返回上一页

支撑“双11”的IT技术

提问时间:2020-11-04 09:14
共1个精选答案
牛耳教育 2020-11-04 09:14
最佳答案
    马上就要到了一年一度的线上购物狂欢节“11.11”。既然是线上,那么就少不了IT技术的支持。今天,IT培训机构的小编就跟大家一起来扒一扒,支撑“双11”的IT技术。
支撑“双11”的IT技术
    AI+电商
 
    2018年,谷歌通过AI语音订餐的场景让人惊呼:AI语音交流让餐馆做到完全无感!现实中,又有多少人真的会通过AI订餐?至今原本火热的AI,正受资本市场的趋冷:看似炫酷,却又面临变现难题。AI落地场景在哪里?就是行业。
 
    AI在电商的一个典型场景,就是智能客服。相比人工固定成本及高流失率,智能客服24小时在线,不仅提升效率也有效降低成本。智能客户的构建也并非那么容易:语义识别、语境识别,关键字识别,这里面涵盖了语义逻辑、电商知识沉淀。
 
    识别率百分比高低,决定智能客服在电商业务中服务的参与程度、深度,而每1%的识别率提升都建立在海量数据的训练,至今不论如何提升,智能识别亦无法实现100%,也决定“智能客服+人工客服”模式长久存在。
 
    数据埋点
 
    消费者画像构建成为各行业营销的代名词,当然也包括电商。消费者画像构建,当前除各种互联网应用数据平台收集汇聚及爬虫外,还有电商平台的自我收集,这就需建立埋点。消费者浏览到一个网页,在哪里停留,停留多久,点击哪里,都是有价值的信息,因为这里包含了他的喜好。基于这些信息进行收集、整理,然后再结合其他数据,一个丰满的用户画像也就出来。
 
    至于到底有没有效果,对比下淘宝的“千人千面”以及今日头条的定向推送,你就知道这些应用的威力。数据埋点是消费画像构建的基础。对企业而言,如何科学埋点,怎样埋点,是各种互联网应用都将遇到的难题,如何在不影响用户体验下,做到最精准的信息收集无疑是最理想的状态。
 
    当然,很多电商企业依靠第三方埋点,有时无法数据回流,同时第三方数据标准各异,电商企业往往受到诸多限制。
支撑“双11”的IT技术
    智能数据决策
 
    完成数据收集,接下来就需要数据治理及决策。数据治理是一个更麻烦的工作:先将所有数据进行ETL,接着导入数据仓库,亦或者数据中台,最后借助BI工具让数据可视化展现,可视化的数据也就有了价值。
 
    看似简单,期间的数据治理是真的繁琐,且是个大工程,尤其对于大型企业,这涉及到跨部门、统一标注/安全机制等各种问题;对于电商零售,数据决策亦为精细化运营。如沃尔玛经典的“啤酒+尿不湿”案例,正是数据的有效体现。
 
    智慧零售的“人货场”,同样适用于电商:人-店家的亲和度、消费者舒适度;货-产品的设计&质量、丰富度;商场-店家页面的舒心度。这一切同样可以由数据统一分析、展现,为电商企业提供调整决策参考。
 
    IT架构升级
 
    伴随电商发展,支撑其业务的IT架构也逐步升级,整体大致分为几个阶段:
 
    单机网站时代:前端应用(即访问网站)与后端数据库存储,在同一台服务器上运行。在并发量不高,用户体验追求不极致下,该IT方案在低成本下有效支撑电商业务运转。
 
    应用与数据库分离:随着电商市场逐步打开,前端并发量也开始增大,单服务器模式明显无法应对高并发压力。同时面对用户购物体验优化,优化前端代码,提升应用服务器性能,也成为时下重点,定期的前端优化升级,无疑会对追求稳定的数据库影响,于是应用与数据库的服务器分离成为电商发展的趋势。应用与数据库分离,不仅释放访问压力,也让整体架构高可用。
 
    应用服务器集群化:移动互联网的爆发,同步引发电商爆发,造成前端访问海量高并发。当数据库能力尚足,流量都将堵在前端。当前端代码优化无法再满足并发,就需前端服务器的横向拓展,于是应用服务器的集群化扩展成为电商企业常态。
 
    数据库读写分离:当前端应用拓展到一定程度,后端的数据库服务将难以支撑,数据库服务器需要拓展。数据库与前端的应用紧密关联,所有即便拓展也绝非简单的横向弹性扩充,而是“读”与“写”的分离,同时建立主从概念,保证与前端应用一致,避免重复性写入。
支撑“双11”的IT技术
    以上就是IT培训机构的小编为大家总结的关于支撑“双11”的IT技术的相关信息。当然,要想成功的做好“双11”这个大活动,肯定不像文中说的这样简单,再这里就不一一说明了。
版权声明:牛耳教育提醒您:在浏览本本网站关于支撑“双11”的IT技术(http://www.csnewer.com/wenda/927.html)信息时,请您务必阅读并理解本声明。本网站部分内容来源于网络,如若涉及侵权联系尽快删除!。