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深耕批发，没有比中国更好的中央，也没有比当初更好的工夫。1996 年，国内批发巨头沃尔玛进入中国，在深圳开设了第一家山姆会员商店。25 年后的明天，山姆会员商店领有 数百万付费会员，成为国内遥遥领先的会员制商店。
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当位于深圳的山姆会员商店间断 10 余年成为沃尔玛寰球销售第一的门店，沃尔玛又一次亮出了优良的业绩。为什么可能在极度竞争的中国批发市场放弃强劲增长？2020 年寰球批发行业调研报告作出了如下总结：在沃尔玛，各种各样的先进技术被广泛应用以进步工作效率。沃尔玛的管理者认为， 先进的科技在批发市场将有助于沃尔玛博得竞争 。
01.「顾客至上，服务第一」，腾讯云 Serverless 解决方案
顾客至上是批发行业的服务主旨。然而消费者对购物体验的要求越来越高，业务迭代速度越来越快。山姆会员商店要放弃前瞻性，线上销售渠道必须疾速迭代翻新，一直为消费者发明新的购物体验。
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难点 1：利用公布频率高
山姆会员商店业务迭代快、利用公布频率高，根本放弃在一周一迭代。
难点 2：保障用户最佳体验
版本升级的根本要求是：对用户无感知，在降级过程中利用的无损公布。
难点 3: 资源耗费大
批发行业线上流量微小，一个利用可能须要上千台服务器，采纳蓝绿部署时，如果在线上公布，须要再备份一千台服务器，对资源耗费造成极大的损失。
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（山姆会员商店蓝绿公布架构图）
典型的开发流程从开发测试到集成测试，到预发测试，再到公布上线，每个研发阶段都有对应的环境做撑持，而每个环境都会耗费资源和老本，来放弃服务在线。传统的版本灰度公布模式面临环境多、资源耗费多、老本低等窘境。
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（环境多、资源耗费大）
腾讯云山姆会员商店我的项目负责人李逸期在智慧批发深耕多年，从 0 到 1 搭建了山姆会员商店 APP 的技术架构。秉承沃尔玛公司用科技助力市场的策略，李逸期对以赋能业务为指标的技术创新，放弃着极致化的谋求。多种计划比照后， 山姆会员商店抉择了腾讯云云函数 SCF (Serverless Cloud Function) 默认别名灰度公布策略 。
云函数 SCF 默认别名灰度公布
默认别名是配置云函数的 $default（默认流量）别名，别名中固定有 2 个云函数版本：一个为 $latest 版本，一个为最初一次函数公布的版本。部署时配置的 traffic 参数为 $latest 版本流量占比，默认另一部分流量切到以后云函数最初一次公布的版本。
每次上线一个新性能，执行 sls deploy 会部署到 $latest 版本上。版本公布时先切局部流量在 $latest 版本上进行察看，稳固后逐渐将流量切到 $latest 版本。当流量切到 100% 时，固化以后版本，并将流量全副切到固化后的版本。
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（云函数默认别名灰度公布图）
劣势 1：危险管制保障用户体验
首先，管制变更的危险，一旦发现新版本有异样，随时能够调整流量比例进行回滚；其次，客户端和云函数一起进行灰度，即便须要做一些破坏性变更，例如协定变更时，也不必放心线上版本是否兼容新的协定。
劣势 2：疾速验证适应高频迭代
Serverless 模式下，环境隔离、可间接公布，晋升高频部署时的研发效率，适宜做产品个性的疾速验证。
劣势 3：弹性扩缩容节约老本
Serverless 在没有访问量时主动缩容，能够极大节约部署多环境的老本。
当遇到更加简单的版本公布策略时，云函数自定义别名能够提供更灵便的版本切换形式。自定义别名的配置形式绝对于默认别名更简单，实用于对灰度公布能力要求较高的业务场景。
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（云函数自定义别名灰度公布图）
02. 批发电商场景中 Serverless 利用
1. 电商大促等波峰波谷型业务
每年双 11、618 等电商大促期间，批发行业线上渠道面临历史级别的流量挑战，中大型电商平台的峰值调用量可达上千万 / 分钟，面临高于日常 10-20 倍的流量压力。日常经营流动中，例如精品秒杀、限时抢购等，电商平台也同样面临大流量高并发、波峰波谷用户流量显著分化的典型场景。
云函数 SCF 提供弹性、可扩大的基础设施和护航服务，帮忙电商客户把握业务增长的时机，从容应对挑战。
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（电商弹性大促架构图）
- 刹时冷启动
云函数 SCF 底层采纳自研的轻量级虚拟化技术，Micro Vm 启动工夫短至 90 毫秒，函数 冷启动减低至 200 毫秒 ，并且反对上万台计算节点同时扩容。
- 实时扩缩容
基于函数申请实时计算的模式，动静的扩缩函数实例，优化函数冷启动的体验问题，以及管制函数计算的资源老本。
- 预置并发
在秒杀、抢购等场景中，霎时须要海量的计算资源。云函数预置并发，可反对并发实例按配置事后启动，提前“预热”函数，为业务顶峰提前准备计算资源，打消冷启动、升高运行环境初始化及业务代码初始化引起的耗时。
2. 电商直播等 CPU 密集型业务
直播带货已成为线上批发平台的标配性能。电商直播中，须要业余、稳固的直播推流、转码、散发、播放等服务，满足超低提早、超高画质、超大并发访问量的要求。在直播完结后，通常须要对回播视频进行解决，例如音视频转码混流、回播视频二次散发和存储等。
相较于自建转码服务器，云函数 SCF 无需思考转码服务器闲置工夫的利用效率、以及服务器运维等问题。
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（云函数电商直播计划）
- 平滑迁徙疾速上线
反对用户自定义配置 FFmpeg 命令参数、以及部署自建 FFmpeg，转码形式灵便，也能够便捷地从物理机、云主机或容器中移植到云函数。
- 解决算力瓶颈
大规格实例最高反对 128GB/64C 进行 4K 高清视频转码，联合资源弹性伸缩能力，无效保障转码效率。
- 按量计费老本劣势
视频转码是高运算负荷的 CPU 密集型业务，须要对输出的视频流进行全解码、视频过滤 / 图像处理、并对输入格局进行全编码。云函数的 1 毫秒粒度按用量计费，领有显著的老本劣势。
3. 智能图片解决等事件驱动型业务
在电商平台上，每天都会有大量商品图片的查问申请和更新申请。顶峰状况下，每天有千万级甚至亿级的图片解决需要。传统计划须要搭建一个在线服务器并部署 Web 利用来进行图片解决，程序依照肯定规定定时触发事件。
在传统计划中，次要有三个困扰：
- 没有申请时，空置率较高；
- 须要专门保护一套运行解决代码；
- 须要思考并发和定时器的执行办法，来保障图片解决的及时性。
而在 Serverless 架构中，云函数 SCF 提供图片裁剪、减少水印等多种解决能力，满足电商业务的图片解决诉求。同时针对图片解决、存储的高可用要求，能够反对对象存储的跨区域高可用部署。
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（云函数图像处理计划）
用户仅须要在云函数 SCF 上设置触发器 + 函数，当用户把图片上传到对象存储中，将会触发函数代码进行图片解决，并把图片转移到新的存储桶中。整个过程，不须要搭建 Web 服务器，无需编写触发条件，也无需关注业务运维。
“中国市场是充斥竞争的，但时机也是微小的。咱们将持续保持技术的驱动力和当先性，以更高的品质和更快的速度实现一次次的产品迭代，保障每一天的消费者体验。”
—— Jason Wang，沃尔玛中国 技术总监
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