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    支撐“雙11”的IT技術

    提問時間:2020-11-04 09:14
    共1個精選答案
    牛耳教育 2020-11-04 09:14
    最佳答案
        馬上就要到了一年一度的線上購物狂歡節“11.11”。既然是線上,那么就少不了IT技術的支持。今天,IT培訓機構的小編就跟大家一起來扒一扒,支撐“雙11”的IT技術。
    支撐“雙11”的IT技術
        AI+電商
     
        2018年,谷歌通過AI語音訂餐的場景讓人驚呼:AI語音交流讓餐館做到完全無感!現實中,又有多少人真的會通過AI訂餐?至今原本火熱的AI,正受資本市場的趨冷:看似炫酷,卻又面臨變現難題。AI落地場景在哪里?就是行業。
     
        AI在電商的一個典型場景,就是智能客服。相比人工固定成本及高流失率,智能客服24小時在線,不僅提升效率也有效降低成本。智能客戶的構建也并非那么容易:語義識別、語境識別,關鍵字識別,這里面涵蓋了語義邏輯、電商知識沉淀。
     
        識別率百分比高低,決定智能客服在電商業務中服務的參與程度、深度,而每1%的識別率提升都建立在海量數據的訓練,至今不論如何提升,智能識別亦無法實現100%,也決定“智能客服+人工客服”模式長久存在。
     
        數據埋點
     
        消費者畫像構建成為各行業營銷的代名詞,當然也包括電商。消費者畫像構建,當前除各種互聯網應用數據平臺收集匯聚及爬蟲外,還有電商平臺的自我收集,這就需建立埋點。消費者瀏覽到一個網頁,在哪里停留,停留多久,點擊哪里,都是有價值的信息,因為這里包含了他的喜好?;谶@些信息進行收集、整理,然后再結合其他數據,一個豐滿的用戶畫像也就出來。
     
        至于到底有沒有效果,對比下淘寶的“千人千面”以及今日頭條的定向推送,你就知道這些應用的威力。數據埋點是消費畫像構建的基礎。對企業而言,如何科學埋點,怎樣埋點,是各種互聯網應用都將遇到的難題,如何在不影響用戶體驗下,做到最精準的信息收集無疑是最理想的狀態。
     
        當然,很多電商企業依靠第三方埋點,有時無法數據回流,同時第三方數據標準各異,電商企業往往受到諸多限制。
    支撐“雙11”的IT技術
        智能數據決策
     
        完成數據收集,接下來就需要數據治理及決策。數據治理是一個更麻煩的工作:先將所有數據進行ETL,接著導入數據倉庫,亦或者數據中臺,最后借助BI工具讓數據可視化展現,可視化的數據也就有了價值。
     
        看似簡單,期間的數據治理是真的繁瑣,且是個大工程,尤其對于大型企業,這涉及到跨部門、統一標注/安全機制等各種問題;對于電商零售,數據決策亦為精細化運營。如沃爾瑪經典的“啤酒+尿不濕”案例,正是數據的有效體現。
     
        智慧零售的“人貨場”,同樣適用于電商:人-店家的親和度、消費者舒適度;貨-產品的設計&質量、豐富度;商場-店家頁面的舒心度。這一切同樣可以由數據統一分析、展現,為電商企業提供調整決策參考。
     
        IT架構升級
     
        伴隨電商發展,支撐其業務的IT架構也逐步升級,整體大致分為幾個階段:
     
        單機網站時代:前端應用(即訪問網站)與后端數據庫存儲,在同一臺服務器上運行。在并發量不高,用戶體驗追求不極致下,該IT方案在低成本下有效支撐電商業務運轉。
     
        應用與數據庫分離:隨著電商市場逐步打開,前端并發量也開始增大,單服務器模式明顯無法應對高并發壓力。同時面對用戶購物體驗優化,優化前端代碼,提升應用服務器性能,也成為時下重點,定期的前端優化升級,無疑會對追求穩定的數據庫影響,于是應用與數據庫的服務器分離成為電商發展的趨勢。應用與數據庫分離,不僅釋放訪問壓力,也讓整體架構高可用。
     
        應用服務器集群化:移動互聯網的爆發,同步引發電商爆發,造成前端訪問海量高并發。當數據庫能力尚足,流量都將堵在前端。當前端代碼優化無法再滿足并發,就需前端服務器的橫向拓展,于是應用服務器的集群化擴展成為電商企業常態。
     
        數據庫讀寫分離:當前端應用拓展到一定程度,后端的數據庫服務將難以支撐,數據庫服務器需要拓展。數據庫與前端的應用緊密關聯,所有即便拓展也絕非簡單的橫向彈性擴充,而是“讀”與“寫”的分離,同時建立主從概念,保證與前端應用一致,避免重復性寫入。
    支撐“雙11”的IT技術
        以上就是IT培訓機構的小編為大家總結的關于支撐“雙11”的IT技術的相關信息。當然,要想成功的做好“雙11”這個大活動,肯定不像文中說的這樣簡單,再這里就不一一說明了。
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