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公司:信也

IoT在办公提效中的探索

物联网(Internet of Thing, 简称IoT)最重要意义之一,在于将互联网渗透到某些原来不可能进入的领域。而企业中的IT部门职能之一则是通过技术手段,提升企业的生产效率。物联网的出现无疑给IT部门赋予了更多的能力。随着物联网的发展,信也科技也在不断思考如何更好的利用物联网来提高生产效率和优化资源利用率。本次要介绍的智能化会议室管理系统,就是成果之一。

该系统的出现,原因是由于随着信也的业务增长,会议沟通无疑成为了非常重要的工作之一,企业员工对会议室的需求不断增加,但是无限制的增加会议室数量显而是不可取的。如何提升现有会议室资源的利用率,无疑则成为了较为可行的优化方向。

信也语音服务架构揭秘

电话销售与贷后联络是公司业务比较重要的一环,传统方式采用专线座机来实现、会遇到流量瓶颈、资源费用高等问题。经过调研与实践,公司内部自研一套语音呼叫系统,那么大家是否好奇语音系统是如何实现的呢?

随着互联网的兴起,VoIP(网络电话)也随之发展起来,VoIP是通过互联网来传输语音和视频,比如微信的语音和视频通话就是通过VoIP来实现。

数据库StarRocks在信也科技的应用实践

信也科技通过引入新一代性能彪悍的MMP架构数据库StarRocks来构建实时数仓平台,进行实时数据分析,提供统一的数据服务:降低业务使用复杂度,提升用户体验,实现生产效率最大化。

低代码可视化埋点平台——XTracker

信也XTracker通过低代码、可视化、全自助的方式来完成用户行为埋点,免测试,免发版,让产研都能轻松愉快的完成埋点需求交付和用户行为跟踪。

事件驱动思想在购吖系统设计中的应用

事件驱动思想是系统架构设计领域一个非常重要且广泛应用的方法论,本文对事件驱动相关概念做了简单说明同时着重介绍了信也科技购吖OMS系统在架构设计中对事件驱动思想的实践和思考。

拍拍搜·搜索引擎平台(PPS)-让搜索简单高效

拍拍搜·搜索引擎平台介绍以及在实践搜索引擎中遇到的问题。

Monkey测试实践

用户在使用App时,在某些特殊场景会导致应用崩溃,影响用户体验。受用户行为、使用环境、人力成本等多种因素的影响,此类崩溃在测试过程中较难发现。需要通过自动、随机、海量的事件来模拟用户操作,测试软件的边界情况,以提前发现问题,降低版本发布后的崩溃发生。

流程引擎在业务中台的应用与实践

信也科技作为国内知名的金融科技公司,为了适应业务的变化和拓展,在业务中台系统中使用了自研的轻量级流程引擎。

构建实时API接口:RTA实现

谈谈高并发,构建实时API接口。

质量系列 - 基于Jacoco的增量覆盖率实现与落地

信也科技Devops体系中的增量覆盖率实现与落地。

领域驱动设计之基础篇

领域驱动设计不是新鲜的概念,自2004年由建模大师Eric Evans发表他最具影响力的书籍《领域驱动设计—软件核心复杂性应对之道》至今已有十六年1·时间,一直以来不曾大行其道,直到IT行业内掀起微服务的狂潮,技术界才重新审视和意识到领域驱动设计的价值。不能说微服务拯救了领域驱动设计,但是确实因为微服务,让领域驱动设计又重新焕发了青春。DDD是一个非常庞大的建模和设计体系。

信也移动端消息推送(Push)服务实践

移动互联网时代,消息推送(Push)服务成为App应用不可或缺的重要组成部分,推送服务可以提升用户的活跃度和留存率。我们的手机每天接收到各种各样的广告和提示消息等大多数都是通过推送服务实现的。

信也账户系统演进之事务篇

账户系统作为涉及真金白银的基础服务,对数据的一致性要求很高。信也账户系统从公司成立之初的本地事务,到后来的分布式事务,从TCC事务到Sagas长事务,期间遇到了不少问题,走了不少弯路。随着一代代王朝的更替,铸就了信也账户系统演进的发展史。

信也还款之演变

早期信也科技在随着业务的不断拓展和创新,内部很多系统都经过了不断的拆分,也涌现出了很多新的业务.同时在随着国家政策变更的大环境下,以拥抱政策为前提,信也也在不断对还款业务进行优化和创新。

PMQ揭秘02-消息重平衡

重平衡是所有消息系统中非常重要的一个功能。试想有以下场景,当消费者组集群中有新的消费实例加入,退出,或者某些topic主题增加了分区之后,或者某些topic主题缩容后,消费者组实例是怎么对这些分区进行消费呢?当发生这些变化时,消息系统需要对这些消费组实例对应的分区进行重新分配,这个重新分配的过程,就是重平衡。当重平衡结束后,消费端会根据最新的重平衡结果进行重新消费。

可视化埋点

无论金融、电商、互娱等行业,还是支付、活动、收货等场景都需要用户行为埋点来分析转化率,进而指导业务流程优化、用户体验提升、交易量提高。行为埋点会影响到业务发展中的关键决策,显得十分重要。但互联网行业的特点是快速、灵活,客观上要高效响应用户需求变化,这就让传统的硬编码埋点暴露了“点位多、验证难、代码冗余、难清理、分析周期长、交付流程长”等痛点。

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