前言一大早测试部的老大就召集我们开了个会——原因是我们组负责的业务除了个线上漏测，用户的投诉跟雪花似的纷至杳来。公司门口那个巨大的显示屏就在那轮播着用户反馈，好几屏都是用户在吐槽这个bug。没啥可说的，该背的锅还是要背的，那个漏测也不算冤，测试同事造不出那个异常场景，心中侥幸，觉得不至于异常会导致客户端出现啥问题。偏偏它就出了问题！后来组里开会复盘了下，决定

从避免技术债务到简化和整合业务流程到解锁单体系统，低代码提供了速度和灵活性。软件开发者和架构师曾经有理由对低代码技术持怀疑态度，但今天，许多成熟的低代码平台使敏捷开发团队能够提高生产力、增加质量、并频繁部署。开发人员使用低代码技术来构建应用程序、客户体验、门户网站、搜索体验、工作流集成、数据管道、数据流、仪表板、测试自动化、机器学习模型和其他解决方案。"低代

zabbix监控服务作用：1.当出现一些突发情况能及时响应。2.及时捕捉证据，追溯相关问题。监控工具的作用：1.及时定位问题无需认为干预，大大减少人力成本2.通过技术角度，实现实时监控业务，当出现问题及时定位并告警到相关管理人员3.记录并以图形化的方式展示出来，方便管理员进行系统运行性能评估4.出现故障，针对某一个性能指标，自动化执行一个指定操作。监控系统

应急主机排查近日，我们的安全技术人员安全检查过程中发现一组内网主机存在与外部互联网地址异常通讯行为，以下是对其中一台主机挖矿应急处置分析。查看Windows任务管理器，发现该主机的CPU使用率为100%。结合实际业务情况初步判断该主机存在异常。进一步查看使用率过高的进程，发现名称为v6w5m43T.exe可疑执行文件占用大量CPU使用率，并且powershe

一套软件做完了，在给客户上线之前，我们自己要进行完整的系统测试，这个工作听起来好像没什么，但其实是很不好做的，这要求测试人员要熟悉业务、熟悉系统的各个功能项、还要有一套完整的测试方法。我们软件销售部从开始做系统分析工作，现在又开始担当系统测试的角色了，没办法，公司人手不够，只能担当多种角色了。不过对于我们来说也有一定好处，系统分析设计是我们做的，现在做好的系

随着业务的发展，系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败。这时

1 背景用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们就需要思考另一种形式的技术方案了，也就是本文要阐述的方案。技术要求主要

日历控件基本上所有的前端都会用到，而且我相信8成的JSer都是直接把开源的组件拿来用，很多设计师似乎跟开发们也有默契，对日历控件只要能用就行，样式啥的不做太多要求，但是某些设计师就是有强迫症，一定要你按着TA的设计来，保不准产品也要舔一把火，往日历里塞些稀奇古怪的业务，咋办？初级开发可能就去网上找符合要求的控件，然后拼命说服他们；普通的开发就可能直接在已有的

20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好

随着数字化转型节奏不断加快，越来越多企业将业务和数据迁移到云平台上。企业在享受“上云用数赋智”带来的好处的同时，也面临新的安全挑战。天翼云作为云服务国家队，肩负着守护用户云上安全的重要责任和使命。安全可信，是国云的基本要求，也是国云的本质特征。天翼云时刻牢记使命、坚持初心，打造安全可信核心竞争力，为用户提供全方位的网信安全保障能力，并从五个方面进行实践，铸牢