本次更新点： 更新前：MRA instanceid为0 更新后：MRA instanceid为9，部分存量私有化客户会使用1，此时需要根据instanceid=1&&pstn_number来判断MRA终端类型 预计更新时间： 2022年6月8日 影响范围： 1、Rest API 获取参会成员列表 接

微服务作为云原生的最佳伴侣，通过将这些庞杂的业务应用微服务化，可以降低业务耦合度，提升迭代效率，让开发更敏捷。但是随着企业微服务化的进程逐渐深入，难题也随之而来。 如何对大规模的微服务进行规范和整治？ 微服务治理涉及哪些重点，从哪里入手？ 受到 DaoCloud 道客的邀请，腾讯云中间件技术专家工程

作者：代来，腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架

移动推送 TPNS，支持APP弹窗 通知栏推送、应用内消息等多样化推送 助力企业高效激活存量用户 有效提升用户活跃、留存、付费转化 目前已服务200+国家和地区 日推送超500亿，月覆盖设备超15亿 稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用 广泛应用于电商/金融/游戏/教育等各行业 如此神器！想不想快

5 月 11 日，英伟达 NVIDIA 发文宣布，正式将其 Linux GPU 内核驱动模块开源，以 MIT 和 GPLv2 双许可的形式发布在 GitHub 上。短短 2 天，该项目已收获 8.6k Star（临发布前又涨了 200）。 开源的消息一出，有人评价说「这是近十年来开源操作系统硬件支持

从 1995 年第一个版本诞生到现在，Java 已经走过了 20 多个年头。从 JVM 到 JDK 再到琳琅满目的第三方 Java 开发库，可以看到 Java 的开源生态触角越来越深。 而作为整个 Java 生态的基石，OpenJDK 自开源以来就受到了广泛关注，其在 Java 社区中的受欢迎程度不

Apache InLong（应龙）是腾讯捐献给 Apache 社区的一站式海量数据集成框架，提供自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力，方便业务构建基于流式的数据分析、建模和应用。 InLong 项目原名 TubeMQ ，专注于高性能、低成本的消息队列服务。为了进一步释放 TubeMQ 周边的生态能

疫情影响下，用户愈发依赖线上购物，越来越多的电商平台进入快速成长阶段。不同于以往在淘宝、京东单点蹲守上新，更多消费者开始转战其他平台的小程序商城、品牌App和电商网站等。 然而，面对涌现而来的商机，平台主却仍在被这些问题拖后腿： 对此，企点客服平台电商解决方案应运而生，为平台主排忧解难！腾讯企点基于

伴随着**「增长引力」**造就的无限生机， 接连8场数字沙龙， 邀请腾讯企点专家， 研讨疫情之下 企业增长、私域运营、服务即营销 等热点话题， 助力破解数字化转型难题。 想做好私域？服务即营销助力企业持续增长 活动时间：5月16日 我们在谈论私域流量的时候，我们谈论的是什么？私域流量究其本质是什么？

关注智慧燃气 聚焦数字化应用 我们一直在智能化的道路上奔跑 助力中国城镇燃气企业转型发展 中国城市燃气协会智能气网专委会 联合腾讯云丨腾讯企点 隆重推出 SG“最公益”系列讲座第四期—— 燃气“私域流量”运营助力 智慧化客户服务与业务增值 5月13日15:00-16:30 直播间，我们不见不散~ ▼

疫情爆发后，随着疫情带来的对人员流动和聚集的限制，线下会展活动屡屡被迫停滞，会展行业也因此开始了新一轮的转型重塑升级。从国际到国内，线上展会或者线上线下混合模式的展会都被大量的应用，这中间当然也有一些质疑和问题，但是总体上这种探索和尝试一直没有停止，近年来还在不断增加。 普遍对线上会议持肯定态度 根

情景 对运行在上万台服务器上的业务服务做标准化的调整 前提条件 服务器已在CMDB注册 拥有服务器所在CMDB中业务的运维权限 操作步骤 1.新建作业 2.执行和查看执行结果 1. 新建作业 按照标准化的需求，我们需要将gsectl文件推送至/usr/local/gse_bkte/agent/bin

本文是从项目工程角度来讲解的，技术角度请参看另一个文章《真实项目代码教你四步扔了传统服务器，让你优雅使用 Serverless 做全栈开发》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/493447018) 本文汇总了我的多个 Serverless 的全栈项目实际开发的经验，主要针对中

某头部金融机构采用MongoDB存储重要的金融数据，数据量较大，数据规模约2000亿左右，读写流量较高，峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑经验及性能优化实践，通过本文可以了解如下信息： 如何对海量MongoDB集群进行性能瓶颈定位? 千亿规模集群常用踩坑点有哪些？

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