首先任何的商业逻辑，光流量增长，没法变现是没用的。

就像博客群发提效工具，得有对应的用户，更得有对应付费用户群体的画像。剩下的就是靠增长，被动让他们找到你的产品，用产品解决他们痛点，他们自然而然会付费。

9 月 15 日，Figma 的 CEO Dylan Field 发布消息：今天，Figma 宣布接受 Adobe 的收购…

Adobe 以约 200 亿美元收购 Figma，这也是 Adobe 该公司在其历史上的最大一笔收购。那是什么样的魔力，让 Figma 被 Adobe 收购呢？下面以定位（用户、产品、市场等）、PLG 增长维度，进行进一步分析和拆解 Figma。

大家好，这次给大家带来如何利用 RPA 实现自动化获客。

一、RPA 是什么？难吗？

RPA 对大家来说，可能挺陌生的，其实它很简单。

按大部分 SaaS 公司组织架构，梳理了这 4 大业务部门（产品、市场、销售、服务-客户成功）的职责和客户价值链条。如图：

最近在看了《微信背后的产品观 - 张小龙手抄版》，其中有段话如下：

用户需求是零散的，解决方案是归纳抽象的过程

一、什么是负载均衡？

什么是负载均衡？

记得第一次接触 Nginx 是在实验室，那时候在服务器部署网站需要用 Nginx 。Nginx 是一个服务组件，用来反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。那么这里的负载均衡是什么？

负载均衡（LB，Load Balance），是一种技术解决方案。用来在多个资源（一般是服务器）中分配负载，达到最优化资源使用，避免过载。

资源，相当于每个服务实例的执行操作单元，负载均衡就是将大量的数据处理操作分摊到多个操作单元进行执行，用来解决互联网分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。那什么是高可用呢？

Elasticsearch 有很多数据类型，大致如下：

基本数据类型：
- string 类型。ES 7.x 中，string 类型会升级为：text 和 keyword。keyword 可以排序；text 默认分词，不可以排序。
- 数据类型：integer、long 等
- 时间类型、布尔类型、二进制类型、区间类型等
复杂数据类型：
- 数组类型：Array
- 对象类型：Object
- Nested 类型
特定数据类型：地理位置、IP 等

前言

最近 TL 分享了下《Elasticsearch基础整理》，蹭着这个机会。写个小文巩固下，本文主要讲 ES -> Lucene 的底层结构，然后详细描述新数据写入 ES 和 Lucene 的流程和原理。这是基础理论知识，整理了一下，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。

微服务架构，主要是多了个 “微”。亚马逊有个粗粗的定义：一个微服务应用工程的所有开发、测试、运维加起来大约 6 到 8 个人，只需要两个披萨就可以聚餐了。

从物理空间概念，Elasticsearch 分布式系统会有 3 个关键点需要学习。本次总结了下面相关内容：