电子商务
亚太
企业/政府机构
“阿里巴巴集团的双十一全球购物节为继续推动绿色技术和智能创新向深入发展带来重要的机会。我们很高兴能借助这些成熟的技术为各行各业的更多客户服务。”
程立,阿里巴巴集团首席技术官
关于双十一购物节
阿里巴巴集团通过双十一全球购物节(也称为“光棍节”或“11.11”),催生了一种新的消费者行为,植入中国社会结构。自 2009 年以来,阿里巴巴集团每年都会在 11 月 11 日举办双十一购物节,该活动已进入第 13 个年头,全面运作已转向云端。通过不断打破销售记录并为消费者创造全新的零售体验,双十一购物节为全球线上购物树立了新的标准。今年的购物节继续秉承了绿色技术的理念。
挑战
挑战双十一全球购物节等网络购物节需要稳健的技术表现作为支持。过去几年来,阿里巴巴集团的双十一购物节不断发展,每年都面临着新的挑战,包括应对高峰流量需求、确保绿色和可持续的基础设施等等。
云是成功运营此类大型网络活动的核心。云的可伸缩性、可靠性和弹性提供了诸多优势。通过融合其他尖端技术(包括实时数据处理和虚拟化),云在此类活动中的数字化核心地位日益凸显。
阿里巴巴集团需要一个可靠的平台来作为双十一全球购物节的技术支柱。2020 年双十一活动的高峰订单量达到每秒 58.3 万笔,是 2009 年首届双十一活动的 1457 倍,超过了 2019 年(54.4 万笔)的每秒最高订单量。系统必须能够承受全球最大的高峰流量之一,这点至关重要。
对阿里巴巴集团来说,仅仅依靠本地解决方案,很难处理如此大量的计算资源,并实现按需分配资源。除了应对流量激增之外,更大的挑战在于确保流畅的客户体验,为交易提供安全的网关,以及实时处理如此巨大的流量。
云是成功运营此类大型网络活动的核心。云的可伸缩性、可靠性和弹性提供了诸多优势。通过融合其他尖端技术(包括实时数据处理和虚拟化),云在此类活动中的数字化核心地位日益凸显。
阿里巴巴集团需要一个可靠的平台来作为双十一全球购物节的技术支柱。2020 年双十一活动的高峰订单量达到每秒 58.3 万笔,是 2009 年首届双十一活动的 1457 倍,超过了 2019 年(54.4 万笔)的每秒最高订单量。系统必须能够承受全球最大的高峰流量之一,这点至关重要。
对阿里巴巴集团来说,仅仅依靠本地解决方案,很难处理如此大量的计算资源,并实现按需分配资源。除了应对流量激增之外,更大的挑战在于确保流畅的客户体验,为交易提供安全的网关,以及实时处理如此巨大的流量。
为何选择阿里云
为了成功举办全球最大的购物节,阿里云将阿里巴巴集团的所有系统和业务全部迁移到了云端。这项新的部署利用了由 100% 云原生应用程序支持的计算技术。
由于阿里云超大规模数据中心采用了液体冷却和风能等绿色技术,这使得 2021 年双十一购物节比往届更具可持续性。阿里巴巴集团的张北数据中心帮助减少了超过 2.6 万吨的碳排放,相当于 100 万棵树木每年吸收的二氧化碳量。
阿里云的超级计算引擎 Apsara 确保了网络和系统的可扩展性,以应对不可预测的流量激增,避免发生事件。云的大规模容错功能提供了顺畅的备份操作。它根据需求提供了额外的灵活性,为所有购物交易提供了更高的网络安全性。
由于阿里云超大规模数据中心采用了液体冷却和风能等绿色技术,这使得 2021 年双十一购物节比往届更具可持续性。阿里巴巴集团的张北数据中心帮助减少了超过 2.6 万吨的碳排放,相当于 100 万棵树木每年吸收的二氧化碳量。
阿里云的超级计算引擎 Apsara 确保了网络和系统的可扩展性,以应对不可预测的流量激增,避免发生事件。云的大规模容错功能提供了顺畅的备份操作。它根据需求提供了额外的灵活性,为所有购物交易提供了更高的网络安全性。
结果
得益于阿里巴巴集团对云技术、安全性和可持续性的日益重视,这场独一无二的全球购物盛宴实现了许多里程碑:
• 充分利用云原生技术,使每万笔交易的计算资源比去年减少了 50%。
• 计算效率大幅提高,使技术部署速度提高了 20%,CPU 资源利用率提升了 30%。
• 实现全面的安全策略,可尽早检测到网络攻击和异常行为,还能够自动跟踪风险案例。
• 阿里云第一款人工智能推理芯片汉光 800 大规模部署,显著提高了产品搜索和推荐效率。
• 算法性能将搜索性能提高了 200%,能耗成本降低了 58%。
• 阿里云专有的大规模人工智能模型 M6 改进了人工智能密集型操作,如人工智能驱动的服装设计。M6 改进了生产链,将服装设计时间从几个月大幅缩短到不到两周。
• 它还帮助将 T 恤制造业的碳排放量减少 30% 以上。
• 阿里巴巴的最后三公里物流机器人“小蛮驴”部署在 200 余所高校,在双十一期间配送了 100 多万件包裹。
• 充分利用云原生技术,使每万笔交易的计算资源比去年减少了 50%。
• 计算效率大幅提高,使技术部署速度提高了 20%,CPU 资源利用率提升了 30%。
• 实现全面的安全策略,可尽早检测到网络攻击和异常行为,还能够自动跟踪风险案例。
• 阿里云第一款人工智能推理芯片汉光 800 大规模部署,显著提高了产品搜索和推荐效率。
• 算法性能将搜索性能提高了 200%,能耗成本降低了 58%。
• 阿里云专有的大规模人工智能模型 M6 改进了人工智能密集型操作,如人工智能驱动的服装设计。M6 改进了生产链,将服装设计时间从几个月大幅缩短到不到两周。
• 它还帮助将 T 恤制造业的碳排放量减少 30% 以上。
• 阿里巴巴的最后三公里物流机器人“小蛮驴”部署在 200 余所高校,在双十一期间配送了 100 多万件包裹。