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浅谈淘宝双十一背后的技术

发布人: 浏览 806 次【字号 】 发布时间:2019年9月2日 打印本页

    

浅谈淘宝双十一背后的技术 吴笑宇

摘要:随着计算机和网络技术的发展,电子商务逐渐成为世界商业活动的重要组成部分。淘宝,京东等各大电商平台使购物更加方便,选择更加多样;同时越来越多的人选择在网上购物。每年的双十一购物狂欢节是电商活动的高潮。双十一是一次盛大的购物狂欢,而其背后有多种新兴计算机技术作为支撑。探究双十一背后的技术,对计算机和网络科技的普及具有一定作用。本文首先对双十一现象和相关的技术进行简要介绍,例如:云计算,大数据,数字图像处理技术。并在此基础上对云计算,大数据两项技术进行深入研究,最后结合这几项技术的的现状及发展趋势,预测了双十一背后的技术对生产生活的作用。
关键词:双十一;分布式;云计算;大数据             
1. 电商简介                                                                  
当今世界,互联网技术飞速发展,带动了电子商务行业的快速崛起。狭义电商(E-Commerce),即我们通常理解的电商,是指将贸易过程中的贸易活动电子化,是一种电子交易。广义电商指的是通过互联网,将所有的商业活动都进行电子化,它的影响范围更广。电商涵盖的范围很广,一般可分为企业对企业(B2B/Business-to-Business)、企业对消费者(B2C/Business-to-Consumer)、消费者对消费者(C2C/Consumer-to-Consumer)、线上对线下(O2O/Online-to-Office)几大类模式。全球著名的电商企业有阿里巴巴,京东,苏宁,美国的Amazon,eBay等。
2. 双十一简介                                                
我们常说的双十一购物节,是指每年11月11日的网购促销日。在2009年11月11日,天猫商城举办了一次促销活动,这也是双十一第一次出现在大众的视野中。虽然第一次双十一参与的商家数量不多,促销的力度也不是很大,但是效果却非常不错,于是接下来的每个11月11日都成为了淘宝的“春节”。后来有更多的电商平台选择在这一天进行促销活动,双十一也就此成为中国电商行业的年度盛事。
3. 双十一成功的技术因素
双十一成功的因素有很多,本文将通过研究双十一背后的几项技术,分析双十一成功的原因。首先来看2017年双十一的几个数据:2017年双十一开场,3分01秒成交额超过百亿,无线成交比占93%。2017年天猫双十一全球狂欢节开始1小时49秒,成交额超过571亿元,这一数字是2014年双十一全天的成交额。根据阿里巴巴官方公布的数据,2017年双十一的总成交额为1682亿元,刷新历史纪录。
在双十一巨大的交易额背后,是各种技术的舞台。淘宝双十一主要运用了以下几项技术。

3.1云计算

云计算,是在互联网的条件下,提供相关的服务的增加、使用以及交互的模式,是一种全新的计算模式。待计算人员将数据发送到由各地数百万台计算机组成的“云”上,云内部将计算任务进行分配,再将结果进行整合,最后反馈给待计算人员。云计算是多种计算机和网络技术融合的产物,采用分布式结构,具有超强的运算能力,可达每秒约10万亿次,因此可以预测气候变化和市场发展趋势。电子商务的运行离不开计算机的支持。以阿里云为代表的云服务平台可在短时间内处理超大流量的访问请求,完成海量数据的分析,从而在电商行业中发挥重要作用。

3.2大数据

双十一除了运用云计算技术外,还运用了大数据技术。大数据是巨量数据集合的简称,是一种海量、多样化的信息资产,但是海量数据不可统称为大数据。大数据很难仅靠单台计算机对其进行处理,需要采用分布式方案进行处理,因此与云计算密不可分。大数据的数据格式包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,目前非结构化数据逐渐成为数据的主要部分。
大数据具有4V特点:
1.大容量(volume)
伴随着云计算,云储存技术的发展,人人都成为数据制造者,短信,照片,微博,你的每一次点击,每一次通话,每一次刷卡,都会制造出大量数据。这些数据被收集到互联网运营商,电信运营商,电子商务运营商等特定地点,汇集成海量数据。人类从第一次破译基因密码到完成30亿对碱基的排序用了整整10年;而当今世界范围内的基因机器可以在数分钟内完成等量工作。
2.多样性(variety)
随着传感器、智能设备以及社交协作技术的飞速发展,数据来源,数据形式也越来越多。数据来自方方面面,这些数据来自网页点击,搜索索引,社交软件,论坛等。在大数据时代,数据的格式不局限于文本,图像,音频,视频,位置信息这样的非结构化数据也越来越多。
3.价值密度低(value)
数据的价值密度与数据总量不成正比。在海量数据中,有价值的数据所占比例很小。如在连续数小时的监控视频中,有用数据可能仅一两秒。大数据的价值有一部分即在于从海量数据中挖掘出对分析预测有价值的数据。如何通过强大的机器算法更迅速地提纯、富集高价值数据,是目前大数据技术中的一项难题。
4.处理速度快(velocity)
处理速度快是大数据与传统数据挖掘相比最明显的差别。大数据通过互联网和云计算进行交换和传播,比传统通过报纸,档案等传播更加快速。数据从生成到消耗,可用于决策的时间非常短。如果细心的话,你会发现每个人在双十一时的购物页面是不同的,这是因为阿里巴巴的大数据算法。大数据算法分析消费者的日常喜好,根据数据分析进行精准营销。事实上,每次双十一的页面,你页面上的商品展示顺序都是通过大数据算法计算得出的,都有数据算法在后台支撑。当今的电商竞争焦点之一,就是通过云计算对海量数据实时的分析,企业增强了数据处理与信息分析的能力,能实时精确的掌控相关数据并深入分析。

3.3数字图像处理技术

数字图像处理技术,即将图像信息转化为计算机可识别的数字信息,经计算机处理,以达到图像数据变换,美化图像,提取特征信息的目的。在电子商务行业,用户上传想要购买的商品的图片,后台服务器与图片库进行匹配,反馈出用户想要的结果。
除此之外,双十一还运用了其他技术,如人工智能等,这里不作详细介绍。

4.1云计算

云计算分布计算并行计算负载均衡效用计算虚拟化等传统计算机网络技术发展融合的新计算模式,宏观上讲即很多资源集结在一起的计算系统。它是基于互联网的超级计算模式,能够把大量的信息和处理资源集中在一起协同工作。云计算技术的核心是高效安全的分布式架构,下文将着重分析此项技术。
4.1.1分布式分析
分布式计算的主要流程是把一个较大的计算任务划分为多个子任务,将这些子任务分配给很多计算机计算,最后将子任务的计算结果综合起来得到结果。在分布式结构中,每个子系统就被称为“服务”。由于系统间的耦合度较低,分布式计算具有很强的独立性。
与其他传统计算模式相比,分布式计算具有以下优势:
1.利用遍布广大范围内的闲置计算机,可以把程序放在最适合运行它的计算机上,从而共享稀有资源,使资源利用最大化,合理化。
2.通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载,减轻单台计算机压力。
3.计算能力强,性价比高。
阿里巴巴的在线商城的运营可拆分为以下服务:用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。各个服务独立运行,解决了双十一网上交易这一庞大而复杂的问题。
4.1.2分布式计算与集群计算、并行计算的区别
集群计算,指单机处理(即只有一台服务器提供某个项目的服务)到达瓶颈的时候,增设服务器,构成一个“集群”来完成计算任务。每个服务器提供完全相同的服务,互相紧密协作完成计算任务,这便是集群计算。其不足在于当业务发展到某一程度时,集群的计算能力的提升便会不太明显。并行计算与分布式计算的共同点都是将大任务划分为小任务处理,但不同的是并行计算是利用多核CPU(多处理器)在单台计算机上完成任务。分布式计算基于微服务架构,根据功能将业务分为多个部分,在多台计算机上同时独立运行,从而提升效率。
4.2大数据  
在大数据平台下,由于数据源具有复杂,数据采集的形式也变得多样化,本文着重分析大数据的采集过程。目前主要有两种采集数据的方式。
4.2.1系统日志采集
对于许多大型的互联网公司,每天都会产生大量的日志数据,在这些日志数据中,会存在部分有价值的数据。这些企业便要使用分布式的采集工具对这些大量的日志数据进行采集。
4.2.2网络数据采集                               
网络数据采集和日志采集数据源不同,它是通过爬虫技术对网站进行信息爬取。网络数据采集可以采集不同格式的数据,目前很多中小型企业都热衷于该采集方法,因为它成本较低。
5. 双十一技术的意义
双十一背后的深层技术为双十一巨大的交易额提供了保障,同时这些技术在电商行业的应用反向推动了高端互联网技术的发展,客观上促进生产、消费向虚拟化,高效化,全球化发展,方便了消费者。
往大方面看,这些技术在经济生活中其他诸多方面也有广泛应用。例如:“金融云”就是利用云计算技术将金融产品的服务信息到推上多个分支机构构成的云网络中;“制造云”融合与发展了现有信息化制造技术及云计算、物联网、面向服务、智能科学、高效能计算等新兴信息技术。在航空航天领域,可用数字图像处理技术提取低分辨率图像中的重要信息。
相信在未来,这些技术会有更广阔的发展和应用前景。

参考文献

[1] 杨田贵. 云计算及其应用综述[J]. 软件导刊, 2016, 15(3): 136-138.
[2] 向春枝, 范颖. 云计算环境中分布式数据存储关键技术研究[J]. 现代电子技术, 2016(3): 63-67.
[3] 孟小峰, 杜治娟. 大数据融合研究:问题与挑战[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(2): 231-246.
[4] 卿勇. 大数据研究综述[J]. 软件导刊, 2016, 15(12): 175-177.
 
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