事实告诉我们,剁手党们最善于制造数字奇迹。
在2014年的天猫双十一购物狂欢节活动中,疯狂的剁手党所制造的数据再次震惊世界:
1分11秒破亿;
75秒移动端破亿,并刷新移动网购成交破亿的最短时间世界记录;
3分钟后,交易额就达到10亿;
14分钟02秒,突破50亿;
38分钟28秒之后,交易额冲到了100亿元,而去年冲到100亿用了5小时49分。
一个小时之后,数字已经飚到122亿元!
五百亿不成问题,问题是它将会是多少?
与去年相比,2014年的双十一的成交额大幅度提升,达到相关交易额的时间大为缩短。并且,移动端购物所占的比例非常高,一度达到70%,而随着时间的推移慢慢下降,截至凌晨一点,移动端的比例依然还是40%以上。而这表明移动购物已经成为剁手党的主流方式。
与此相对应的是,此前阿里公布的上市后首份财报显示,2014年第三季度,阿里巴巴移动端的活跃用户达到2.17亿,其来自移动端的交易额高达1990.54亿元,占整体交易额的35.8%。这一比例较2013年同期提升了21个百分点。移动电商的时候已经到来。
在剁手党勤奋的购买下,狂欢节的交易额仍在迅速的奔跑中。而这些数字背后的巨大交易量,数据处理量考核着阿里巴巴的技术团队。到目前为止,狂欢节仍在正常运行着。据透露,阿里今年预备的技术应急方案在500套以内,而2013年的数字为2000多套。此外,阿里巴巴技术团队已经为双十一的流量峰值进行了8次压力测试,均平稳应对。平稳的背后,可以看到阿里技术的厉害之处:
数据处理方面,据了解今年双十一天猫、淘宝、支付宝的大数据处理,都是基于阿里云的大数据处理平台ODPS完成,同时为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持。而卖家所用到的工作平台几乎都是基于阿里云搭建的聚石塔。去年双十一有75%的订单在聚石塔上创建,而且无一丢单,今年双十一预计将有超过95%的订单都在聚石塔上处理。
支付方面,支付宝新型的“云支付”技术将首次助力“双十一”。“云支付”架构是从原来的IOE技术切换到云计算技术,除了可支撑十亿笔以上的超大日支付处理能力。“云支付”架构下,智能调度系统可以根据各支付渠道的处理能力和健康情况,在几秒之内就做出削峰填谷的决策。
余额宝也是搭建在阿里云计算平台上,在2013年双十一表现抢眼。当天成功支付1679万笔,平均支付时间5秒,仅为网银支付时间的1/12。而2014年的双十一,第一分钟83万笔,第三分钟410万笔,第30分钟4086万笔……随后11日凌晨的第一个小时,支付宝完成的付款笔数已经达到6283万笔,再次刷出了新高。
移动支付方面,开场第1分钟实现的移动支付笔数达到65万笔。开场后的第一个小时,用户通过手机完成的支付笔数则达到3504万笔支付。数字的背后是阿里在移动端进行了多项技术优化和玩法创新,包括“wifi 1秒加载”、“虚拟现实互动”、“大数据算法推荐”等。截止到目前,阿里移动端的运行平稳,并未出现异常。此前阿里透露,为了保障双十一平稳运行,其实时计算平台Galaxy运算能力已提升至每秒1000万条。
安全方面,阿里采用了“服务器资源弹性部署”和“数据中心异地双活”两项技术。服务器资源弹性部署,可以应对不可预知的业务爆发。一旦有超出预期的业务热点出现,系统可自动调用其他资源使用不足的服务器,实现“分钟级无缝切换”,在不增加硬件部署的情况下应对更复杂的流量变化。“数据中心异地双活”,则可以帮助阿里巴巴应对极端的自然灾害,即使杭州的数据中心“全军覆没”,双11仍然能够顺利运转。这项技术可实现跨省的两地数据中心像一个数据中心一样工作,同时支持双11的所有应用。
基础设施方面,为了提高全球化的购物体验,阿里巴巴集团今年大范围扩展在海外的IT基础设施。为保障海外买家和卖家的用户访问体验,阿里技术团队进行了一系列部署:今年6月新交付一个大型数据中心,用于保障海外业务;海外服务器数量翻倍,国际专线网络带宽提升10倍;海外CDN网络节点和年初相比增加了一倍,欧美覆盖范围更加全面,新增韩国、印度、澳门等亚洲节点,覆盖亚洲、欧洲、非洲、南美洲、北美洲、大洋洲六大洲;目前,海外CDN节点带宽能力已经达到数百G,可以充分保障海外用户访问速度和体验。
以上种种,都是双十一购物节得以保证的前提。从基础设施,到云计算、云平台、大数据,阿里在技术与设施上的投入是双十一获得成功的一个前提。
剁手党们在下单的时候,应该感谢一些电脑背后的程序猿。
附:
双十一大考:阿里云计算这一年做了哪些准备?
交易量节节攀升的双十一购物狂欢节,成为阿里巴巴在云计算和大数据领域一年一度的技术大考。
2013年11月11日,双十一单日成交额达到创纪录的362亿元,建构在阿里云计算平台的聚石塔,处理了75%的订单量,无一故障。
2014双十一即将迎来新的流量高峰。这一年来,阿里云计算为迎接挑战做了哪些准备呢?
■ 2013年11月27日,代号"聚宝盆"的金融云服务推出,阿里云成为金融行业IT架构的一个新选择。次年5月媒体报道,使用阿里云服务的金融机构超过100家。
■ 2014年3月4日,CDN(内容分发网络)正式商用,提供遍布全国的高速CDN节点,并采用智能调度、TCP协议优化等多项核心技术,提高用户访问速度。
■ 2014年3月31日,联合高德等推出代号"聚无线"的移动云平台。
■ 2014年4月29日,阿里云北京数据中心对外开放运营,紧跟着香港数据中心、深圳数据中心陆续投入使用。其中香港数据中心的开放对中国企业拓展东南亚业务意义重大。
■ 2014年5月16日,负载均衡服务产品SLB正式商业化售卖,支持用户通过按使用流量的计费方式购买服务。之后,简单日志服务SLS、性能测试服务PTS、开放消息服务ONS、RDS只读实例,OPEN API等陆续上线。
■ 2014年7月1日,开放数据处理服务(ODPS)正式开放商用。阿里云ODPS可在6小时内处理100PB数据,相当于1亿部高清电影。此前,全球掌握这种能力的公司屈指可数,如Google、亚马逊等。
■ 2014年7月17日,开放搜索服务(OpenSearch)公测。OpenSearch基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎平台,该平台承载了阿里巴巴全部主要搜索业务,包括淘宝、天猫、一淘、1688、ICBU、神马搜索等业务。
■ 2014年7月23日,推出独立云磁盘。之后,ECS同Docker拥抱,用户能使用阿里云ECS部署Docker容器应用。
■ 2014年7月24日,推出免费的"可用区"服务,阿里云用户可将IT系统部署在不同机房,当一处出现"天灾人祸"时,另一处云服务器仍可正常运转,最大限度降低宕机风险。
■ 2014年7月25日,发布大数据工具采云间--基于ODPS的简易工具解决方案。利用采云间,中小型公司不用再购买上百万元的商业智能(BI)软件,大大降低大数据分析的门槛。
■ 2014年8月19日,发布"云合计划",要以2:8分成的政策招募1万家云服务商,与之前成立的云栖小镇联盟,组成完整的生态系统。
■ 2014年10月30日,开放结构化数据服务OTS正式商业化售卖,以RESTful API的形式,提供针对百TB级别NoSQL数据的实时访问及管理能力。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20