定位问题。

Host: adscan.yelabapp.com

 全局唯一数字序列

Content-Type: multipart/form-data; boundary=Boundary-E2AE6908-4FC6-4C1D-911A-0B34F844C510

本文由澳门威利斯人手机版发布于科学,转载请注明出处:Store下架排名第一的付费安软,车联网上云最佳实

TAG标签:
Ctrl+D 将本页面保存为书签,全面了解最新资讯,方便快捷。