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iPhone6 发布那年，京东在国贸等商圈送货最快速度数分钟，包括从下单到送达。这是一个极端的富含营销因素例子。即便如此，常态来看，隔天到货的这种业务模式，也是基于同样的支撑：营销业务、物流业务，大数据业务，数据平台和数据。
京东云在集团中担负着对外助力企业发展的责任。因为京东云的整体产品线确实特别丰富，因此呢，我今天特别把比较有代表性的数据体系提出来，管中窥豹。
希望在有限的篇幅内，围绕着数据生态，跟大家进行以下话题的交流：京东数据生态的主要涉及的范围有哪些？为什么京东数据生态可以主力企业架构的优化？落到两个层的解读：一是京东的数据生态是否可以在宏观层面上给企业的管理者一些灵感；二是开发、运维、战术性管理的执行落地层面。
一、数据生态助力企业架构
首先我要表明的一个观点是，互联网模式或者思维不是所谓的互联网公司的专利。传统工业巨头拿互联网来武装，会更加凶悍。在互联网思维下，玩转一个模式下，无非这么几个要素，算力，平台，算法、数据、流量，加上具体的业务运营。对于一个企业来说，云、数据、AI 这些要素，绝对不仅仅是一种简单的对业务的支撑，同时也使一种对业务的驱动，更帮助企业领导人重新思考 IT 架构，企业架构。
基于这些要素，今天的主题是数据，我希望京东云的数据生态可以帮助您的企业达到这样的一个数据目标：易使用（效率）、不出错（数据质量）、不泄露（数据安全）、产价值（数据变现）。
朝着这个目标，我从京东云数百种产品中挑选出了一个组合，如下图左侧：
把视角从京东云切换到企业：看看京东云的要素可以如何为您的企业进行服务？企业架构要做的事情是承上启下地将企业战略转化为日常的业务运营及 IT 实践。其中包括两个方面的四大板块： 业务架构、数据架构、应用架构、技术架构。
业务架构 ：京东云在业务方面的数据应用，从价值链（研发导入 - 研发 - 采购 - 生产 - 库存 - 配送 - 营销 - 销售 - 售后）的各个模块帮助企业进行业务的优化和创意，。比如：研发导入（基于我们的数据,3 亿活跃用户和 AI 算法，帮助企业识别他们的客户在哪里，偏好什么，购买力如何），采购库存配送方面（供应链分析，540 万品类平均库存周期是 36 天。）关于营销、销售、售后领域效利仍然强近（我们基于数据的消费者的定位与触达，品牌关联分析；竞品分析等等）。此外，随着运营模式的调整，流程与组织可能随着调整。应用现成的业务模式后，可能原来 10 个人干十份的活，现在可以干 20 份。这意味着效率的提升。
IT 架构 ：业务架构为 IT 架构的优化提供了输入。在 IT 架构中做的几个事情：数据架构，数据在在那里，数据怎么流转，彼此之间的关系是什么（元数据、数据质量）。应用架构：将业务架构分解出来的业务功能，以及数据架构中的数据，进行梳理，最后划清系统之间的边界，落地到技术架构映射为 IT 产品、服务、技术的组合；技术架构，京东云向您提供一揽子基础设施和平台。比如数据库系列（SQL 的，NoSQL, 分布式、BI），数据治理系列；向下, 周边的高度关联的支撑产品（比如，数据的存储、数据安全；如何应用 DevOps 的思维增强数据类产品的开发，以及京东云所提供的 AI 算法服务）；技术架构的一个重要原则之一是，对于一个业务集合，尽可能采用相同的技术和平台。京东云可以帮您某程度上解决这个问题，多家产品同一地在一个平台集成, 不论是横向还是从生命周期的角度都是互联互通的。
具体场景 ：为了仅以形象化我提到的这个思想，我们现在假设进入到一个业务模块当中，数字化营销体系。基础设施层基于集成的产品系列采集数据，集成、建模，产品包括关系数据库，Hadoop、元数据管理以及数据质量管理等等。在上层建筑层面，报表体系优化和创意营销业务，基于已有的洞察类营销类产品来做定位与触达。
二、京东云数据库 RDS 概述
以上所谈到的，不论是京东云数据生态的全貌，还是某一个业务线条的场景，不是一次话题聊透的。从下面的环节，我们聚焦到一个典型服务，来直观地体验京东云关系型数据库，SQL Server。在此一小见大，理解京东云的产品到底如何助力您的 IT。
要把数据库运作好确实不是一件轻松的事情，数据库管理、数据库开发、T-SQL 查询、性能调优、外加 BI。要达到易使用、不出错、不泄露的数据目标，对人、财、物的要求，很高。
京东云 SQL Server 在确保同样的功能和性能的前提下，以合理的预算，帮助您大量地屏蔽底层的技术细节，从而极大低降低管理复杂度。朴素地说来，京东云 SQL Server 是在原 SQL Server 基础上进行了封装，不改变低层的特性和性能。但是他为什么能帮助我们呢？下面让让我们从 5 个方面来解读如何降低您的管理复杂度。
1、便捷的高可用
毫无疑问，你可以选择自己搭建一套同城热备的高可用数据库，操心：租机柜、买服务器、配置服务器、配置存储、安装操作系统、安装并配置数据库、配置异地通信。无论从管理上还是周期上考虑，都很头疼。虽然你也可以选择把这一切都事先准备好，但是这意味着浪费。而云数据库：默认跨机架的热备高可用配置，数十秒建立完毕，可选跨机房配置；自动故障转移，一键主备切换，同时 IP 自动漂移；服务器硬件方面，我方负责监控与维护。本地磁盘 16 块盘 RAID10，磁盘损坏问题无需用户操心。SQL 高可用方案，包括 SQL 集群、日志传输、数据复制、AlwaysOn、镜像。主备间的日志是内网级别的传输速度，磁盘是 16 块盘组成的 SSD，理论上可以达到数十万的 IOPS。（单块盘，顺序读：540M/s, 顺序写 300M/s, 随机读 8 万 IOPS，随机写 3 万 IOPS；RAID10，8 块固态磁盘并行工作的性能）
2、便捷地备份与回复
备份恢复这点事，说难不难但的确很烦人，有点北京的春天，脱秋裤收秋裤找秋裤再穿秋裤一样。我试问你一个问题，请您的 DBA 找一个 1 年前他备份到磁带的数据，看看能不能找到？花多久找到？
这个问题对于您在京东云上的数据库实例来说是如此的简单，包括异地的备份。看几个大屏截图。
3、便捷的调优
通常，为了进行调优，需要综合使用一揽子工具。比如，登陆所实例所在服务器运行 Performance monitor 查看硬件信息、十数张系统表和视图拼凑信息查询实例级别和进程级别的问题、SQL Server Profiler 查看正在运行的进程；数套工具在数个窗口里，更重要的时，没有历史记录，不能自如缩放，数据观察相当不便利。
而京东云将常用的重要调优信息和调优策略尽可能全面地集成在控制台种，方便用户使用。
4、便捷的扩展
数十秒完成纵向扩展，RDS Open API 配合弹性伸缩便捷横向扩展
5、费用
综合看来，京东云数据库整体费用更低。
总结
不能孤立地来看云产品，因为平台之间是集成的，联通的。我理解，您现在已经有一个即成的 IT 架构体系，如果对于云和 AI 的要素有兴趣，调整和转变也不是即刻可以完成。针对于此，我们也准备了完备的交付团队，来支持您进行业务的调整。过程可能存在曲折，策略是有的，比如是否可以把一部分过保的 IT 业务考虑上云。并且过程中，让各个层面的人，甚至包括业务参与进来，让他们了解云、理解云，甚至对云感兴趣。
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