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一、引言
随着互联网技术的飞速发展，虚拟空间流量已成为评估网络性能、优化资源配置的重要依据。
虚拟空间流量图作为展示网络流量数据的重要工具，能够帮助我们洞悉网络流量的变化与趋势。
本文将详细介绍虚拟空间流量图的观察技巧，帮助读者更好地理解和应用虚拟空间流量。
二、虚拟空间流量图的基本概念
虚拟空间流量图是一种用于展示网络流量数据的图表，通过实时收集、整理、分析网络流量数据，以直观的方式展现网络流量的变化。
虚拟空间流量图通常包括流量曲线、流量柱状图、流量饼状图等多种形式，可以帮助我们快速了解网络流量的整体情况。
三、观察虚拟空间流量图的技巧
1. 整体把握：我们需要从整体角度观察虚拟空间流量图，了解流量的整体趋势，如流量的高峰时段、低谷时段等。这有助于我们了解网络的整体负载情况，为后续的流量分析提供基础。
2. 关注流量曲线：流量曲线是虚拟空间流量图的重要组成部分，能够直观地展示流量的实时变化情况。观察流量曲线时，我们需要关注曲线的波动情况，了解流量的增长、下降以及波动幅度。这对于预测未来流量变化趋势、制定优化策略具有重要意义。
3. 分析流量来源：虚拟空间流量图中的流量来源分析也是观察的重点之一。通过了解流量的来源，我们可以分析出哪些内容或服务受到了用户的关注，哪些渠道带来了更多的流量。这有助于我们优化内容和服务，提高用户体验。
4. 关注异常流量：在观察虚拟空间流量图时，我们还需要关注异常流量的情况。异常流量可能是由于网络攻击、系统故障等原因引起的，会对网络性能产生负面影响。通过观察异常流量，我们可以及时发现并处理这些问题，保障网络的稳定运行。
四、虚拟空间流量的应用
1. 网络性能评估：通过观察虚拟空间流量图，我们可以了解网络的实际负载情况，评估网络的性能。这对于优化网络资源、提高网络速度具有重要意义。
2. 用户体验优化：通过分析流量的来源和内容，我们可以了解用户的需求和偏好，优化内容和服务，提高用户体验。
3. 安全防护：通过观察异常流量，我们可以及时发现网络攻击和故障，采取相应措施进行防范和处理，保障网络的安全运行。
4. 决策支持：虚拟空间流量数据可以作为企业决策的重要依据，帮助企业了解市场趋势、制定发展战略。
五、如何提高观察虚拟空间流量图的效率
1. 使用专业的工具：选择一款专业的虚拟空间流量监控工具，能够提高观察流量图的效率。这些工具通常具有丰富的功能和直观的界面，能够帮助我们更好地分析流量数据。
2. 定时观察：养成定时观察虚拟空间流量图的习惯，以便及时发现流量的变化和问题。
3. 对比分析：通过对比分析历史数据和同期数据，我们能够更好地了解流量的变化趋势，为优化策略提供有力依据。
4. 团队协作：建立一个专业的团队来观察和分析虚拟空间流量图，能够集思广益，提高分析效率。
六、总结
虚拟空间流量图的观察技巧对于洞悉网络流量的变化与趋势具有重要意义。
通过掌握观察技巧、应用虚拟空间流量数据，我们能够更好地评估网络性能、优化资源配置、提高用户体验和保障网络安全。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用虚拟空间流量图，提高网络管理和运营的效率。
kube-proxy IPVS 模式的工作原理
Kubernetes中的Service就是一组同 label 类型Pod的服务抽象，为服务提供了负载均衡和反向代理能力，在集群中表示一个微服务的概念。
kube-proxy组件则是 Service 的具体实现，了解了 kube-proxy 的工作原理，才能洞悉服务之间的通信流程，再遇到网络不通时也不会一脸懵逼。
kube-proxy 有三种模式： userspace 、 iptables和IPVS ，其中userspace模式不太常用。
iptables模式最主要的问题是在服务多的时候产生太多的 iptables 规则，非增量式更新会引入一定的时延，大规模情况下有明显的性能问题。
为解决iptables模式的性能问题，v1.11 新增了IPVS模式（v1.8 开始支持测试版，并在 v1.11 GA），采用增量式更新，并可以保证 service 更新期间连接保持不断开。
目前网络上关于kube-proxy工作原理的文档几乎都是以iptables模式为例，很少提及IPVS ，本文就来破例解读 kube-proxy IPVS 模式的工作原理。
为了理解地更加彻底，本文不会使用 Docker 和 Kubernetes，而是使用更加底层的工具来展示。
我们都知道，Kubernetes 会为每个 Pod 创建一个单独的网络命名空间 (Network Namespace) ，本文将会通过手动创建网络命名空间并启动 HTTP 服务来模拟 Kubernetes 中的 Pod。
本文的目标是通过模拟以下的Service来探究 kube-proxy 的IPVS和ipset的工作原理：
跟着我的步骤，最后你就可以通过命令curl 10.100.100.100:8080来访问某个网络命名空间的 HTTP 服务。为了更好地理解本文的内容，推荐提前阅读以下的文章：
首先需要开启 Linux 的路由转发功能：
接下来的命令主要做了这么几件事：
在网络命名空间netns_dustin中启动 HTTP 服务：
打开另一个终端窗口，在网络命名空间netns_leah中启动 HTTP 服务：
测试各个网络命名空间之间是否能正常通信：
整个实验环境的网络拓扑结构如图：
为了便于调试 IPVS 和 ipset，需要安装两个 CLI 工具：
下面我们使用IPVS创建一个虚拟服务 (Virtual Service) 来模拟 Kubernetes 中的 Service :
创建了虚拟服务之后，还得给它指定一个后端的Real Server ，也就是后端的真实服务，即网络命名空间netns_dustin中的 HTTP 服务：
该命令会将访问10.100.100.100:8080的 TCP 请求转发到10.0.0.11:8080 。
这里的--masquerading参数和 iptables 中的MASQUERADE类似，如果不指定，IPVS 就会尝试使用路由表来转发流量，这样肯定是无法正常工作的。
测试是否正常工作：
实验成功，请求被成功转发到了后端的 HTTP 服务！
上面只是在 Host 的网络命名空间中进行测试，现在我们进入网络命名空间netns_leah中进行测试：
哦豁，访问失败！
要想顺利通过测试，只需将10.100.100.100这个 IP 分配给一个虚拟网络接口。
至于为什么要这么做，目前我还不清楚，我猜测可能是因为网桥bridge_home不会调用 IPVS，而将虚拟服务的 IP 地址分配给一个网络接口则可以绕过这个问题。
Netfilter 是一个基于用户自定义的 Hook 实现多种网络操作的 Linux 内核框架。
Netfilter 支持多种网络操作，比如包过滤、网络地址转换、端口转换等，以此实现包转发或禁止包转发至敏感网络。
针对 Linux 内核 2.6 及以上版本，Netfilter 框架实现了 5 个拦截和处理数据的系统调用接口，它允许内核模块注册内核网络协议栈的回调功能，这些功能调用的具体规则通常由 Netfilter 插件定义，常用的插件包括 iptables、IPVS 等，不同插件实现的 Hook 点（拦截点）可能不同。
另外，不同插件注册进内核时需要设置不同的优先级， 例如默认配置下，当某个 Hook 点同时存在 iptables 和 IPVS 规则时，iptables 会被优先处理。
Netfilter 提供了 5 个 Hook 点，系统内核协议栈在处理数据包时，每到达一个 Hook 点，都会调用内核模块中定义的处理函数。
调用哪个处理函数取决于数据包的转发方向，进站流量和出站流量触发的 Hook 点是不一样的。
内核协议栈中预定义的回调函数有如下五个：
iptables 实现了所有的 Hook 点，而 IPVS 只实现了LOCAL_IN 、 LOCAL_OUT 、 FORWARD这三个 Hook 点。
既然没有实现PRE_ROUTING ，就不会在进入 LOCAL_IN 之前进行地址转换，那么数据包经过路由判断后，会进入 LOCAL_IN Hook 点，IPVS 回调函数如果发现目标 IP 地址不属于该节点，就会将数据包丢弃。
如果将目标 IP 分配给了虚拟网络接口，内核在处理数据包时，会发现该目标 IP 地址属于该节点，于是可以继续处理数据包。
当然，我们不需要将 IP 地址分配给任何已经被使用的网络接口，我们的目标是模拟 Kubernetes 的行为。
Kubernetes 在这里创建了一个 dummy 接口，它和 loopback 接口类似，但是你可以创建任意多的 dummy 接口。
它提供路由数据包的功能，但实际上又不进行转发。
dummy 接口主要有两个用途：
看来 dummy 接口完美符合实验需求，那就创建一个 dummy 接口吧：
将虚拟 IP 分配给 dummy 接口dustin-ipvs0:
到了这一步，仍然访问不了 HTTP 服务，还需要另外一个黑科技： bridge-nf-call-iptables 。
在解释bridge-nf-call-iptables之前，我们先来回顾下容器网络通信的基础知识。
Kubernetes 集群网络有很多种实现，有很大一部分都用到了 Linux 网桥:
不管是 iptables 还是 ipvs 转发模式，Kubernetes 中访问 Service 都会进行 DNAT，将原本访问 ClusterIP:Port的数据包 DNAT 成 Service 的某个Endpoint (PodIP:Port) ，然后内核将连接信息插入conntrack表以记录连接，目的端回包的时候内核从conntrack表匹配连接并反向 NAT，这样原路返回形成一个完整的连接链路:
但是 Linux 网桥是一个虚拟的二层转发设备，而 iptables conntrack 是在三层上，所以如果直接访问同一网桥内的地址，就会直接走二层转发，不经过 conntrack:
启用bridge-nf-call-iptables这个内核参数 (置为 1)，表示 bridge 设备在二层转发时也去调用 iptables 配置的三层规则 (包含 conntrack)，所以开启这个参数就能够解决上述 Service 同节点通信问题。
所以这里需要启用bridge-nf-call-iptables:
现在再来测试一下连通性：
终于成功了！
虽然我们可以从网络命名空间netns_leah中通过虚拟服务成功访问另一个网络命名空间netns_dustin中的 HTTP 服务，但还没有测试过从 HTTP 服务所在的网络命名空间 netns_dustin中直接通过虚拟服务访问自己，话不多说，直接测一把：
啊哈？竟然失败了，这又是哪里的问题呢？不要慌，开启hairpin模式就好了。
那么什么是hairpin模式呢？ 这是一个网络虚拟化技术中常提到的概念，也即交换机端口的VEPA模式。
这种技术借助物理交换机解决了虚拟机间流量转发问题。
很显然，这种情况下，源和目标都在一个方向，所以就是从哪里进从哪里出的模式。
怎么配置呢？非常简单，只需一条命令：
再次进行测试：
还是失败了。
。
。
然后我花了一个下午的时间，终于搞清楚了启用混杂模式后为什么还是不能解决这个问题，因为混杂模式和下面的选项要一起启用才能对 IPVS 生效：
最后再测试一次：
这次终于成功了，但我还是不太明白为什么启用 conntrack 能解决这个问题，有知道的大神欢迎留言告诉我！
如果想让所有的网络命名空间都能通过虚拟服务访问自己，就需要在连接到网桥的所有 veth 接口上开启hairpin模式，这也太麻烦了吧。
有一个办法可以不用配置每个 veth 接口，那就是开启网桥的混杂模式。
什么是混杂模式呢？普通模式下网卡只接收发给本机的包（包括广播包）传递给上层程序，其它的包一律丢弃。
混杂模式就是接收所有经过网卡的数据包，包括不是发给本机的包，即不验证MAC地址。
如果一个网桥开启了混杂模式，就等同于将所有连接到网桥上的端口（本文指的是 veth 接口）都启用了hairpin模式 。可以通过以下命令来启用bridge_home的混杂模式：
现在即使你把 veth 接口的hairpin模式关闭：
仍然可以通过连通性测试：
在文章开头准备实验环境的章节，执行了这么一条命令：
这条 iptables 规则会对所有来自10.0.0.0/24的流量进行伪装。
然而 Kubernetes 并不是这么做的，它为了提高性能，只对来自某些具体的 IP 的流量进行伪装。
为了更加完美地模拟 Kubernetes，我们继续改造规则，先把之前的规则删除：
然后添加针对具体 IP 的规则：
果然，上面的所有测试都能通过。
先别急着高兴，又有新问题了，现在只有两个网络命名空间，如果有很多个怎么办，每个网络命名空间都创建这样一条 iptables 规则？我用 IPVS 是为了啥？就是为了防止有大量的 iptables 规则拖垮性能啊，现在岂不是又绕回去了。
不慌，继续从 Kubernetes 身上学习，使用ipset来解决这个问题。先把之前的 iptables 规则删除：
然后使用ipset创建一个集合 (set) ：
这条命令创建了一个名为DUSTIN-LOOP-BACK的集合，它是一个hashmap ，里面存储了目标 IP、目标端口和源 IP。
接着向集合中添加条目：
现在不管有多少网络命名空间，都只需要添加一条 iptables 规则：
网络连通性测试也没有问题：
最后，我们把网络命名空间netns_leah中的 HTTP 服务也添加到虚拟服务的后端：
再向 ipset 的集合DUSTIN-LOOP-BACK中添加一个条目：
终极测试来了，试着多运行几次以下的测试命令：
你会发现轮询算法起作用了：
相信通过本文的实验和讲解，大家应该理解了 kube-proxy IPVS 模式的工作原理。
在实验过程中，我们还用到了 ipset，它有助于解决在大规模集群中出现的 kube-proxy 性能问题。
如果你对这篇文章有任何疑问，欢迎和我进行交流。
如何提高信息流推广转化率？
优秀的推广效果，一般需要满足转化量大、转化成本低这两个条件或者其中之一，在这里以转化为原点推导出账户优化思维导图，当发生推广效果不佳的情况是，我们可以依次排查，寻找关键制约点，然后优化之。
1账户结构优化
明确营销目标，设定清晰合理的账户结构
推广计划的设定服务于广告主自己的营销规划思路，没有固定的规范限制，但要确保结构清晰，以提高管理效率同时方便后期数据统计和分析。
以下示例供大家参考：
2定向方式优化
定向方式是为了将广告受众人群限定在一定范围内，实现更精准地触达，从而提高投资回报率。
使用定向方式时需综合考虑如下几个主要因素：
除了根据以上因素进行定向设置外，我们还推荐您使用“后验”的方式，来对目标用户进行二次定位。
通过腾讯社交广告的“报表分析”→“人群分析”，可以查看基于地理位置的效果数据，了解您的用户所处的地理位置（或者当他们点击广告时所处的位置）、年龄分布、性别分布，及您的推广计划在不同地域/年龄段/性别中的受欢迎程度。
然后分析如何做针对性的优化调整，比如通过分析发现某地域点击量特别多，单独建立广告定向投放到该地域，也可以设定独立的计划，分配预算，设计针对性广告语，进一步提升效果。
我们建议您使用多种定向组合投放，尽量多做一些尝试，观察设置了不同定向条件广告的投放效果，逐步选出最适合的定向设置。
另外还需要注意的是：
（1）定向不宜过窄，定向条件过细或交叉复用过多，会导致广告曝光过低，设定定向条件时建议参考定向设置页面最上方的系统预估灵活调整。
（2）同一账户中，相同定向的广告、相同规格会相互竞争流量，所以不建议同一定向组合、同一种规格的广告重复提交
3推广预算优化
关于设定预算金额，由于每个广告主的情况和推广目标不尽相同，所以并没有统一的标准或规律可以遵循。
您需要在投放过程中逐步的掌握其中的技巧。
对于新手，不妨从小笔的金额开始尝试。
投放开始后需要密切监控推广计划的效果数据和下线时间，根据实际推广情况随时增加或减少预算金额。
下线时间指（当日费用达到预算限额的时间点）
预算优化中可关注以下两点：
（1）匀速消耗的作用是系统在广告主所设定的时间段内，智能动态分配曝光量，尽量实现平稳消耗，但如果你的策略是在最快的时间抢到最多的曝光，或者目前处于广告的测试阶段，都可以将匀速消耗关闭。
观察在不限定的情况下，预算的消耗速度和点击分布情况。
（2）预算消耗过快的情况下可考虑分地域、分平台精细化分配预算，可以通过后台报表查看不同地域，不同平台或其他维度的预算占比情况，再结合效果数据及公司的营销规划，做精细化拆分。
4推广时段优化
推广时间段的设定一般依据产品目标受众在推广平台上的活跃时间来设定，建议广告主可以先做放量测试，以实际数据为依据设定投放时间
5出价优化
以上所说的几个要素——定向、预算和时段是广告曝光的基础设定，在基础设定的范围内，广告曝光量的多少主要由出价和素材点击率两个因素共同决定。
ECPM（曝光几率）=CTR（点击率）*CPC（点击价格）*1000，当CTR和CPC的乘积够高就会获得足够的曝光。
出价调整步骤建议：
（1）创建一个新的广告，上传优质的广告素材，将初始价格设定为较高的值，例如推荐出价范围是0.48–1.50（元），可设置1.0元以上。
（2）观察该广告的曝光、点击数据：
a. 若广告曝光量很少，低于3000的曝光，请适当提高出价，获得一定曝光量后再做判断；
b. 若已经有了一定的曝光量（在3000~5000的曝光或以上），但点击率较低，那么请您及时更新优化您的广告素材；
c. 若已经获得了一定的曝光量（5000个曝光或以上），点击率也较为理想，那么您可以保持当前的广告不变，并持续关注数据。若您希望获得更大的流量，可适当提高出价或更换更优秀的素材
（3）持续关注广告数据，如果数据走势呈现上扬和稳定趋势，可以尝试逐步降价，如果低于正常水平，可以再提价重新观察，提价后数据如果还没有起色，那建议放弃调价转为更新广告素材。
因此新广告上线曝光过3000~5000的情况下，就可以决定后续操作是降价、提价、暂停还是更换素材等，以此不断摸索优化经验，提升推广效果。
6素材点击率优化
广告曝光量的多少主要由出价和素材点击率两个因素共同决定，所以只有CTR足够高，才可以降低CPC出价，从而降低用户获取的成本 。
特别需要特别强调的是-点击率因子非常重要，如果素材的点击率很低，即使出价高也很难获得较大的流量。
素材点击率的提升主要可考虑以下三点：
（1）更新频率：根据腾讯社交广告运营团队所做的用户调研和测试，同时结合腾讯社交平台用户的上网行为习惯，我们建议您每隔3~7天更新一次广告素材，如果所投放的广告素材在新广告训练期内（1~7天）曝光和点击率等数据持续不佳，可以考虑暂停或更新现有的素材。
（2）规格多样化：建议广告主将可用规格均提交上线，以保证获取足够的曝光量，避免因规格缺失造成无法获取该广告位曝光的情况。
（3）素材吸引力：吸引与否，本来仁者见仁智者见智，但大众审美及受欢迎的广告也有一定规律可循，在点击优化中会为大家做简单的归纳总结，供大家参考，不过提炼不同卖点、了解消费者心理→做出优质的素材上线投放→测试数据→提炼总结→不断分析积累经验，才是王道，希望大家都能找到自己的制胜秘诀。
7广告点击优化
点击率（CTR），CTR=点击量/曝光量
对于大部分广告主（非单纯追求曝光）来说，CTR越高越好。
在曝光量既定的前提下，CTR的提升主要取决于素材的吸引力，相对的CTR也是衡量素材优秀与否的重要指标。
8素材质量优化
优秀素材基本要素：
（1）明确推广目标：制作素材之前首先确定广告要对谁说、说什么、达到什么样的转化目标，做到有的放矢，才能箭不虚发。
（2）避免重复：广告素材并不是以多取胜，避免使用相同素材重复进行投放，过多重复的素材会使用户视觉疲劳，降低点击率。
相同定向条件的相似广告素材投放1~2个即可。
（3）文案清晰：文案抓住重点，尽可能有针对性和吸引力，不要使用泛滥通俗的文案。
可以采用主题+辅助说明的形式，建议不超过2种字体/颜色。
尽可能使用标准字体，不要使用变形字体以及较为低龄化的字体。
（4）构图简洁、主次分明：在有效的广告尺寸内，尽可能的突出表达重点，去繁存简。
尽量使用稳定（倒三角，垂直）、对称（左图右文，右图左文）的构图，尽量避免使用过多的装饰形式，整个画面要使用户能够快速、清晰的感知图、文、背景的关系。
（5）整体协调：素材整体的色调、风格保持统一，背景尽量使用纯色、平面、微质感的图片，避免使用过于具象或者比较抢眼的图片。
（6）合理选择尺寸：参考以上建议的同时，还需要为您的广告素材选择一个合适的广告尺寸。
不同的投放平台均提供了不同的广告尺寸供选择，这些尺寸对应了不同的曝光量和点击费用，根据自身需要进行合理的选择，可以达到更理想的效果。
如果推广目标是以较少的预算，在短时间内获得高曝光，提升品牌的公众认知度，那么可以选择日均曝光量高，同时点击单价低的图片广告位进行投放。
9落地页转化能力提升优化
（1）广告素材与着陆页要产品一致或者相关；
（2）提高网站制作质量，包括内容丰富、易读性高；
（3）提高您的产品优势，包括在价格、产品本身质量、品牌、评价上提升；
（4）线上帮助页面相对完善，客服响应及时；
（5）店铺/商品页面的自助购物提示，有新用户指南，客服引导；
（6）是否有针对于新用户的刺激手段；
（7）减少任何可能引起低安全感的信息。
抖音的营销技巧有哪些？
洞悉竞争对手，评估合作达人的营销策略
在抖音平台上经营店铺时，与合作达人建立良好的合作关系是提升品牌曝光和销售业绩的重要途径。
通过对竞争对手的合作达人进行分析，我们可以评估他们的营销策略，并从中获取有益的启示。
下面是一些关键指标和方法，帮助你进行店铺合作达人分析，更好地了解竞争对手的情况。
1.合作达人的数量和规模：了解竞争对手与达人的合作关系，包括达人数量、分类和粉丝规模等指标。
通过观察竞争对手与达人的合作情况，我们可以了解他们在抖音平台上的影响力和合作网络的规模。
这有助于我们评估竞争对手的合作策略，并为自己的合作选择提供参考。
2.达人推广效果：分析合作达人对竞争对手的推广效果，比如销量、转化率等指标。
通过观察竞争对手与达人合作推广的结果，我们可以了解达人对其品牌的影响力和推动销售的能力。
这可以为我们评估竞争对手的营销策略提供重要线索，并从中学习到有效的推广方法。
3.受众定位与覆盖：研究合作达人的受众定位和覆盖范围，是否与你的目标客户群有重叠。
通过了解竞争对手与达人合作的受众特征，例如年龄、兴趣爱好等，我们可以判断他们的合作达人是否与我们的目标客户群体相符合。
这有助于我们选择适合自己品牌的合作达人，并提高合作效果。
通过以上合作达人分析方法，我们可以评估竞争对手的营销策略，并从中获取有价值的经验教训。
然而，要注意不要简单地模仿竞争对手的合作方式，而是结合自身品牌特点和目标客户需求，制定独特的合作策略，以在抖音平台上取得成功。
总结起来，店铺合作达人分析是评估竞争对手营销策略的关键步骤。
通过分析合作达人的数量和规模、达人推广效果以及受众定位与覆盖等指标，我们可以更好地了解竞争对手的合作策略，并从中汲取经验和启示。
让我们积极学习和运用这些分析方法，不断提升自己的抖音店铺合作能力！
