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决战大数据,“双11”疯狂吸金的背后
  • 2013-11-24 23:52:20
  • 类型:原创
  • 来源:电脑报
  • 报纸编辑:程朋
  • 作者:
【电脑报在线】双11指每年的11月11日,由于日期特殊,因此又被称为“光棍节”。而国内的大型电子商务网站一般会利用这一天来进行一些大规模的打折促销活动,以提高销售额度。双11商战起始于2009年,淘宝2012年双11购物狂欢节总销售额191亿元,2013年双11总销售额达到350.18亿元,这个数字大概是去年美国“网络星期一”交易额的两倍。
 双11指每年的11月11日,由于日期特殊,因此又被称为“光棍节”。而国内的大型电子商务网站一般会利用这一天来进行一些大规模的打折促销活动,以提高销售额度。双11商战起始于2009年,淘宝2012年双11购物狂欢节总销售额191亿元,2013年双11总销售额达到350.18亿元,这个数字大概是去年美国“网络星期一”交易额的两倍。双11带来了一场电子商务移动支付的盛宴,在双11疯狂吸金的背后,为了保证网站访问稳定,阿里巴巴提前调集了6万多台服务器,以确保不会出现往年常出现的网页无法访问、支付通道阻塞等问题。双11不仅是对电商销售成绩的考验,也是对大数据和云计算应用的考验。
双11考验服务器平台
  刚刚过去的2013年双11,淘宝/天猫以“24小时350亿元”的优秀销售成绩完美收官。据统计,今年“双11购物狂欢节”参与网购的中国网民人数超过4亿,相当于整个南美洲国家的全部人口;全天交易额达到350亿元,相当于9月份中国日均社会零售总额的一半。350亿元是什么概念?350亿人民币摞起来的厚度相当于4个珠穆朗玛峰的高度,可铺满585个足球场,需要七节火车皮才能拉走。京东、易迅、当当、亚马逊中国、苏宁易购等各大电商也皆有备而来,同样也在双11当天为用户准备了一场购物盛宴。喧嚣之后,是我们对阿里巴巴运营平台稳定性的惊叹,在全球难得一遇的这么大的网络数据访问量的冲击下,除了偶尔的数据缓冲和“排队”,阿里巴巴的服务器和交易平台并没有出现大规模或长时间的宕机,阿里巴巴是怎么做到这一点的呢?
  对此,阿里巴巴如是说:“能够承受如此大规模在线交易的数据峰值,阿里的服务器在全国没有哪家可以超越,阿里的云计算能力、数据处理能力,在全国甚至全球都是领先的。”能做到这一点,并不是一蹴而就的,如在2010年双11时,淘宝、天猫的系统便一度处于崩溃边缘,差点实施大规模的降级方案。由于“流量大大超过预期,当时准备的最疯狂的降级方案是,如果晚上访问高峰扛不住,就切断四川、河南、山东这几个淘宝用户大省对淘宝的访问,或者把淘宝首页的一些宝贝图片隐藏掉。”当时设定的网络流量数据极限是310Gbps,结果当晚8点45分最高冲到308Gbps,差一点就切换开关。而真要发生这样的事,对电商的信誉和商机都将产生无可挽回的恶劣影响。
  在国内的众多电商网站中,除了阿里巴巴的服务器达到数万台以外,其余的大多在数百台至数千台之间。而针对今年的双11,阿里巴巴提前在技术保障方面做了充足的准备,订单处理能力可以达到每小时10亿笔,带宽流量以10Tbps计算,远超过当年的最高值。为了保证顾客访问顺畅,阿里巴巴的工程师组建了庞大的服务器兵团。据透露,阿里巴巴提前调集了6万多台服务器,包括新增的2万多台,这些服务器相当于中国服务器年销量的5%。
  并且,为了在软硬件投入上保持性能与成本之间的平衡,确保数据的安全,阿里巴巴率先开始实施“去IOE(I=IBM小型机,O=Oracle数据库,E=EMC的存储设备)”行动,众所周知,IBM、Oracle、EMC的设备和服务费昂贵,而且在安全方面存在疑问。作为一家重要的国内公司,阿里巴巴不能将自己的数据安全和用户数据安全全部建立在“棱镜门”体现出的零安全之上。对此,阿里巴巴近两年开始重点倾向于选择浪潮、广达等大中华区厂商的服务器产品,相对于戴尔、IBM和惠普来说,这些厂商的服务器不但具备更高的性价比,借此可以有效降低采购成本和服务成本,而且最大的好处就是阿里巴巴可以完全自主研发和大量使用开源软件定制,让阿里巴巴拥有更多的自主权和安全性。
  
    国产服务器不仅性能不输外资品牌,而且价格和服务成本更低
  
构建大数据和现代物流平台 

  “电子商务能力包括供应链能力、网络运营能力和物流能力,而这三大能力的产生和发展无不依赖于数据。”未雨绸缪,阿里巴巴为了让自己的“大淘宝”战略、“天猫”战略能得以顺利实施,早在2012年7月10日便携手阿里云、万网宣布联合推出了一个“开放的电商云工作平台”,这就是“聚石塔”平台,该平台以云计算、大数据为“塔基”,可为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商提供IT基础设施和数据云服务。阿里巴巴表示,“将阿里集团变成一家真正意义上的大数据公司”已经是战略共识,而支付宝、淘宝、阿里金融、B2B的数据都会成为这个巨大的数据分享平台的一部分。如何挖掘、分析和运用这些数据,并和全社会分享,则是该战略的核心所在。

本文出自2013-11-25出版的《电脑报》2013年第46期 A.新闻周刊
(网站编辑:pcw2013)


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