电商

每年双十一繁琐简单的促销机制，直播、电商平台及店铺优惠，深陷一个个Excel表单，消耗大量工夫精力反复计算解决折扣打算；又或是邻近直播关卡，还在苦于流程繁琐，无奈及时确认审批而延误上架速度；人为手动操作一一上架成千上万个 SKU 的商品不免呈现过错，若造成损失结果不堪设想。如果作为经营打工人的你仍在被上述问题困扰，欢送关注本期TM1最佳利用实际办法之一，由资深TM1征询参谋介绍TM1如何帮忙电商经营人员一步到位解决电商破价治理难题的实在教训分享。 残缺视频链接 【特点1：海量产品化繁为简】一改传统窘境，当面对几十万个SKU的商品时，只需 TM1 一个零碎即可将不同SKU分类管理，高效灵活处理海量相似名称且雷同类型的商品，产品治理自此化繁为简。 【特点2：智能预警帮助破价治理】电商平台、直播团队折扣规范不一时，TM1通过整合所有平台中的折扣深度规范，提供智慧预警揭示性能，监控每个平台的破价治理，确保让利可控和利润最大化。 【特点3：数智赋能降本增效】在传统平台零碎对接中，通过层层审批和手工录入环节，难以避免大量的经营老本，更容易叠加出错率高、上架迟缓的难题。而在 TM1 中，无需逐字段一一填报，再将所有信息对接推给 RPA (机器流程自动化软件)，通过设立不同后盾的促销及校验规定，可实现批量上架，在保障信息准确性的同时，以最快形式赢取电商速度。 在竞争强烈的电商市场中，价格管控是品牌倒退的关键因素之一。通过数智赋能降本增效，TM1 零碎利用凭借其独特的特点和劣势，为品牌提供全方位的价格管控反对。TM1零碎作为基于 IBM Planning Analytics弱小的引擎剖析工具，历经四十多年的倒退让其成为市面上打算估算、预测和治理报表利用最好的“一体化平台”。 如果您对于本期分享的 TM1 实际计划感兴趣，欢送扫二维码退出 TM1 俱乐部，作为全国首个专一于推广IBM Planning Analytics (TM1) 的分享与交换社区。在该社区中，您能够与来自国内不同地区、不同行业的TM1爱好者交流心得、分享教训，汇聚了丰盛的TM1学习资源，包含应用办法、案例剖析、最佳实际等，涵盖了各类技能程度用户的需要。帮忙您把握TM1的常识和技能，一起开启智慧数据分析的新时代！

互联网和5G的疾速倒退，变动速度1天比1天快了，小程序微商城的开发也这在浪潮中失去了蓬勃发展，小程序微商城在咱们的生存当中曾经十分一般了，很多人通过扫描小程序微商城二维码，进入小程序微商城进行购物。随着互联网与5G的倒退，很多企业或商家通过微信生态，如：微信群，朋友圈等来倒退本人企业的业务。如果咱们想通过朋友圈或微信群来进行销售，产生订单。那么，1个电商零碎来承载下单，领取，发货等动作零碎，所以小程序微商城定制开发是减少企业倒退的劣势，为企业带来更多的销售业绩与盈利。 一、小程序微商城定制开发 1）随着小程序的利用越来越宽泛，流量也水涨船高。越来越多的企业或商家都在进行小程序定制与开发，其中，小程序微商城是很青眼的。所以，咱们依据每个企业的特色与共性来定制开发小程序微商城，利用小程序微商城减少企业的竞争劣势，用微信营销，晋升业务业绩。 2）在进行小程序微商城定制开发之前，首先，你要明确小程序商城具体需要，以及内容定位，商品分类等等。如果须要在线交易，可依据商品属性、覆盖范围、物流、售后等环节来设计小程序微商城的性能业务业务逻辑以及界面风格。这些能够具体征询业余的电商软件开发公司，让产品经理设计出1个具体迷信的残缺的设计与开发计划，依据你的业务特点优化相应的流程与去掉一些不必要的性能，以节俭开发成本。 3）在整个设计开发过程中，你须要认真的梳理与整顿好业务流程，具体的与产品经理沟通，确认制作实现的设计开发计划可能齐全撑持客户的业务逻辑需要。通过后期的具体探讨与沟通，优化与调整好设计开发计划后，软件开发公司外部将开会讨论具体的实现办法与技术计划，在探讨中，确保所有与商城相干的人员都参会，确保开发实现的小程序微商城性能能够满足各业务流程环节人员的需要。 二、小程序微商城，小程序开发定制益处 程序微商城对于企业文化体现与品牌影响力的帮忙是非常显著的，因为小程序的拜访不受工夫，空间，场地限度，在企业的整个对外宣传非常无利。小程序微商城依靠微信，在用户依赖感以及应用方便性方面非常敌对，更能让用户信赖。小细节可能决定成败，所以，在小程序微商城性能开发上用户体验是相当重要的，方便快捷满足用户多样化购物需要，能力让消费者更有好感。

疫情催生了跨境电商行业的减速倒退，许多卖家也抓住了这波流量红利。随着跨境电商行业的火爆，短视频平台上，跨境电商月入数万，数十万甚至数百万的造福神话也一直在演出。但对于深涉其中的从业者来说， 大家都深谙其中的情理：赚到钱的都是多数人，失败的才是大多数。横蛮生的阶段曾经过来了，跨境电商曾经进入了艰难模式。那么，2022年，跨境电商还值得做吗？这个风口是否曾经过期了？一、跨境电商还是风口吗？随着贸易全球化的日益深刻，越来越多企业正在享受跨境电商带来的倒退契机。作为新兴贸易业态，跨境电商正在凭借其线上化、多边化、本地化、非接触式交货、交易链条短等劣势，以高速增长态势，为泛滥卖家及企业的商业拓展与将来倒退起到踊跃作用。依据商务部于往年9月公布的2020中国电子商务报告，国内跨境电商当下正呈现出以下几种倒退现状：● 跨境电商进出口规模保持高速增长：2020年，国内跨境电子商务蓬勃发展，海关总署数据显示，全国跨境电商进出口总额达1.69万亿元，按可比口径计算增长31.1%。（图片起源：《2020年中国电子商务报告》）● 跨境电商进出口商品品类集中度较高，增速较快：从商品品类来看，2020年中跨境电商批发出口额排名前十的品类共计占比为97%，纺织原料及纺织制品、光学、医疗等仪器；钟表、乐器、革、毛皮及制品；箱包、肠线制品等实现快速增长，增速均超过30%。（图片起源：《2020年中国电子商务报告》）● 跨境电商贸易搭档日益多元化：从贸易搭档来看，中国跨境电商批发进口目的地前十的别离为马来西亚、美国、新加坡、英国、菲律宾、荷兰、法国、韩国、中国香港、沙特阿拉伯。同时，依据多个权威机构颁布的第三方数据，中国跨境电商的蓬勃增长态势在2021年也并未进行：● 2021年寰球跨境电商交易额预计将达到1.25万亿美元。● 2021年上半年中国跨境电商市场规模6.05万亿元，预计2021年全年市场规模将达14.6万亿元。● 近 70% 的海内消费者认为，中国品牌对当今世界十分重要，中国品牌将来可期。总结来看，跨境电商将来后劲微小，已成为新兴贸易业态。2022年，跨境电商行业的增长态势仍然值得看好。二、跨境电商的蓝海在哪里？随着跨境电商行业的倒退，传统的一些热门畛域竞争也愈发强烈，这一行业也变得越来越内卷。那么，跨境电商还有值得布局的蓝海吗？在中国跨境电商批发进口目的地排名前五名中，有三个市场均位于东南亚地区，这个煊赫一时的蓝海市场。在国内跨境电商蓬勃发展的背景之下，出海东南亚进入了前所未有的黄金期间。环境向好、政策反对、文化相近等劣势叠加，让出海商机齐聚于东南亚。从贸易环境来看，东盟曾经成为中国最大贸易搭档，东南亚为“21世纪海上丝路”首站，中国-东盟自贸区十年全面建成。依据海关总署数据，2020年，东盟为中国第一大贸易搭档，为中国企业出海发明新机会。从政策导向来看，跨境电商受肯，未然成为外贸新业态。2020年，国务院增拓跨境电商综试区至105个，海关总署新增跨境电商B2B和海内仓进口监管代码，晋升通关便当。从区域文化来看，凭借物美价优的特点，国货正在走俏东南亚。东南亚与中国地缘靠近，文化爱好类似，国货出海有人造劣势。以马来西亚市场为例，超60%跨境购物来自中国。此外，高速倒退的拉美市场也同样值得关注。近几年来，拉丁美洲的电子商务快速增长。线上购物人口总数冲破2.67亿，占到拉美地区总人口的45%。预计到2024年，这个数字将冲破3.5亿人次，电商经济倒退也将迎来井喷。高速奔跑的拉丁美洲，能够说是跨境电商的蓝海市场。越来越多的大卖开始布局拉丁美洲市场，如果你也想要分一杯羹的话，拉丁美洲的平台要提前理解一下。三：跨境独立站随着平台政策的收紧，越来越多的卖家涌向独立站，saas吃掉了很多的卖家用户，而对于magento，wp等自建商城，须要有很强的入手能力，而运营者对这一块比拟的单薄，更多的抉择shopify，而shopify的费用不低，吃掉了很多的利润，小编在这里举荐一个自建saas零碎，也就是搭建到本人的服务器下面，一次付费一生应用的自建saas零碎，fecify跨境自建零碎。有趣味的自行理解

国内跨境电商倒退有10年了，产业链买通后，跨境电商的现状是怎么的？目前处在什么阶段？一、中国跨境电商市场规模自2017年以来，在政策反对和跨境电商产业链逐步完善的背景下，中国跨境电商高速倒退。在2021年，跨境电商市场规模达到14.2万亿。 其中进口跨境电商市场规模占比放弃在75%以上。中国本是制作大国，随着寰球经济一体化的推动，加上“一带一路”等政策的反对，中国跨境电商正处于高速发展期。 建立品牌形象，展现产品竞争力跨境电商独立站作为企业的品牌官网，是跨境商家本人专属的阵地，流传资讯的速度更快，更新内容更便捷，展现的模式更多元化。通过独立站域名，能够一直累积企业品牌，既能够晋升产品的消费者信赖度，又能够为品牌赋能做好铺垫。跨境商家能够通过独立站，展现品牌荣誉资质，产品劣势特点，客户好评反馈，服务保障体系等……并且将优质的内容贯通整个网站，合理布局关键词，进步网站的谷歌排名，让独立站作为企业的品牌名片更容易被客户搜寻到。二：跨境独立站跨境电商独立站，不仅仅能够作为一个新的产品销售渠道，同样也能够满足产品品牌化，依附品牌+独立站的可操作性，来更好的构建本人的用户体系。防止平台价格战、局限性。同样，不脱离平台，搭建跨境独立站也能够是平台以外的的一个获客渠道，多一个渠道总会比少一个要强。对于跨境独立站的搭建，fecify 能够不便的搭建，平安的应用，性能强劲，各种插件性能满足个性化要求。

随同社会经济环境的倒退，批发行业历经集贸式批发、连锁店式批发、电子商务式批发倒退到新批发阶段。在多年的倒退历程中，围绕人、货、场的数字化摸索从未进行。 对于中国消费品和批发行业而言，为谋求进一步倒退注定要在回归商业实质的根底上，破旧立新，用新的商业模式、新的产品和新的品牌传播方式，来满足不同消费者多元化需要。 面对数字化消费者的多变需要，以及经济环境带来的挑战，品牌电商的数字化转型如何继续疾速进行？如何无效利用所有数据构建消费者经营体系？如何为消费者提供有别于竞争对手的价值？ 科技自始便是推动零售业改革翻新、直面挑战的重要力量。新批发时代，业务与技术密不可分。大到业务翻新，小到营销流动，数字化技术的反对必不可少。 云扩科技基于RPA+LCAP推出生意方舟解决方案，聚焦典型业务场景，笼罩全渠道数据集成、电商营销自动化、批发电商财务一体化等多个外围业务畛域，为生产品牌着力构建前台赋能核心，实现批发行业售前、售中以及售后流程自动化、精细化经营。 如何助力品牌电商晋升数字生产力？9月15日19:30-20:30，云扩科技资深参谋房秋妍为您带来《构建超自动化平台，助力品牌电商精细化经营》主题分享，详解驾驭生意方舟之秘。 分享亮点大数据时代，电商经营企业如何把握数据，晋升生意效率；针对电商数据经营六大痛点，云扩如何助力品牌破局增长；30分钟带你疾速理解云扩生意方舟的外围亮点与技术劣势。欢送拜访官网预约观看。

微信领取api有多种形式，电商收付通同属微信生态，当然也不例外。有合单APP、合单JSAPI(公众号H5领取)、合单小程序、合单H5、合单Native。其中合单APP、合单H5、合单Native领取不须要用到openId，合单JSAPI、合单小程序领取须要用到openId，而如果须要调用分账接口到零钱包的话是须要openId的。 能够应用合单JSAPI(公众号H5领取)或者合单小程序领取，这两个接口都须要openId能力唤起，因而后盾能够生成二维码，用户应用微信扫码，获取到用户openId存储下来，再应用openId唤起领取。 如果抉择小程序领取的话比拟麻烦，因为还须要公布审核，所以能够抉择公众号H5领取，方便快捷。 后盾生成订单二维码 手机微信扫码，跳转到H5领取，获取到openId存储到后盾之后唤起领取。 后盾用户治理也会显示存储的openId，能够用于分账到零钱包应用。 收付通在手，生意你有。 电商收付通，公众号H5合单领取同步存储openId 山水有相逢，来日皆可期，谢谢浏览，咱们再会 我手中的金箍棒，上能通天，下能探海 上一篇：电商收付通可视化进件二级商户，多功能降级

在流量红利消退、海淘崛起的明天，如何深刻开掘消费者需要、推动品牌电商精细化经营并晋升销量，是泛滥企业面临的挑战。RPA(机器人流程自动化)为电商经营注入新的生产力，有助于减速全域营销数字化。 在批发市场激烈变动的明天，壹网壹创通过携手云扩科技，构建当先的超自动化平台和场景化解决方案，助力品牌电商晋升竞争力，推动批发和电商行业智能进化。 壹网壹创是一家专一于快消垂直畛域的电子商务综合类服务运营商，为国内外出名快消品牌提供全渠道电子商务服务，致力于成为中国服务能力名落孙山的领军服务运营商。  目前，壹网壹创已与宝洁、百雀羚、伊丽莎白雅顿、爱茉莉、日本资生堂旗下品牌欧珀莱、毛戈平、泡泡玛特、蒙牛团体、盐津铺子等世界领先品牌及国内知名品牌单干。  作为RPA畛域的翻新领军者，云扩科技以超自动化平台为外围，致力于提供智能RPA产品与解决方案，助力企业减速数字化转型。云扩已服务了包含联合利华、强生、欧莱雅、国药团体、上海家化、森马、追觅等泛滥头部企企业，助力品牌精细化经营、晋升电商经营效率。  中国批发市场多样化翻新及其规模倒退迅速，竞争继续加剧，品牌愈发须要翻新和外部效率晋升，与消费者建设更稳固的信赖关系。云扩科技积攒丰盛的场景化化解决方案，从电商数据主动采集、精细化经营，到供应链治理、商超订单自动化等，全方位帮忙企业构建智能生产力，拥抱新批发变局。  云扩生意方舟解决方案在全域电商经营畛域反对多个平台数据采集，笼罩淘宝、京东、抖音、小红书、快手、拼多多、唯品会、小米有品等。 立足全域电商平台19类站点，云扩RPA软件机器人反对的业务数据已笼罩755张报表。在经营业务方向上，笼罩行业大盘、竞争品牌、竞争商品、商品排行、流量详情、内容分析、直播数据、流动剖析等业务板块，开箱即用，疾速上线。 云扩生意方舟解决方案以数据自动化为外围，是品牌电商经营的最佳拍档。针对经营人员数据维度的需要，符合日采集、周采集、月采集须要，可实现局部站内投放、订单数据等非凡业务的数据监控下载，反对自定义采集频率，从智能产品视角做到数据及时、无效输入，进步经营效率，极大开释经营价值。 将来，云扩科技将施展品牌影响力、利用劣势资源、减速技术创新，围绕云扩超自动化平台和生意方舟解决方案，在快消电商畛域深刻利用，助力品牌电商精细化经营，推动全域营销服务数字降级。 拜访“云扩科技” 官网可收费下载应用“生意方舟”。vx 关注 云扩科技回复“生意方舟” 可收费取得机器人助手

随着互联网经济高速倒退，批发电商行业进入品牌电商全渠道数字化新阶段。生产批发电商业面临着的挑战也日益显著。  ·订单多，解决工夫长日常波及商品订单、物流运单、退货单等单据泛滥，人工解决耗时耗力，且存在错误率，额定产生补救老本。·零碎多，集成难度大线上电商零碎、线下订单零碎、仓储零碎等多套零碎并行运行，多零碎间因为技术、老本等起因无奈很好实现数据对接。·数据多，整合数据难订单数据量大，大量资源节约在解决数据上，无奈对订单、客户信息等进行整合剖析，影响业务倒退。  对此，批发电商RPA技术能够逐个击破这些难题。批发电商RPA是一种以软件机器人及人工智能为根底的业务流程自动化工具及平台，可依据已设定的规定主动执行流程工作，代替或辅助人类实现各种重复性操作。云扩的批发电商RPA机器人可辅助员工实现交易量大、重复性高、易于标准化的根底业务，减速批发电商企业数字化转型，大幅晋升人效。  批发电商全渠道整合时代，云扩批发电商RPA解决方案可能满足批发电商特定化需要，把握麻利的自动化平台自有能力，精细化经营，激活人、业务、数据。在与客户的线上触点、和销售人员及经销商的线下渠道间构建起批发电商利用生态系统。批发电商RPA领有会员买通机器人、订单查问机器人、主动退换货机器人、广告投放监测机器人、物流订单主动机器人、对账机器人、POS数据集成机器人、经销商订单自动化机器人、价格监控机器人，笼罩CRM集成板块、营销自动化环节、电商治理、销售剖析、投放剖析全流程。  批发电商RPA基于低代码、疾速灵便的定制化利用，利用场景宽泛，让企业领有自动化能力。给予企业全渠道经营能力、营销自动化能力、电商经营自动化能力、电商财务一体化能力、跨境电商经营自动化能力，全方位赋能批发电商业的自动化程度。  人工智能时代，云扩批发电商RPA数字员工已整装待发，一键激活，便可高效“上岗”，与您并肩作战，助您在变幻无穷的市场中夺得贵重倒退先机。

当初各大互联网APP都标配电商直播带货了，没有直播带货开发教训都感觉本人跟不上技术的提高。明天疾速基于Java实现一个安卓端电商直播APP，深刻了解整个电商直播开发流程。咱们最终实现成果如下： 依照常规，为了疾速实现，咱们持续基于即构直播SDK进行开发。在正式开发之前，咱们先理一下挪动端电商直播开发流程。 初始化即构音视频SDK，房主创立房间ID，并进入房间。 观众依据房间ID进入房间房主推实时视频流，观众拉实时视频流留神，咱们只实现直播实时音视频性能，具体的商品详情、领取等临时不去实现。 1 JAVA实现电商直播性能1.1 集成即构直播SDK直播SDK集成形式请间接参考官网文档https://doc-zh.zego.im/article/195, 这里不过多形容。 1.2 初始化音视频SDK引擎这里咱们把所有调用即构实时音视频SDK的API封装到Zego类中，并应用单例模式调用。其中初始化ZEGO SDK引擎工作放入到构造函数中： private Zego(Application app) { ZegoEngineProfile profile = new ZegoEngineProfile(); profile.appID = KeyCenter.APPID; profile.scenario = ZegoScenario.GENERAL; // 通用场景接入 profile.application = app; mEngine = ZegoExpressEngine.createEngine(profile, null);}这里有APPID参数须要返回控制台https://console.zego.im创立一个我的项目获取。 2 创立电商直播房间与登录房间实时通话登录画面如下： 2.1 房主创立房间2.1.1 验证房间ID的有效性在创立房间之前，须要房主提供房间号，当然了，这一步能够由后盾主动生成。作为一个Demo，咱们临时让房主本人设置。为了防止房间号抵触，咱们须要先验证以后房间号是否已存在，如果有集体服务器天然很轻松判断。如果没有集体服务器，能够调用即构提供的服务器端API接口查问以后房间的人数，具体调用办法能够返回https://doc-zh.zego.im/article/8780查问，也能够间接参考复用本文提供的源码。 简略来说，应用服务器端API就是拜访一个http址，返回对应的JSON参数。2.1.2 应用ID创立房间并登录咱们将登录房间函数封装到Zego类外面。登录房间代码如下。 留神，毋庸显式创立房间，如果指定的房间ID不存在，则会主动创立。public boolean loginRoom(String userId, String userName, String roomId, String token) { ZegoUser user = new ZegoUser(userId, userName); ZegoRoomConfig config = new ZegoRoomConfig(); config.token = token; // 申请开发者服务端获取 config.isUserStatusNotify = true; mEngine.loginRoom(roomId, user, config); return true;}留神到此函数须要传入token参数。token参数是采纳对称算法生成。其大抵原理如下： ...

数字化浪潮来势汹汹，各行各业都在颠覆传统的路线上砥砺前行。在减速倒退的批发行业，传统批发一直向新批发演进，挑战和时机同时出现在每一个批发企业背后。企业既要实现生产端到供应端数字化经营，更要以数字化协同新思维买通零售商、供应商，抓住企业智能化治理新机遇。然而，批发行业在数字化转型过程中面临多重挑战，企业须要新的内驱动能，重塑工作流程，激活人、业务和数据。“用户为王”阶段，“人”的数据化价值将反哺生产、渠道、销售、经营等全场景，批发企业如何以用户数据为生产因素，寻求向数智化的降级与跃迁？如何通过全渠道数据集成、线上线下营销财务一体化，实现批发企业售前、售后流程自动化？如何通过使用新技术买通财税数据，实现企业经营全链条数字闭环，让企业资产治理效益最大化？让“人、财、税”数智化成为驱动批发企业数字化的外围引擎，无效晋升管理效率，引领企业效益与规模倍增。8月5日，云扩科技携手深圳市批发智能化行业协会、灵智数科、蓝凌、神州云合独特举办批发企业数字化转型沙龙—深圳站，深度探讨批发数字化转型之道，诚邀您的到来！

“618”余热未散，新一波电商大促行将整装待发，抖音818新潮好物节行将来袭。以抖音为代表的趣味电商逐步抢占赛道，成了继传统电商、社交电商后新兴的电商经营方向。把握好每一次大促，如何通过内容吸引用户，激发用户趣味，进而让潜在需要得以开释，带来生意上的新增量是每一位电商经营正在思考的问题。  电商市场突飞猛进，抖音电商经营面临挑战。达人治理难度大、直播优化无从下手、多渠道平台连贯老本高、数据驱动增长难度大、经营数据全面把握难度大、内容创作流传耗时耗力，这些痛难点正是RPA技术的良好切入点。  RPA（机器人流程自动化）是一种以软件机器人及人工智能为根底的业务流程自动化工具及平台。电商RPA机器人可依据已设定的规定主动执行流程工作，代替或辅助人类实现各种重复性操作。云扩电商RPA机器人可能主动采集抖音直播复盘、直播间商品、抖音经营数据，进行达人网红治理，搭建起抖音业务利用零碎，笼罩抖音直播监管、抖音数据管理、抖音账单治理三大利用模块。电商RPA能够自动化地执行话术治理、销售监控、数据查问、明细下载等操作，解放人力，赋能快节奏时代下的电商经营。  在启动破冰环节，电商RPA能够进行引流短视频的定时推送、短信批量发送、营销广告投放、商品主动上架；在粉丝积淀环节，电商RPA可能主动回复抖店音讯、主动打标签和点赞评论；在后续的转化成交和继续经营中也能实现商品举荐、订单催付、直播复盘、订单数据采集剖析的自动化解决，让电商经营更省心省力，自信迎接大促考验和日常经营。  818在即，让云扩电商RPA助你一臂之力，晋升生意效率，赢下新创收！

CRMEB Pro 零碎以杰出的性能及晦涩的体验肩负起服务企业级大用户的工作，反对高并发、分布式部署、DIY 可视化编辑、多端数据互通、框架也更新减少 swool4, 打包 APP 更是轻而易举，性能呈指数级晋升。 CRMEB Pro v1.3 版本中，具备多个营销性能，其中包含积分商城、九宫格抽奖、优惠套餐、订单分单等，这些性能让应用 Pro 版的用户体验更爽，经营形式、营销办法更加对症下药，营销流动玩的也越来越纯熟！ 一、积分商城积分商城加强用户粘性，激发用户活跃度的利器CRMEB Pro 版积分商城，无效将各个营销功能模块串联起来，让小小积分产生多种价值，积分可通过多种渠道获取，如每日签到、下单购买，积分还可作为奖品抽取，刺激用户多渠道取得积分，通过积分再兑换积分商城的产品，从而晋升商城用户粘性及活跃度，还可与第三方单干入驻积分商城，让你的商城产生多种收益，变现能力更强。 九宫格抽奖九宫格抽奖 让商城冷落起来流动是让经营活起来的次要伎俩，也是让内容进行批量流传的最疾速办法，说到流动，我置信大部分人都会想到，秒杀、优惠券、拼团... 虽说，这些商城零碎都具备，而且成果也比拟出众，在 Pro v1.3 中，还为大家提供了更多的工具，九宫格抽奖，下单领取、邀请新用户、实现评估，都能够取得抽奖次数，耗费积分也能够抽奖，并且积分还能够作为奖品，说了这么多我置信聪慧的你，曾经 get 到怎么玩了！ 订单分单订单分单，放慢订单流转正当的分单计划，将无效放慢订单流转，晋升用户体验，多订单商品，能够拆分发货，主动生成新订单！ 优惠套餐优惠套餐可无效进步客单价将多种具无关分割的商品打包组合销售，都是商家进步销售业绩的重要伎俩。CRMEB Pro 零碎的优惠套餐性能，可设置减少商品关联的固定套餐和搭配套餐，固定套餐须要对套餐内商品全副购买，搭配套餐在主商品之外再至多抉择其一即可购买 ! 五、新增优惠券应用列表，点击优惠券跳转对应的商品列表或者商品详情。 六、客服系统优化，减少小程序原生客服抉择。 七、底部菜单组件，减少可抉择 DIY 自定义菜单或微信官网底部菜单组件。 源码附件曾经打包好上传到百度云了，大家自行下载即可～ 链接: https://pan.baidu.com/s/14G-b...提取码: yu27百度云链接不稳固，随时可能会生效，大家放松保留哈。 如果百度云链接生效了的话，请留言通知我，我看到后会及时更新～ 开源地址码云地址：http://github.crmeb.net/u/defu Github 地址：http://github.crmeb.net/u/defu

市场环境变化多端，线下门店如何高效获利？ 线上线下客户散布散乱，如何进行对立治理？ 经营数据统计低效含糊，数据分析如何助力营销？ 种种问题，困扰着泛滥企业连锁品牌，让品牌线上线下经营举步维艰。 为助力更多企业品牌实现线上线下一体化经营，也为了更好地践行 “用互联网技术助力企业倒退、国家富强” 的企业使命，CRMEB 倾泻大量资源，开发出一款专为企业连锁品牌打造的高性价比智慧门店零碎 ——Pro 多店版零碎。 该零碎将门店治理、门店收银、会员治理、营销拓客等泛滥性能实现数字化，打造出 “线高低单，到店服务；线上充值，门店生产；线上线下统一经营及独特的社交营销玩法”。 同时，Pro 多门店零碎还对接企业微信、与 SCRM 零碎深度集成，用欠缺的客户、社群治理经营工具，赋予企业更加弱小的私域经营能力，将线下客户与线上会员融入对立管理体系，疏导流量上行，将线上客户引流至线下门店，实现线上线下经营的完满联合，相辅相成，井水不犯河水！ 何为 Pro ？ 性能，强！ 采纳 Swoole+Tp6 ，高性能保障，相较于传统 PHP 框架性能晋升 5 倍！ 营销，强！ 十二种销售拉新流动性能，买通线上线下，满足品牌连锁门店全需要！ 性能，强！ 企业微信、多门店、收银零碎、ERP、DIY，Uniapp 全终端笼罩！ 多终端适配零碎性能 门店管理系统 进步门店管理效率，升高经营老本蕴含商品治理、订单治理、员工治理、财务管理、数据管理等治理性能 收银零碎 具备对接扫码枪、小票打印机、扫码领取、记账收款、订单挂单、订单核销、会员账户、多种领取形式等多种性能 会员管理系统 精细化的会员资源经营治理蕴含会员档案、会员等级、会员权利、会员储值、会员积分、会员标签、微信会员卡等内容 营销零碎 具备积分商城、优惠券、满减满折、满送流动、限时折扣、第 N 件 N 折、秒杀流动等营销性能 SCRM 零碎 客户经营：客户治理、企微渠道码、客户群发、公布朋友圈、好友欢送语客户群经营：客户群列表、主动拉群、客户群群发 对接 ERP 对接聚水潭 ERP 源码附件曾经打包好上传到百度云了，大家自行下载即可～ 链接: https://pan.baidu.com/s/14G-b...提取码: yu27百度云链接不稳固，随时可能会生效，大家放松保留哈。 如果百度云链接生效了的话，请留言通知我，我看到后会及时更新～ 开源地址码云地址：http://github.crmeb.net/u/defu Github 地址：http://github.crmeb.net/u/defu

Pro【单店版】商城零碎Pro 单店版没有多门店性能单店版将持续深耕线上商城零碎，扩大产品性能，晋升产品性能，满足客户对于⾼并发等零碎性能的高要求； 同时，单店版会持续将 SCRM 与电商零碎相结合，将零碎与企业微信做深度交融，帮忙企业实现客户留存和经营治理，深刻落实客户画像、自动化经营等性能，助力企业实现私域经营。 Pro【多店版】商城零碎多店版除蕴含单店版性能同时外，减少多门店一系列性能线下门店解决⽅案，数字化经营管理系统多门店零碎是一款专为线下门店用户打造的智慧门店零碎，具备丰盛的数字化性能，涵盖门店治理、门店收银、会员治理、营销拓客等性能零碎，能无效实现 “线高低单，到店服务；线上充值，门店生产；线上线下统一经营的社交营销玩法”，深度链接门店经营一体化解决方案，助力线下门店疾速晋升管理效率，升高经营老本，取得数字化经营能力。 门店管理系统提⾼门店管理效率，升高经营老本 蕴含商品治理、订单治理、员⼯治理、财务管理、数据管理等治理性能 收银零碎具备对接扫码枪、小票打印机、扫码领取、记账收款、订单挂单、订单核销、会员账户、多种领取形式等性能 会员管理系统精细化的会员资源经营治理 蕴含会员档案、会员等级、会员权利、会员储值、会员积分、会员标签、微信会员卡等内容 营销零碎具备积分商城、优惠券、满减满折、满送流动、限时折扣、第 N 件 N 折、秒杀流动等营销性能 源码附件曾经打包好上传到百度云了，大家自行下载即可～ 链接: https://pan.baidu.com/s/14G-b...提取码: yu27百度云链接不稳固，随时可能会生效，大家放松保留哈。 如果百度云链接生效了的话，请留言通知我，我看到后会及时更新～ 开源地址码云地址：http://github.crmeb.net/u/defu Github 地址：http://github.crmeb.net/u/defu

良久没有给大家带来新的常识分享了，2022的第一篇（是的，你没看错！第一篇）就给大家讲讲商品模型的演进过程吧！心愿对大家做的工作有所帮忙~~ 咱们来假如：当初须要从零开始做电商，毫无教训，也没有竞对可参考，你就是寰球独一份！你的零碎会做成什么样呢？咱们一起拨云见日吧！ 历史烟云站在技术的视角，要去做一个电商商品零碎，毫无疑问你须要一个商品实体，同时为了不便用户在C端筛选浏览，继承自CMS思维（栏目-->文章模型），很容易想到给每类商品减少一个分类，把类似的商品归属到雷同的类目下。比方：超市中看到的酒水区、粮油区就是对同类商品的一个分类。此时咱们的模型如下： 别看这个简略的模型，初期他就能够跑起来了。然而这个分类的形式随同业务倒退遇到一个问题，一些知名品牌他不仅仅只生产一个分类的商品，比方小米，又造手机、又造手机壳！那么消费者想找小米手机壳，在下面的模型下怎么办？只能先找到手机壳这个分类，而后一个一个的翻！这个时候的诉求就是，零碎怎么可能疾速的把是小米的手机壳找进去呢？思路无非是两个：一是让消费者抉择完手机壳后再选一下小米，或者消费者先选小米，而后再选一下手机壳！当然不论采纳这两种形式的哪一种都有一个问题，【小米】该怎么在模型上表白呢？对应实在的物理世界，又形象出品牌这个概念。 下面的模型演进后，消费者还想更进一步的疾速找到本人想要的商品。比方裙子有格调、有长短、有材质各种差别；电子产品如手机有CPU、摄影头像素、电池容量等等差别。也就是说同一个类目下商品的属性会有差别，通过这些属性能够进行疾速的筛选定位商品。 一个分类是能够有若干属性的，每个属性又有多个属性值；又因为一个商品对应一个分类，所以一个商品会有多个属性值。基于此，模型此时演化成: 到这里，如同根本的能力都能够满足了，然而在线上开展业务中，咱们发现还有一个特点。比方买手机有：Xiaomi 12S Ultra 8GB+256GB 经典黑；Xiaomi 12S Ultra 12GB+256GB 冷杉绿 等多种抉择，那么依照下面的模型，咱们就针对这两种创立对应的两个商品。尽管从技术上能够满足，然而站在消费者角度，他想要先看到 Xiaomi 12S 的全副信息而后逐渐抉择，页面上要去怎么聚合这两个相关性很高的商品呢？ 此时有两种抉择，典型的就是京东与淘宝各自的计划（因为没有理论待过、看过代码。所以局部内容纯属YY+网络材料起源，如有雷同，纯属意外！） 适宜的就是最好的京东的抉择京东抉择的就是：每一种不同规格就对应一个商品（咱们这里先不说sku概念），而后具体到生产端，会去把这些不同规格的商品进行一个聚合，咱们能够大略猜想（因为没有实在见过，只能猜）他们的模型如下： 理论施行的时候，商品-包关系可能间接冗余存储在商品中。 淘宝的抉择在淘宝的商品模型中，将 Xiaomi12s 中的不同规格独自形象进去，不同规格的商品咱们称之为SKU（Stock Keeping Unit），他下面承载价格、库存等信息，商品下来承载 12s 不同sku的共有信息，如：类目、品牌、属性值等。 采纳这种模型时，在生产端透出是基于商品维度的；通过商品去找对应的sku而后做页面渲染。京东、淘宝这种不同的抉择各有什么优缺点呢？还是说会存在一种模式碾压另一种？咱们能够通过表格做一个简略的剖析: 京东模型：单层商品模型淘宝模型：双层商品模型比拟生产端的SKU间接与供应链的货品对应生产端的商品下的SKU与供应链的货品对应京东自营历史背景，这种与供应链的交互更间接信息治理、优化反复动作多结构化信息治理只看商品淘宝模型信息品质治理更便捷每个SKU存的都是残缺信息SKU共有信息在商品上，SKU存差异化信息淘宝模型存储老本更低，生产端出现更间接（京东为了聚合展现还是须要虚构加一层SKU包的概念）SKU差异化更容易做（比方SKU维度的渠道、交易、履约等）SKU维度差异化施行老本高（同前）须要到SKU更细节差异化的业务，淘宝模型链路老本高（次要是稳定性与研发老本）SPU 的诞生记通过下面的剖析应该可能了解类目、品牌、属性、规格、商品、SKU这几个概念是如何演变而来的了。然而这里如同还少了一个环节，SPU在哪里体现呢？接下来咱们就持续下面的逻辑来推导出SPU的诞生过程。其实SPU并不是所有电商肯定要具备的，一般来说在自营电商中 SPU==商品，而在平台型电商中 SPU 是商品的上一级。为什么会有这种差别呢？咱们逐渐拆解来剖析。留神，上面都是依照product-sku的两层模型来推导，没有波及京东的一层SKU模型，集体感觉演进思路应该是大同小异的。 自营：只有本人平台一个商家在只有本人一个商家的时候，每一个品在平台上都是举世无双的，比方小米官网买Xiaomi 12s，不会说有两个入口，进去对应的信息、价格、服务还有差异化，它肯定是人造对立的。这个时候咱们如果在商品上再形象一个SPU独立概念进去没有意义，所以，此时的理论模型能够了解为上面的样子 平台：撑持多个商家在这里玩自营不须要辨别开SPU，为什么平台就肯定须要辨别开呢？这里持续用 Xiaomi 12s 来举例子，既然是平台型电商，那么卖这款商品的商家可能就会有很多。从物理概念上讲咱们晓得大家买的都是 Xiaomi 12s这款手机，在零碎中都是独立的商家，咱们怎么辨认这些手机的关联性呢？除了关联性还有这些手机都是同一家生产的，他们有些信息都是一样的，每个商家都要反复填写吗？咱们能够至多从上面三个视角来看问题： 供应 将SPU了解为一个模板，所有商家能够基于该模板疾速填充公共信息平台也能够基于SPU对局部类型商品做强管控，晋升供应商品结构化信息残缺度与品质生产 通过导购地位聚合同类品，晋升消费者筛选效率同款辨认辅助算法晋升精准度平台 有了SPU的关联标识，能够在平台范畴内实现某个SPU的统计、经营、管控临时无奈在飞书文档外展现此内容 基于下面的SPU逻辑，咱们能够更进一步的提出CSPU的概念，因为既然商品维度曾经是标准化的，那么SKU维度一些信息也是能够标准化的，他能够更细粒度的解决下面所说的供应、导购问题。到此能够推导出上面的构造： 那么到这里是不是就终止了呢？并没有，事实世界的业务、政治环境一直的倒退，变得越来越简单，比方：呈现的寰球经营、区域化精密经营等。下面的状态从供应、到生产都有新的诉求。比方之前平台所有商家都基于SPU来发，然而在连锁经营中一个商家可能在平台上不再只对应一个店铺，而是一对多的状况（典型的盒马、每日优鲜等），会基于用户的地位匹配对应门店。然而这些门店实质卖的商品针对这个商家来说还是雷同的，他们只是要到不同的门店有信息差异化，甚至是这些门店商品哪些信息、权限能够供门店批改也是要总部商家进行管控的，在这样的状况下咱们是须要总部有一个主档的概念，门店基于主档去做散发。至此，商品域中外围的概念大家都根本可能get是如何演进而来的了。然而下面咱们的推导还没有波及到供应链，因为晚期的业务，个别都是商家本人把本人仓库里的货品上翻成平台的商品进行售卖，但随同平台倒退能力逐渐健全，不论是为了为商家提供更多服务能力，还是业务深耕开始自营，都会开始波及到供应链。这里最外围的几个问题是：商货关系（次要是仓、库存）、库存共享、库存专享、以及货品到商品的疾速上翻等等，这些问题怎么解呢？ 欢送你退出抖音电商，咱们来一起摸索这些乏味的问题吧！字节电商内推二维码

能刷到这篇文章的小伙伴，阐明你曾经对电商收付通有所理解，或者正在理解的路上，就算不理解，无妨先看看 电商收付通零碎，可视化进件二级商户 这篇内容，置信对你理解收付通是什么，怎么用，解决什么问题有所帮忙。 抽空对电商收付通零碎性能进行了降级，次要性能： 服务商账号参数在成后盾可配置，随时批改，立刻失效。更换服务商账号相干参数无需批改代码再次打包部署，更便捷。参数包含本零碎利用名称、服务商平台商户号、商户号绑定的appId、服务商平台商户API证书序列号、服务商平台商户API证书地位门路、微信领取平台证书地位门路、微信领取平台apiV3密钥、微信领取回调告诉地址。 在商户治理模块新增了二级商户账户实时余额查问、二级商户预约提现，这两个合为一个性能即余额提现。显示了账户名称、账户账号、商户号、账户可用余额、账户不可用余额。输出提现金额，点击确定即可将账户可用余额提现到账户账号中去。 native合单领取批改为能够输出金额。 用户治理是用来增加个人用户为分账接管方，须要实在姓名和openid参数值，作为分账接管方，分到的金额是间接到集体零钱包的。 订单治理存储的是合单领取的订单数据，能够对订单进行分账、完结分账、退款的操作。 可能进行分账和完结分账的前提，是在下单的时候要标记该订单须要分账后续才能够进行分账和完结分账，分账比例最高30%。 当订单被标记为待分账时，此时订单金额收到商户账户上是不可用状态，默认是180天。分账操作后将订单标记为分账完结，则会将残余的订单金额变为可用状态，或者如果不想分账的话，间接进行完结分账的操作，此时是将订单全额变为可用状态。 退款是最容易了解的操作，就是将订单金额原路退回给领取者。 收付通在手，生意你有。 回复【收付通降级】- 》获取账号密码 电商收付通可视化进件二级商户，多功能降级 山水有相逢，来日皆可期，谢谢浏览，咱们再会 我手中的金箍棒，上能通天，下能探海 上一篇：疾速创立微信小程序，注册即认证，无需300元认证费

六年前，CRMEB 正式立项，标准版零碎从 1.0 到 4.0，经验那么多的日日夜夜，累计更新数百余次，播种了一众用户反对与陪伴。其中，不止是 CRMEB 做产品的态度与保持感化着大家，更是因为 CRMEB 优良的产品质量、欠缺的产品性能在始终吸引着大家，作为 CRMEB 的第一款产品，标准版也在放弃更新，用更好的性能与体验回馈市场！ CRMEB 标准版商城零碎性能亮点： 1、独立客服零碎，让征询更便捷 客服零碎是一个商城最根底，也是最重要的性能，间接关系到用户是否能第一工夫疾速的分割到商家，从品牌层面首先就会给用户一种品牌效应，从而加强信任感。从服务层面这就比方是一个商场的导购，承当着解答客户问题的重任，连贯其商家和用户最重要的一道桥梁，一个业余的客服，加上业余的介绍话术，会让成单率更高。 2、CRMEB 单商户商城客服零碎，单从 UI 设计及交互体验就能够体现出开发团队的用心，增加客服可通过后盾创立客服账号，客服通过账号密码登录进客服零碎即可应用，目前客服零碎能够做到用户征询主动调配，辨别出用户是通过挪动端还是 PC 端进入，多个客服之间能够一键疾速转接，售前售后等多类型客服无缝连接互转，晋升用户体验及好评度。 订单操作不须要切换回商城后盾，聊天界面可间接治理订单，发货，改价、增加用户标签等重要操作。 规范的客服话术，以及用户常常征询的一些问题，能够建设对立的话术，录入进零碎的话术库，大大加重客服的工作压力，也能够防止一些专业性强的问题答复不分明，答复谬误所造成的一系列不必要的麻烦。 3、数据统计分析，让经营更精准 大数据时代，数据即价值。商城零碎的数据统计分析尤其重要，对晋升用户体验，优化业务流程 ，经营推广领导，理解指标用户等都有十分要害的数据撑持。CRMEB 单商户标准版新增统计模块，从商品、用户、交易三个维度对商城数据做了十分详尽的数据分析与展现。 商品统计模块从商品浏览量、访客数、加购件数、下单件数、领取件数、领取金额、老本金额、退款金额、退款件数、访客领取转化率等多个数据层面，从全局到单产品均有精准的数据展现，商品排行榜性能对单个产品，从这些数据层面对受欢迎水平做了从高到低的排序，能够高深莫测的把握哪些产品最受欢迎，销量最好，从而去调整相干产品参数，制订更加精准的营销打算。 用户统计在后盾清晰的展现了当日的访客数，浏览量等多个与用户相干的数据，对用户的地区散布也做了十分清晰的展现，这对咱们按地区投放广告，制订营销流动具备十分重要的参考意义。 交易统计数据对资金的各种流向数据做了详尽的统计分析，能够让财务人员很轻松的获取数据，把握资金动静。 4、付费会员，让用户更具粘性 会员体系的身影在当今时代堪称是无处不在，无论是视频、音乐、社交等都能看到付费会员的身影，在电商平台天花板曾经越来越可见的状况下，很多大型电商平台都把注意力集中在了头部用户，即那些违心花钱买会员的用户身上。其外围目标是为了将平台扩散的流量集中起来，加深用户对于平台的归属感，从而造成重复生产的习惯。 付费会员最大的吸引力就是平台特权，CRMEB 单商户标准版的付费会员模块将会员类型分为试用、月卡、季卡、年卡、永恒五种，并设置了会员优惠券、线下折扣、签到返利、运费折扣、会员折扣、生产返利六种会员权利，将会员特权的大小别离与会员类型绑定，即可一步步的疏导用户购买付费会员。 5、线下收银，让付费会员落地 CRMEB 单商户标准版内置线下收银性能，可生成线下收银二维码，与会员零碎深度买通，当领有付费会员特权的用户在线下店面领取的时候，能够间接在线判断，并在后盾生成生产记录，资金间接进入企业的微信领取账户，对领有多门店和连锁企业用户来说，是十分实用的一项性能，解决线上会员与线下会员数据不同步及收款无奈掌控的痛点。 CRMEB 单商户标准版，除了新增以上几个性能外还对营销性能做了十分大的优化，内置一号通，同一个账户可通用短信、电子面单、商品采集、物流查问，辞别多个账号搞混忘记的懊恼，晋升用户应用体验。 CRMEB 每一次的迭代更新都是向着更好今天变质，这所有都离不开所有用户的反对与抨击，心之所向，素履以往，咱们也会以敬畏之心拥抱互联网，以感恩之心回馈用户，以服务之心共赢将来，愿咱们一起携手发明将来！ 源码附件曾经打包好上传到百度云了，大家自行下载即可～ 链接: https://pan.baidu.com/s/14G-b...提取码: yu27百度云链接不稳固，随时可能会生效，大家放松保留哈。 如果百度云链接生效了的话，请留言通知我，我看到后会及时更新～ 开源地址码云地址：http://github.crmeb.net/u/defu Github 地址：http://github.crmeb.net/u/defu

孟夏方至，暑气渐盛。梅雨季节，却少有雨水，空气中弥漫着闷热。 连日熬夜导致菲比面无血色，疲惫不堪。她稍稍补妆，看着最新的618战报数据，有些喜忧参半。 疫情重复，生产降级，国潮美妆品牌竞争却愈发强烈。菲比任职团体电商经营核心总监已三年无余，与以往相比，往年尤其不容乐观，为了实现公司指标，她必须严阵以待，拿下这一战。 大促期间，连轴转成粗茶淡饭。每日窗台前从傍晚熬到拂晓，再从拂晓间接进入下一个日升月落，紧绷的弦随着GMV攀升而逐步放松，可是，她心田真的能彻底放松吗？ 往年618大促各大平台纷纷加码，要求商家配合加大折扣力度，刺激生产、抢占流量。恰逢京东19周年庆的S级流动，借此菲比聚焦发力。 预售前置模式使品牌方在消费者领取定金后就开始生产、打包、仓储，将商品前置在间隔消费者最近的仓库，尾款领取后能够立即进行配送。 无疑，这是一场对品牌店铺经营、供应链兼顾、物流配送时效的大型“期中考试”，对于菲比团队而言，意味着进入酣战模式KPI冲刺期。 大促数据峰值到来，菲比既要监测自家品牌销量走势，各单品类流量体现，又要关注竞品动静，并实时调整投放策略，领导团队更好加强产品曝光量，晋升转化率。本该忙得焦头烂额，往年却出其不意地颠三倒四。 原因无他，早在上月初，菲比听闻团体财务部的“数字员工”上线而且体现优异，赶紧去取经。公司在洽购云扩生意方舟解决方案后，赶在大促前疾速部署上线，及时填补了电商经营自动化的空白。 云扩智能RPA软件机器人就是菲比的数字员工团队，实现对门店及自播平台、网红达人平台的流量数据每日、每周的监控及汇总，及时针对各个转化较高的流量入口提前布局，以最佳效率状态应答经营数据峰值。 云扩生意方舟将渠道数据监控转化为规范流程，通过经营自动化晋升数据收集效率及准确性，仅需5秒即可下载推广打算报表，主动汇总成指定的日报、周报格局。还能够用云扩ViCode低代码平台输入数据仪表盘，可视化展现高深莫测，助力团队轻松驾驭数据分析，减速决策过程。 在大促期间云扩RPA 7X24小时不间断值守，代替人工监控流量动静，遇到异常情况可通过内置预警机制，疾速告诉至相干负责人，大大加重菲比团队的数据监测压力，让其更多聚焦在决策层面，改善效果显著。 在电商全链路经营层面上，云扩生意方舟提供数据反对，辅助经营人员从行业洞察、订单数据、商品数据、流量曝光、广告投放等维度建设全面数据分析体系，充沛开掘增长后劲，建设品牌专属数字资产。 忙过这一阵，就能够开始忙下一阵了。现阶段国潮美妆竞争异样强烈，不仅要跟国内大牌比成分，还要跟国产品牌比价格，包装、促销伎俩也要别具匠心，投合Z世代的爱好。 任何品牌决策的调整，都须要大数据做撑持，而每一次大促均是品牌把握消费者偏好、洞察生产趋势最好的前沿战场。菲比能精准把控全渠道批发走势，得益于每场大促之后的复盘，精准到每一个销量顶峰对应的直播达人平台、对应哪些销售话术等，这些是精细化营销的重点。 菲比和团队这次能从容面对618复盘，得益于云扩生意方舟解决方案完满符合经营痛点，全面笼罩支流电商平台数据采集与汇总能力，海量数据撑持不在话下。 云扩生意方舟反对淘宝中控台直播治理数据采集、抖音电商罗盘直播数据采集、京东直播数据采集，可针对每场直播的销售数据、商品剖析、流量剖析、人群画像统计数据进行自动化采集与汇总，高效帮助帮忙经营人员洞察销量走势，判断商机所在。 为帮忙品牌电商寻找营销翻新突破口，云扩生意方舟针对淘宝、抖音的投放场景优化降级，及时帮忙经营人员改良工作形式，优化流程、晋升效率。 不仅如此，经营团队在云扩超自动化平台赋能下，精准把握竞品动静，通过云扩低代码平台界面配置须要剖析的竞品商品，只需一次输出，主动下载外围指标比照、成交剖析、入店起源等数据，赋能全员竞品动静追踪能力，助力精准营销与人群触达。 日常促活、拉新，各品类产品的营销、投放布局，会员客户数据积攒，在市场低迷状况下盘活“口红经济”……团队在面临来日这些尖利问题时不再徘徊，因为这次有数据、更有底气！ 善假于物者，事倍功半！有云扩生意方舟助力，菲比和她的团队无惧常态化大促的挑战，有数字员工分担最沉重的根底工作，让团队成员从低价值的加班加点中解脱进去，聚焦于客户价值，晋升集体数据分析能力，不仅集体技能点满，还实现了部门KPI。 窗外车水马龙，华灯初上，两个月的疫情也无奈阻挡这座城复原生机，从新焕发活力，菲比不禁开始畅想蓝天白云下肆意洒脱的将来…… 下一个大促将至，您筹备好了吗？ VX关注云扩科技可立刻下载应用，轻松实现傲人业绩。 欢送拜访官网理解更多信息。

电商的营销玩法堪称花样百出，明天跟大家聊聊红包雨流动是如何设计技术计划的。 红包雨是一个典型的高并发场景，短时间内有海量申请拜访服务端，技术团队为了让零碎运行顺畅，抢红包采纳了基于 Redis + Lua 脚本的设计方案。 1 整体流程咱们剖析下抢红包的整体流程 ： 经营系统配置红包雨流动总金额以及红包个数，提前计算出各个红包的金额并存储到 Redis 中；抢红包雨界面，用户点击屏幕上落下的红包，发动抢红包申请；TCP 网关接管抢红包申请后，调用答题零碎抢红包 dubbo 服务，抢红包服务实质上就是执行 Lua 脚本，将后果通过 TCP 网关返回给前端；用户若抢到红包，异步工作会从 Redis 中 获取抢得的红包信息，调用余额零碎，将金额返回到用户账户。2 红包 Redis 设计抢红包有如下规定： 同一流动，用户只能抢红包一次 ；红包数量无限，一个红包只能被一个用户抢到。如下图，咱们设计三种数据类型： 经营预调配红包列表 ; 队列元素 json 数据格式 ： { //红包编号 redPacketId : '365628617880842241' //红包金额 amount : '12.21' }用户红包支付记录列表； 队列元素 json 数据格式： {    //红包编号    redPacketId : '365628617880842241'    //红包金额    amount : '12.21',    //用户编号    userId : '265628617882842248'}` </pre>用户红包防重 Hash 表； 抢红包 Redis 操作流程 ： 通过 hexist 命令判断红包支付记录防重 Hash 表中用户是否支付过红包 ，若用户未支付过红包，流程持续；从经营预调配红包列表 rpop 出一条红包数据 ；操作红包支付记录防重 Hash 表 ，调用 HSET 命令存储用户支付记录；将红包支付信息 lpush 进入用户红包支付记录列表。抢红包的过程 ，须要重点关注如下几点 : ...

背景在很多行业，比方淘客、商品采集、登载、数据分析行业都须要用到相干的商品接口，然而官网个别又没有凋谢这些接口，怎么办？ 解决方案家喻户晓拼多多的风控十分严，防爬越来越严，技术难度和老本也越来越大，有相干行业的能够交换 参考示例{ "code": 200, "msg": "success", "data": { "item_id": 223272863601, "title": "冬季防晒袖套男女冰丝防晒套袖冰袖防晒女学生韩版防紫外线手臂套", "group_desc": "274人在拼单，可直接参与", "min_onsale_group_price": "1.02", "max_onsale_group_price": "12.8", "max_normal_price": "12.8", "min_normal_price": "4.33", "quantity": 1000, "category_id": 8717, "brand_id": 163940, "status": 1, "is_item_onsale": true, "is_sku_onsale": true, "is_second_hand": false, "is_cold_goods": false, "currency": "CNY", "product_props": [ { "key": "品牌", "values": [ "友创意" ] }, { "key": "发货地", "values": [ "浙江省" ] }, { "key": "面料俗称", "values": [ "冰丝" ] }, { "key": "性能", "values": [ "防晒" ] } ], "side_sales_tip": "已拼10万+件", "detail_imgs": [ "https://img.pddpic.com/mms-material-img/2021-03-07/0d3898b3-55b8-4123-b26a-8a511012f59c.jpeg.a.jpeg", "https://img.pddpic.com/mms-material-img/2021-03-07/29959765-2093-4e80-89ea-8708cf9cf875.jpeg.a.jpeg", 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权限设置是电商零碎通有的性能，也是后盾系统管理的根底。 用户进入零碎查看和操作数据，次要蕴含以下的流程： 后盾的管理员为用户创立账号用户可能看到后盾的哪些菜单，须要后盾配置通过菜单进入到具体的页面，页面上的操作也须要后盾管制具体页面的局部操作，也须要做增删改查的权限设置下面的过程，除了第一步是创立账号信息，其余的三步均与权限有关系，权限类型也次要分为两类： 性能权限：次要是对拜访区域以及对应操作的治理，如订单治理的菜单、订单列表上的发送货按钮数据权限：次要是对数据内容的拜访进行管制，如后盾商品详情的弹窗页面数据。性能权限 CRMEB 商城零碎次要采纳的 RBAC（Role-Based Access Control ），即基于角色的访问控制 这样的益处在于，多个能够专用一个角色；再者如果须要对权限进行调整的话，只须要调整对应角色的权限即可，也就是只须要一次操作，十分易于操作和治理。 当然，这个长处也是相应的毛病，因为权限的操作是按角色来实现的，所以每次批改含有雷同角色的用户都会被影响。 通常的计划就是在给角色绑定权限时，先采纳权限最小化准则，能少给就少给，而后再做一个角色绑定多余的权限，再把这个角色也绑定给员工，这个时候两个角色的权限就合并到一起了，也就是用户和角色之间是一对多的关系。 数据权限 目前咱们的数据权限和性能权限在一起混合，这样不便操作和设置，前期会将两者离开，独自开发和设置 源码附件曾经打包好上传到百度云了，大家自行下载即可～ 链接: https://pan.baidu.com/s/14G-b...提取码: yu27百度云链接不稳固，随时可能会生效，大家放松保留哈。 如果百度云链接生效了的话，请留言通知我，我看到后会及时更新～ 开源地址码云地址：http://github.crmeb.net/u/defu Github 地址：http://github.crmeb.net/u/defu

支付宝直付通所解决的问题和微信电商收付通相似，不仅是电商行业场景的一把利器，还波及数娱等互联网平台专属打造的集领取、结算、分账等性能为一体的资金解决方案。该计划致力于帮忙平台通过合规的资金清理模式实现平台上各商户的交易资金解决。 平台通过直付通提供的接口将商户进件为支付宝的二级商户，不仅反对个体工商户、企业等主体类型进件，还反对小微商户即无营业执照的集体商家进件。 具体利用场景如：1、平台将商户信息进件到支付宝，成为平台的二级商户；2、商户应用签约支付宝账号登录支付宝，实现支付宝收单结算协定签订；3、买家下单购买商品之后，支付宝记录二级商户的待结算资金；4、二级商户发货，买家确认收货后，平台发动确认结算申请，交易资金结算到商户的结算账户中；5、平台通过分账能力，从商户结算账户中抽取肯定佣金到平台账户。 支付宝直付通管理系统已接入进件、分账关系保护、合单领取、资金结算、分账和退款接口，其中二级商户进件性能能可视化操作。 二级商户进件 提交商户信息进件二级商户，可反对的主体类型丰盛，满足大部分人的需要。 信息包含四局部内容：商户信息、商户证件、法人证件、结算信息。 1、商户信息 另外须要增加商户分割信息、商户站点信息、商户行业资质、商户经营地址。 1-1、商户分割信息 1-2、商户站点信息 1-3、商户行业资质 1-4、商户经营地址 2、商户证件 3、法人证件 4、结算信息 另外须要增加结算银行卡、默认结算规定、商户开票材料。 4-1、结算银行卡 4-2、默认结算规定 4-3、商户开票材料 二级商户签订 二级商户协定签订告诉将发送到商户进件时上送的商户联系人的邮箱或手机（短信），否则将默认告诉到支付宝账号自身的绑定邮箱或手机(短信)。 手机端签订 PC端签订 支付宝直付通领取一站式解决方案其实还是给宽广商户带来了很多的便捷。买家在该平台的订单领取胜利，反对多个商户的订单合并领取后，资金不再须要先结算到支付宝服务商那边，而是间接付给本人的商户号，支付宝记录对应商户待结算资金，待平台确认可结算时，支付宝将资金间接结算至商户指定的收款账户。还有分账等性能，实现平台按订单灵便抽取佣金。 直付通在手，生意你有。 回复【直付通】- 》获取账号密码 支付宝直付通管理系统，进件二级商户 山水有相逢，来日皆可期，谢谢浏览，咱们再会 我手中的金箍棒，上能通天，下能探海 上一篇：电商收付通零碎，可视化进件二级商户

收到读者有进件电商收付通二级商户的需要，于是就搞了一番。说正题前还是要再介绍一下电商收付通，微信电商收付通堪称是电商行业场景的一把利器，是微信专门为电商平台打造的一站式领取解决方案。 二级商户进件胜利签约成果 传统的电商平台都是在用户确认收货后再在肯定的周期内结算给商户，就是采取平台先收款的形式，但这样不仅给电商平台带来税务的问题，还影响商户的资金平安。有了电商收付通，就不存在这样的问题了。 电商平台通过电商收付通提供的接口将商户进件为微信的二级商户，不仅反对个体工商户、企业等主体类型进件，还反对小微商户即无营业执照的集体商家进件。 有了商户号，平台就能够发动合单领取，就是将多商户（1- 50个二级商户）商品同时领取的场景（如电商购物车中的多笔订单合并领取），方便快捷。更绝的是交易资金是别离间接进入到各二级商户账户中并处于解冻状态，零碎默认解冻180天。电商平台在满足业务流程条件下（如确认收货等），可将二级商户的解冻状态的资金冻结，并收取平台佣金。 图片来自微信开发文档 你认为只有合单领取就没了吗，还有更高大上的分账性能。许多场景能够应用到，比方平台抽成，供应商分润，主播佣金，导购激励等都实用。传统的个别是采纳汇总记账而后手动转账给对方，分账性能能够说解放了转账到手软的财务小姐姐的双手，哦，也可能是财务小哥哥，非常灵活。目前默认最高分账比例30%，如果场景需要大，能够申请进步比例。 图片来自微信开发文档 当初来瞧瞧做好的进件二级商户的性能。 二级商户进件 提交商户信息进件二级商户，可反对的主体类型丰盛，满足大部分人的需要。 提交材料到微信审核通过后，是待签约的状态，扫码签约即可。 提交材料到微信审核失败后，是已驳回的状态，查看起因，按形容批改再次提交即可。 签约通过后的状态是实现，实现状态意味着二级商户的商户号即可应用了。 合单领取 抉择商户，而后点击合单领取，因为是pc端，所以做了扫码领取的体验，其余类型(APP、JSAPI、小程序、H5)领取都一样的。 微信电商收付通领取一站式解决方案其实还是给宽广商户带来了很多的便捷，最显著的就是资金不再须要先结算到微信领取服务商那边，而是间接付给本人的商户号，还有分账等性能。 收付通在手，生意你有。 回复【收付通】- 》获取账号密码 电商收付通零碎，可视化进件二级商户 山水有相逢，来日皆可期，谢谢浏览，咱们再会 我手中的金箍棒，上能通天，下能探海 上一篇：百度小程序第三方平台开发，一整套流程

挪动电商风起云涌，直播带货重塑销售模式，传统商业更是举步维艰，各行各业转型挪动电商火烧眉毛，领有一款好的挪动社群社交电商零碎成为泛滥企业与商家的心病！       你曾是否被那些劣质的挪动电商零碎搞得心力憔悴？       也曾被 Saas 平台收取昂扬年费，想法难实现，辛辛苦苦经营的用户数据，领取数据甚至资金留存数据都要通过他们的 “水池” 而耿耿于怀，整日放心他们删库跑路被折磨的食不下咽，夜不能寐？       又曾为昂扬的定制开发而付出巨额老本，开发周期长一拖再拖，迟迟无奈上线，零碎不能长时间稳固运行，性能简陋，不能实时降级而丢失诸多良机？       还曾被应用盗版源码而承当的法律危险，经营危险遏制住了倒退的步调而捶胸顿足，追悔不已？       还是否在为某些框架零碎加密无奈二开，售后服务响应慢，隐形生产多，不能继续降级保护而不满？       当初，如果有一款价格优惠，功能齐全，源码开源，正版永恒受权，继续降级保护，轻松二开，营销功能丰富，一天内可疾速部署上线的纯源码版 H5 端与小程序端数据互通的商城零碎收费给你，你要不要？省下的几十上万块买源码的钱做经营他不香吗？       CRMEB 单商户商城买通版基于 Thinkphp6.0+vue+mysql+redis 开发，前后台全副采纳前后端分离式开发。前端框架为 uni-app, 多端合一，首页页面后盾可视化编辑操作，后盾采纳 iview 框架。       零碎功能强大，买通 H5 端与小程序端数据，PC 后盾治理，纯源码建站，数据公有，随心掌控。       各类营销功能齐全，拼团性能让订单倍增；邀请多人砍价让商城人气爆棚，疾速晋升商城知名度；限时秒杀促成交转化，进步商城营业额；会员等级治理，积分治理留存新用户 / 激活老用户，多门店性能实现 O2O 商业新模式以及优惠卷 / 分销等泛滥实用弱小性能，一站式解决你经营难，性能少的懊恼。       售后人员群内疾速响应领导装置应用，一次购买 一生受权，永恒降级，无任何反复生产，专属论坛素材下载，互动交换，营销推广，零碎应用文档，前后台接口文档齐全，vue 前后端拆散开发，二开容易，扩大不便。       收费领有这样一套正版源码，让你秒变开发公司接单接到手软你是和钱有仇吗？       CRMEB 单商户商城零碎由研发实力雄厚的西安众邦网络科技有限公司历时三年倾心研发，依靠社交营销利用场景，独创将用户管理系统与社交电商管理系统创新性深度集成，以金字塔模式积淀累积用户，对用户的根底浏览行为、消费行为等数据进行剖析，为用户精准画像，联合多种会员治理性能实现根底锁客，配合多种营销模式激活会员，充沛将公域流量转换为私域流量，无效帮忙企业疾速积攒用户并实现精准营销。      自 2016 年于码云正式公布开源版，装置使用量冲破 30 万 +，商业版应用装置量冲破 10 万 +，论坛会员 / VIP QQ 交换群 / 公众号等平台粉丝冲破 20 万 +，开源版源码荣获码云最具价值仓库，长期位于开源中国小程序商城源码榜首。 CRMEB 单商户商城零碎性能列表： ...

背景商品评估作为用户口碑的重要体现，是很重要的数据，比方数据分析行业、淘客等都须要用到相干信息，然而官网个别又没有凋谢这些接口，怎么办？ 解决方案当初很多是通过爬虫获取数据，然而基本扛不住大量调用，不稳固，真能稳固获取了也不是个别人有能力去做的，加上淘宝变动频繁，防爬越来越严，技术难度和老本也越来越大，没有能力的也能够找第三方api提供商，方便快捷成本低 参考示例{ "code": 0, "data": { "allowInteract": "false", "canReport": "false", "feedAllCount": "91715", "feedAppendCount": "66", "feedMediaCount": "321", "feedPicCount": "320", "feedStoreCount": "0", "feedVideoCount": "8", "foldCount": "89920", "from": "search-rp", "latestSort": "true", "rateList": [ { "allowComment": "false", "allowInteract": "true", "annoy": "0", "auctionNumId": "633336576687", "createTimeInterval": "28分钟前", "creditLevel": "9", "feedPicList": [ { "cover": "false", "fileId": "1836507375379929099", "status": "1", "thumbnail": "//img.alicdn.com/imgextra/i3/0/O1CN01oh5MYQ2BfDqDrhURn_!!0-rate.jpg" } ], "feedPicPathList": [ "//img.alicdn.com/imgextra/i3/0/O1CN01oh5MYQ2BfDqDrhURn_!!0-rate.jpg" ], "feedback": "有了这个收纳盒，书桌整洁了不少，疫情期间通过几番周折，不过卖家服务还是不错的 ", "feedbackDate": "2022-04-18", "goldUser": "false", 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双十一，这个本来是为独身狗筹备的光棍节，马爸爸将它注入鲜血，其余电商也一并一拥而上，成就了全国的购物狂欢节。双十一这一天全国有数人在电脑背后坐等开抢，而在这前夕为打好双十一这一战，有数商家更是使出浑身解数的力量，破釜沉舟。反观想薅羊毛的全国网友们都在跃跃欲试；十二点网抑emo点？ 不存在的； 一年一度的“双11”启动的工夫越来越早，“阵线”拉得越来越长，玩法也是越来越多。更重要的是，每年的“双11”都是察看每个地区生产实力的一个重要窗口，随着东南亚近几年的经济倒退，东南亚的电商板块却始终处于快速增长之中。尽管规模尚不够宏大，但疾速的增长仍预示了其乐观的前景。 然而对于电商大厂里的员工，别看平时气宇轩昂，只有碰上双十一这种“大喜日子”，霎时就自带红牛buff，这期间用酣战正酣形容一点不为过。 客服人：“钉”在工位 7*24小时全天候服务暮色深深，双十一的Shopee仍然灯火通明。走进大楼，每层楼的门禁、每个会议室和工位上到处是对于双十一的布展，战斗气氛浓烈，而每个办公室里，都是人人人人人。 Shopee地理位置位于深圳南山科技园电商区，电商平台星散，“双十一”期间通勤也是个不小的难题。“凌晨1点上班好不容易能够回家，但令人解体的是打车软件界面显示排队打车人数还有1000+。” 电商人：酣战双十一 “双十一大促流动上线的前半个月，产品零点上线，咱们基本上凌晨三点才走，大家都跟着熬”。此前还没到职的单干卖家老李通知我，他们须要紧跟商品上线过程，以防零碎呈现谬误。要问老李为啥不干了，请参考后面半句话； 往年公司心愿本人所在的部门实现40%-50%的增长，今年这个增幅还比拟容易达成，往年因为重复呈现的疫情，货品供给受到影响。“KPI在身，本人的压力的确不小。”因为工作忙碌，简直没工夫出门娱乐，我还养了一只猫，靠撸猫和打游戏帮忙本人解压。 技术团队：万人在岗，24小时守护零碎运行全力奋战的人群里当然少不了程序员的身影。在双十一前两天，BE团队24小时驻守在岗位，提前梳理备战技术点。蹲点长期指挥作战室，时刻警觉着屏幕上的监控指数，一点点打草惊蛇都会让大家缓和起来。 Eason和共事的工作是负责生产平台的安全性与稳定性，保障大促期间零碎不会呈现网络拥挤、零碎解体等状况。行将到来的双十一零点是最缓和的时刻：“对咱们而言，这就是一次大考，看是否抗住秒级峰值不卡顿。” 目前，Shopee有5000+名Eason这样的程序员，散布在全国不同的研发核心，从国内到国外，笼罩了Shopee前中后盾所有技术应用领域和关口。弱小的阵容、先进的技术，是消费者在双十一取得“丝滑体验”的背地奥义。 后勤团队：1000人增援 吃喝行住全方位保障早在大促开始前，Shopee行政后勤部门专门成立了双十一员工关爱我的项目小组，约有1000人对Shopee双十一”兵士们“进行全方位保障，筹备了战斗宴、肩颈理疗、心理咨询、员工减压站、子女托管、定制凌晨班车等一系列福利关心。 在作战室旁边，Shopee还为员工筹备了按摩椅和帐篷，“兵士”们累了眯一会，调整一下，再生机满满地投入工作。“双十一，咱们的壮士在后方冲刺，咱们能做的就是站在他们身后，给他们解决所有后顾之忧，让他们勇敢无畏地往前冲。”部门行政团队负责人Kiki介绍到。 (说实话，这场景有商场里共享按摩椅那味了) 通往电梯的通道和茶水间摆满了各式蛋糕、水果、奶茶、“高兴水”，随处可见的标语、公仔，工作人员穿梭如织，来回奔忙，在“双十一”前夜，如果说直播带货的“李佳琦”们是舞台上闪耀的明星，那搭建起这个消费者和商家狂欢舞台的幕后配角就是咱们这些电商的“打工人”。 写在最初随着国内外电商的一直倒退，电商促销流动也早已不限于双十一。一些传统节假日都成为电商促销的借口，京东618、拼多多“五五购物节”等其余电商平台造的节也越来越多。能够说，一年到头简直每个月都有电商大促，而每个大促也都是简直所有平台都参加的。电商促销的常态化，也让网民们不必再集中在双十一购物，单个购物节不再火爆也就成为必然。只管已有十多年历史的“双十一”略显冷清，但这总体上不是好事。东南亚的电商板块始终处于疾速的增长之中，尽管规模尚不够大，但增长速度仍预示了其乐观的前景，这也正或阐明电商行业正在走向成熟。 ❤️/ 感激反对 /以上便是本次分享的全部内容，心愿对你有所帮忙^_^ 喜爱的话别忘了 分享、点赞、珍藏 三连哦~ 欢送关注公众号 程序员巴士，来自字节、虾皮、招银的三端兄弟，分享编程教训、技术干货与职业规划，助你少走弯路进大厂。

双十一即将来临，直播电商当初进场还能赚到钱吗？ 2020 年，天猫双十一的成交额为 4982 亿元，比照 2019 年 2684 亿元的战绩，直播电商在其中功不可没——薇娅、李佳琦等主播从 10 月 20 日就开始不间断地为双十一添柴加薪。 直播电商为双十一等购物狂欢节注入了全新燃料的同时，也在消解着「购物节」的属性。 2021 年，快手、抖音等短视频平台蓄势待发构建并疾速起量各自的电商生态，大量本来以传统电商、线下渠道为外围的品牌方转型入场直播电商，在全新赛道寻找商业增长的数字化形式。 当初或接下来，想要入场直播电商，要具备什么样的根底条件？ 对于头部主播、品牌方、MCN 机构、中小型网络电商/店主来说，要具备什么样的外围竞争力，能力在新赛道取得盈利与增长？ 来看看vika维格表是如何实在助力直播电商的： 一家成员仅 10 人的跨境电商团队，在应用维格表后，本来每周至多须要 100+ 工时解决的商品进出库、各平台上架整顿，实现了自动化。团队成员只须要动动鼠标，就实现出库、上架、整顿、洽购等简单工作。 维格表同时作为他们的 CRM 零碎和我的项目管理系统，无效治理会员、订单、客户关系等，盈利数据高深莫测；我的项目合作更加颠三倒四，人均效率大幅晋升，新品上线速度晋升了 90% 以上，实现营收从 430 万到 900 万的倍增。 随着业务的增长，维格表始终与其相伴，灵便的维格表可拓展为：直播治理、KOL 与投放治理、成员治理、商品数据库等等零碎。通过抉择高效的数字化工具，这一中国电商企业将扬帆远航，进军海内某畛域五千亿市场。 作为一款全面适配直播电商需要的工具，vika维格表可能同时实现： ▶️ 商品管理系统：商品信息云端存储，比 Excel 更加易用的编辑界面，反对多媒体信息展现，图片、视频可批量上传，无需调整尺寸，并且反对生成收费图床链接；商品信息数据结构化，一套数据可对接多个电商平台，可实现商品自动化上架，无效升高人力、工夫老本。 ▶️ 直播管理系统：工作工作、直播资源可一键生成日历排期、看板、甘特视图等，反对直播数据回传，可在自定义的仪表盘上实时显示与剖析数据。 ▶️ 商务管理系统：既是进销存管理系统，又是会员管理系统，还反对跨组织文件与材料分享。反对我的项目群治理，在谈商务数量再多也能同时查看进度。 ▶️ 人员管理系统：无论是员工花名册，还是签约 KOL，或是各平台、商家的对接人员，人员信息管理配合细腻的权限治理，维格表让在线编辑与合作一步到位。 ▶️ 财务管理系统：销售数据、经营利润值、现金流、供应商数据聚合，实现对立的在线治理，多维度的个性化视图，一键实现数据可视化，大量缩小数据分析工作： 具体怎么应用vika维格表实现直播电商治理的数字化与轻捷化？ vika维格表将从头部主播、品牌方、MCN 机构、中小型网络电商/店主在直播电商下的困局登程，提供全链路、一站式的系列解决方案，打造全面贴合直播电商数字化需要的「直播电商管理系统」。 先来看看头部主播的挑战与前途： 一、头部主播的困局是不足数字化工具《电商/主播速看！双 11 跑赢李佳琦就看这款神仙单品了！》里提到： 电商商家、带货主播如何在「双 11」「双 12」这个赛道跑赢竞争对手，除了商品、内容、流传外，更重要地是：外部疾速无效的反应力。 仅在「外部反应力」上，头部主播就面临着多个挑战： 合作方多元化，须要同时对接成千上万个商品； 选品与直播排期须要大量人员破费大量工夫协同； ...

摘要： 云时代，网络基础设施更加简单，其上运行的业务及数据更加重要。无论是电商、互联网、医疗或是金融、教育等行业，均离不开平安服务的保驾护航，只有平安工作有了前提保障，其余的根底流动的发展才有了保障。本文分享自华为云社区《618技术特辑（四）疯狂剁手的同时，电商隐衷平安你留神到了吗？》，原文作者：技术火炬手 。 引言：在平安界有一条很驰名的法令——1941年美国驰名平安工程师海因里希提出来的，他过后统计了55万起机械事变，发现死亡或轻伤、重伤或故障，以及无伤害事故的比例为1:29:300，这个法令同样实用于云平安。也就是说每一个安全事件产生的背地都有29次胜利的入侵，背地还有300多个安全隐患。安全事件的产生，它同样有一个冰山上跟冰山下的认知。在冰山上是用户可能看到的产品和服务；在冰山下，则需提供更多的平安能力在承载着用户的平安。 又是一年618狂欢，每位消费者在比价、加购物车的时候，每位商家忙上新、搞流动的时候，都会疏忽一些至关重要的电商平安问题。诸如歹意攻打、数据窃取、木马攻打等各类波及信息安全的攻击行为。平安问题平时容易被忽视，但一旦呈现则后患无穷。 明天，华为云带大家深度剖析理解电商各类场景下的平安问题以及该当如何应答。是否及时发现攻击行为并将危险拒之门外，是体现平安能力的外围指标。在数据时代，咱们不仅要关注下单的畅快、销售额的增长，更应该建设起欠缺的平安进攻体系。 主机歹意攻打：检测黑客入侵，及时预警电商在618大促期间，会有数以万计的用户下单信息存储在服务器中。如果没有平安防护体系，黑客利用明码破解、社工攻打或破绽攻打等伎俩入侵服务器数据库，获取大量数据资产。电商在被攻打的过程中，业务会被中断。大量歹意文件占用系统资源，也会导致服务器不能失常运行，影响用户的购买下单的操作。 云主机承载着要害数据及外围业务零碎，一旦受到攻打，整个信息系统中最具价值的局部将面临失窃和被毁坏的危险，这个时候，电商平台为保障主机平安，因而须要构建以计算环境平安为外围的纵深进攻体系，增强被动评估危险及被动预警响应能力。 华为云企业主机平安（Host Security Service，HSS）以全端统管的策略通过主机平安的黑客入侵行为检测性能，包含明码破解、歹意申请、木马查杀等入侵伎俩的智能检测，疾速的发现黑客对企业服务器的浸透扫描行为，及时预警。 HSS首先会在登录的过程中联合短信或邮件验证码，对云服务器登录行为进行二次认证；当检测出主机有异地登录行为，会及时告警；如果发现账户被暴破攻打后，会精准地封闭攻打源IP24小时，禁止其再次登录，这样就能阻止黑客再次发动攻打。 网页劫持、钓鱼危险：就缺一道利用防火墙许多企业的要害业务依赖于Web利用，而互联网75%的攻打都集中在应用层。以电商来说，在618、双十一期间常常会举办秒杀流动，一些不法攻击者会借助代理服务器生成指向受益主机的非法申请，对Web服务器进行大量拜访申请，导致失常用户无奈失常拜访。最终就会呈现秒杀流动一开始，电商页面进去就是404无法访问的景象。 网页被篡改，拜访被钓鱼、一做流动就宕机…其实，这些背地都是因为Web利用的防护没有做到位。 针对Web利用防护，Web利用防火墙可用于针对Web网站的常见攻打进行检测和阻断，反对辨认并拦截常见的Web攻打。帮忙用户应答网站入侵、破绽利用、网页篡改、后门植入、CC攻打等平安问题，为企业Web业务平安经营保驾护航。 华为云推出的Web利用防火墙正是这样一款产品，它可能帮忙企业剖析Web攻击行为和对具体业务场景设置动静防护策略，提供独享防护引擎，智能进攻CC性能在第一工夫开启。在一直反抗过程中，基于灵便的自定义策略配置，摸清黑产的攻打策略，将其置之死地。同时帮忙客户梳理分明业务逻辑，为业务调整优化提供根据。 华为云VMALL商城的每一次手机抢购流动可能有丝滑般的体验，秘诀之一就是因为有它。 电商隐衷平安：避免数据泄露，全生命周期守护咱们都晓得，数据是企业的外围信息，数据存储的要害地位依然在数据库中。而现状则是，大量互联互通的企业环境中，数据库广泛不足无效平安防护。一些不法分子会利用拖库洗库撞库的形式攻打数据库盗取信息。 在攻打数据库的过程中，他们会先用浸透攻打查找网站破绽，再找注入地位。找到Web虚拟目录，上传ASP脚本，获取数据库的管理权限。把数据库里的重要信息都导出来，最初拿到黑市上进行售卖，或者进行勒索。 数据库安全进攻面临着传统防护单薄、内部攻打猖獗、外部违规难防等问题。咱们晓得电商企业的数据不仅蕴含商品信息，还有大量的注册用户、用户行为等相干隐衷数据，如果呈现数据泄露带来的不只有业务损失。 数据隐衷须要存储和流通，然而不能“裸奔”。数据金矿如何守？云上数据能够通过密钥技术、新算法和加密算法等身份验证伎俩来爱护数据隐衷，同时对数据自身加强了爱护。数据传输、存储及解决的各个阶段对数据进行加密，利用云技术对信息进行解决，实现信息隐蔽，爱护用户数据安全。华为云也有三招能够来帮您！ 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS），能够提供基于反向代理及机器学习机制，提供敏感数据发现、数据脱敏、数据库审计和防注入攻打等性能，保障云上数据库的平安。 数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW），提供专属加密、密钥治理、密钥对治理性能，让你罢黜数据泄露发愁。 数据安全核心DSC，作为新一代云原生数据安全平台围绕数据采集、传输、存储、解决应用替换和销毁各个阶段构建爱护数据全生命周期平安。 云时代，网络基础设施更加简单，其上运行的业务及数据更加重要。无论是电商、互联网、医疗或是金融、教育等行业，均离不开平安服务的保驾护航，只有平安工作有了前提保障，其余的根底流动的发展才有了保障。 618技术特辑（一）人不知;鬼不觉超预算3倍，你为何买买买停不下来？如果你想理解为什么每当大促的时候，咱们的钱包总是被掏空？这背地到底是大家自制力不够，还是电商平台太会读懂人心，咱们无妨从技术维度，抽丝剥茧一探到底。 618技术特辑（二）几百万人同时下单的秒杀，为什么越来越容易抢到了？当消费者被电商的举荐零碎虏获后，他们又是如何保障大促期间，你能随时随地买到本人心仪的商品，以及上亿的交易数据是如何有序地流通，保障你既能抢到，也能及时收到货呢？这篇文章为你一一解密。 618技术特辑（三）直播带货王，“OMG买它”的背地，为什么是一连串技术挑战？动辄几十上百万人同时在线的直播间，宝贝链接一旦上架，须要秒级达到消费者。让所有人能同时看到链接，偏心的去抢购，并且还要确保零碎运行的稳固，这是一个十分大的考验。背地到底是什么样的技术加持，过程中又遇到了哪些挑战？让咱们来一探到底。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

【本期举荐】为什么一到大促，咱们的钱包总是被掏空？是大家自制力不够，还是电商平台太会读懂人心，从技术维度，抽丝剥茧一探到底。 摘要：动辄几十上百万人同时在线的直播间，让所有人能同时偏心的去抢购，并且还要确保零碎运行的稳固，这是一个十分大的考验。背地到底是什么样的技术加持，过程中又遇到了哪些挑战？让咱们来一探到底。本文分享自华为云社区《618技术特辑（三）直播带货王，“OMG买它”的背地，为什么是一连串技术挑战？》，原文作者：技术火炬手 。 “OMG，买它买它！”某人气主播的直播间内，热闹非凡。上百万人同时在线，右手拇指如同上了弦的箭，就等主播发进口令“3，2，1，上链接！”，火速下单。 没错，往年的618，直播带货曾经成了“剁手党”们脍炙人口的一种购物模式。截止2020年，在我国9.04亿网民中，就有2.65亿电商直播用户。 动辄几十上百万人同时在线的直播间，宝贝链接一旦上架，须要秒级达到消费者。让所有人能同时看到链接，偏心的去抢购，并且还要确保零碎运行的稳固，这是一个十分大的考验。背地到底是什么样的技术加持，过程中又遇到了哪些挑战？让咱们来一探到底。 传统直播：卡顿提早，拼手速总是慢人一步直播的及时性和互动性让它成为信息触达、互动沟通的新媒介，最大化实在还原人与人的线下互动场景。但直播的实时互动成果够好了吗？ 互联网直播全链路能够分为7个步骤：别离是采集、编码、发送、散发、接管、解码和渲染。而在发送和散发的阶段，因为网络抖动等多种不可控因素，导致了直播延时的不可控。 在线授课，学生提出问题，因为直播延时，老师都讲到下一个知识点了问题才弹出来，只能返回从新回复；电商直播中，粉丝询问宝贝信息，因为直播延时，明明刚刚听到主播开卖，却就是抢不到；赛事直播中，在他人的呐喊声中才发现进球了…很多直播开始跨平台跨地区直播，如何实现异地直播，跨平台直播，就须要一些推流和拉流的技术。推流是把采集阶段封包好的内容传输到服务器的过程；拉流是指服务器已有直播内容，用指定地址进行拉取的过程。 目前业界直播采纳的协定，个别把RTMP作为推流协定，把RTMP/HTTP-FLV作为拉流协定，提早在3-5秒左右。而在H5上更多采纳的是时延超过10秒的HLS零碎。也就是说，当主播在直播间举办一个抢购流动，你每次听到主播喊出“三二一，上链接！”的时候，其实在直播现场中曾经过了好几秒了。 除了直播协定自身会带来时延，传统直播因为架构起因也会产生延时。传统直播的技术架构分为3层，别离是复线的CDN边缘节点、多线的CDN核心节点和承载一些增值服务的源站。整个直播从推流到拉流，个别调度零碎会将主播切入到最合适的边缘节点，边缘节点进行收流，通过CDN核心节点转推到直播的源站；此时，观众通过调度接入到拉流的边缘节点上，动态化的通过CDN核心节点回源到直播的源站。 然而，综合体验来看，以下三点并不适用于低时延的场景。首先最大的耗费是在观众侧到CDN拉流边缘的最初一公里上，这里TCP协定并不适用于低时延。第二是基于动态树状散发架构，处于对老本思考也并不是特地好。第三是在整个直播源站上的转码，目前也有绝对较大的时延，个别在500ms左右，这个也是低时延直播解决不了的。 “3、2、1上链接”背地的硬核技术：大规模超低时延传统直播技术遭逢高并发与低延时之间的瓶颈，妨碍了直播在一些场景的落地，曾经不能满足某些对互动要求更高的直播场景。直播产业的下一个降级：低时延直播技术正在衰亡，且无望成为直播技术的新焦点。 八仙过海，各显神通，不同玩家以不同形式实现低时延直播，华为云音视频研发部门通过CDN传输的协定优化以及外部链路的动静优选、超低时延转码等技术的组合，把传统直播3-5s的时延显著的升高到800ms以内，转码时延管制在150ms以内。同时，超低时延直播对传统直播能做到齐全兼容，缩小对原有技术架构的冲击，升高架构优化的老本。 架构解析除了直播协定的抉择可能缩小提早外，咱们还能够通过一些架构的细节优化，进一步缩小直播提早，让用户有更好的观看体验。 以上架构设计，比拟好的做到了对原有传统直播架构的前向兼容性，可能维持原有的主播RTMP协定的推流。在直播的源站下面，对于媒体的转码以及一些性能的音讯回调的告诉能够无缝兼容。与此同时，在原有直播协定的根底上，对H5端扩大了对规范的RTC协定播放的反对，在iOS和安卓端反对公有的RTC协定的播放。 华为云超低时延直播技术优化的外围有三点： 第一，最初一公里基于TCP对UDP打算的革新，引入华为云算法，把传统直播的时延升高到毫秒的数量级之内，同时可能保障很好的抗损，做到晦涩的体验； 第二，把传统的树状的动态布局调度架构改成智能动静的网状架构，这就带来CDN内局部发回源的门路是动静布局的，而不是之前动态布局的链路； 第三，引入超低时延转码技术，最终将整个转码的时延由原来的500ms左右升高到稳固管制在150ms以内。 智能动静网状架构为什么叫做智能动静的网状架构？举个例子，咱们以三个观众拜访的门路来做剖析，比方一个主播是深圳电信的用户，以原有的架构，会接入到深圳电信就近的边缘笼罩节点上，再推到核心节点，再到源站，而拜访观众会通过一个固有的动态的核心获取这个信息。无论用户和观众的间隔有多远，都会走到边缘核心源站，而后再上行，须要通过5层节点的散发。 而以当初的架构，如果有一个观众是深圳电信的用户1，通过动静的架构会把他实时调度到和主播推流节点雷同的节点上来，他的拜访门路是主播到B节点，而后再到观众，其实就通过了一条，整个链路的品质和老本都能失去很好的晋升。对于广西电信的一个用户2，如果把他间接调度到推流点，整个网络将不可控，那么动静智能网状架构会把他接入到就近的节点上。因为B到C之间的网络绝对是可靠性更高一些，调度零碎判断这一块的拜访品质是可行的，所以用户2的拜访门路是2-C-B，通过两点。而如果是北京连通的用户3，主播跟观众是天南海北的，这种状况下做就近的拜访可能对品质的侵害会比拟大，则还是会依照原有的形式去拉流，保障高质量的拜访。 智能调度流媒体大脑下面的例子是观众对于主播整体链路最终后果的出现，但这背地还要依赖于一套基于流信息的智能调度零碎。这个调度零碎的架构基于在源站上搭建的智能调度流媒体大脑，其次要由四大外围模块形成： 内容管理中心，能够了解为就是流媒体的眼睛，可能通过边缘实时流信息的汇报，比方某个时刻有主播上线、什么时候下线等音讯告诉，精确地晓得每一个主播的上线、每一个观众的接入，可能清晰的晓得这个流被推到哪里，在全网的哪个节点之上。2. 品质地图，用于构建整个CDN网络的节点间，包含用户到节点间网络实时的状态。通过下发一些调度工作到位于边缘探测Agent的节点上，探测Agent发动周期性的探测工作，而后把探测后果上报给大数据中台，最终实时剖析出全网的笼罩品质。调度控制器，它把握的是调度所依赖平台的根底数据，比方节点流量、节定布局、以及用户侧的一些数据。调度决策核心。后面三块的输入会作为调度决策核心的输出。调度决策核心作为最终调度的大脑，会实时生成一个全网的调度策略，包含用户接入的调度策略和节点间外部回源的策略，并下发到调度执行器上。最后华为把调度的执行器部署在云上，起初为了打造端到端的低时延，把这部分下沉到了CDN的边缘节点上，尽最大的能力去升高用户之间调度的时延。超低时延转码技术说到视频低时延，就不得不提视频转码。目前，视频转码曾经成为各大直播平台性能的标配。但因为终端用户的网络状况不一，为了达到端到端的低时延，转码的时延也须要进一步升高。华为转码技术能将时延稳固管制在150ms以内，同时低时延的转码也反对高清低码的技术，在等同画质下，把播放端的码率升高30%以上，节俭整个平台的带宽老本。基于高质量的画面诉求，低时延的转码也反对画质加强和ROI加强的性能，还可能对画面的细节和纹理做准确的定向优化。 随同5G技术的利用推广，“直播+”模式向各垂直畛域减速延长，在线直播利用井喷式增长。传统的直播在往年将转换为超低时延直播，并率先在在线教育、电商直播、赛事直播及秀场类直播四个行业场景进行落地推广。 2021年将会是传统直播迈向超低时延直播转折的年份，在今年底预计20%的互联网直播将全面的降级成为超低时延直播。将来的2-3年，超低时延直播将全面替换传统直播，最终引领一轮新的商业模式，引领直播行业新一轮的倒退。 商业翻新推动了电商直播行业的蓬勃成长，而撑持这些沸点场景和交易奇观的，必然是技术的微小能量。置信在新技术的洗礼下，消费者的集体需要、生产环境、生产理念都能失去进一步降级。 618技术特辑（一）人不知;鬼不觉超预算3倍，你为何买买买停不下来？如果你想理解为什么每当大促的时候，咱们的钱包总是被掏空？这背地到底是大家自制力不够，还是电商平台太会读懂人心，咱们无妨从技术维度，抽丝剥茧一探到底。 618技术特辑（二）几百万人同时下单的秒杀，为什么越来越容易抢到了？当消费者被电商的举荐零碎虏获后，他们又是如何保障大促期间，你能随时随地买到本人心仪的商品，以及上亿的交易数据是如何有序地流通，保障你既能抢到，也能及时收到货呢？这篇文章为你一一解密。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

简介：从利用场景登程，给出解决方案与实现原理，并提供整套工业级实现源码。作者：丁威活动中心场景介绍在电商零碎上线初期，往往会进行一些“拉新”流动，例如流动部门提出新用户注册送积分、送优惠券流动。基于分布式、微服务的设计理念，通常的架构设计（子系统交互）如下图所示： 其外围零碎介绍如下：• 账户核心提供用户登录、用户注册等服务，一个新用户注册时，向 MQ 服务器中的 USER_REGISTER 主题发送一条音讯，主流程完结，与送积分，送优惠券等过程解耦。• 优惠券（券零碎）提供发放优惠券、应用优惠券等与券相干的根底服务。• 积分核心提供积分相干的服务，例如积分赠送、积分生产、积分查问等根底服务。• 送积分服务（消费者）订阅 MQ，依照规定决定是否须要赠送积分，如果须要则调用积分相干的根底接口，实现积分的发放。• 送优惠券（消费者）订阅 MQ，依照规定决定是否须要赠送优惠券，如果须要则调用券零碎相干的根底接口，实现优惠券的发放。下面的架构设计十分优雅，但并不是无懈可击，如果新用户注册胜利，但音讯发送到 MQ 失败，或者音讯胜利发送到 MQ，但发送完 MQ 后零碎出现异常导致用户注册失败又该如何呢？下面的问题其实就是典型的分布式事务问题：即如何保障用户注册(数据库操作)与 MQ 音讯发送这两个分布式操作的一致性。RocketMQ 事务音讯闪亮退场。事务音讯实现原理一言以蔽之：RocketMQ 事务音讯要解决的问题是音讯发送与业务的一致性，其解决思路：二阶段提交与事务状态回查，其具体实现流程如下图所示： 其外围设计理念：• 应用程序开启一个数据库事务，进行数据库操作，并且在事务中发送一条 PREPARE 音讯，PREPARE 音讯发送胜利后告诉应用程序记录本地事务状态，而后提交本地事务。• RocketMQ 在收到类型为 PREPARE 的音讯时，首先备份音讯的原主题与原音讯生产队列，而后将音讯存储在主题为 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 的音讯队列中，故 PREPARE 的音讯是不会被客户端生产的。• Broker 音讯服务器开启一个定时工作解决 RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC 中的音讯，会每隔指定工夫向音讯发送者发动事务状态查问申请 ,询问音讯发送者客户端本地事务是否胜利，而后依据回查状态决定是提交还是回滚，即对处于 PREPARE 状态进行提交或回滚操作。• 发送者如果明确得悉事务胜利，则能够返回 COMMIT，服务端会提交该条音讯，具体操作是恢复原音讯的主题与队列，从新发送到 Broker，生产端感知后生产。• 发送者如果无奈明确得悉事务状态，则返回 UNOWN，此时服务端会期待肯定工夫后再次向发送者询问，默认询问 15 次。• 发送者如果十分明确得悉事务失败，则能够返回 ROLLBACK。在具体实际中，音讯发送者在无奈获取事务状态时不要果断的返回 ROLLBACK，而是要返回 UNOWN，让服务端定时重试回查，阐明如下： 在将 PREPARE 音讯发送到 Broker 后，服务端发动事务查问时本地事务可能还未提交，为了防止有效的事务回查机制，RocketMQ 通常至多在收到 PREPARE 音讯 6s 后才会发动第一次事务回查，可通过 transactionTimeOut 配置。故客户端在实现事务回查时无奈证实事务状态时不应该返回 ROLLBACK，而是返回 UNOWN。事务音讯实战光说不练假把式，接下来以一个新用户注册送优惠券的场景来具体介绍如何应用事务音讯。我的项目模块职责阐明如下： 事务音讯的外围代码组装在 transaction-service，其外围类图如下： ...

2020年伊始，湖北武汉暴发新冠型肺炎，1月30日，世界卫生组织将产生在中国湖北武汉的新冠型肺炎列为突发公共卫生事件。 这一场疫情是全民的战斗。为了管制疫情的一直蔓延，国务院率先缩短国民春节公共假期的同时，各省市也相继开始缩短假期，同时号召民众防止集会以及缩小去公共场所频次。随同着湖北武汉确诊病例以及疑似病例数字一直的攀升，全民宅家时代开始。人们开始勾销或尽可能勾销所有外出行程。在大家都处于“宅家”状态之下，所有领有批发业务的企业都将面临极大考验。而是否领有线上交易场景或者说新批发体系是否欠缺，成为这一关口企业制胜的要害一环。 新批发，实际上是2019年的热门词，且众家企业仍旧在摸索阶段。而新批发的实质之一是技术驱动，大数据以及新技术对于传统制作产业或批发产业的重塑曾经开展。随着大数据、云计算和人工智能叠加，推动零售业上下游供应链零碎的改革与重塑，进步供应链的品质与效率。 新批发，是效率的赛场，现在这个关口，大多数企业思考的都是“线上”。日常百货的线上销售配送业务多到瘫痪;企业在终端门店无奈失常开展业务时，开始瞄上线上渠道，本人有线上渠道的“高呼万岁”。提及线上渠道。 基于传统O2O业务模式向更高频次商品服务畛域延长倒退出的全新O2O批发零碎，零碎基于精准LBS定位技术，专一解决电商配送最初一公里难题，完满打造到店+到家+配送+商家入驻，一体化的批发与服务平台，零碎实用同城社区电商，新批发电商，商圈业态等多种O2O模式。 实用多种O2O模式,实现线上线下一体化经营 京东到家模式：以京东到家的商业模式为底本专一平台经营和推广，服务与配送都由商家提供； 社区新批发模式：整合周边商家店铺、供消费者在平台抉择，让周边实体商户都成为你的赚钱渠道； 同城电商模式：汇合本地特色服务与劣势、找准方向定位、疾速笼罩本地商圈打造同城电商平台； 美团外卖模式：一个吃喝玩乐全都有的一站式团购平台，基于定位笼罩同城商圈的娱乐、生存服务。 基于精准LBS定位,用户可轻松查看/切换周边店铺信息 新批发零碎开发基于弱小的LBS定位性能，用户可疾速定位周边数公里以内的门店商家抉择服务实现下单，用户也可手动输出指标地位，零碎依据指标地位定位周边所有的门店商家。 一体化门店治理，引爆线下门店热度 门店可自在设置营业时间，产品库存，配送范畴，配送费用，门店介绍等； 有限增加门店：商家可依据需要有限增加门店数量； 门店业绩统计：每家门店业绩独立统计生成清晰的财务报表； LBS精准定位：用户能疾速获取最近的门店信息，精准引客到店； 门店掌控：平台可对门店进行多面化的管控和调配。 门店领有独立挪动治理后盾 入驻商家门店有本人独立的挪动治理后盾，门店管理员可在手机端间接抉择所属店铺里的产品进行线上展现，并可编辑库存，并领有独立的门店首页。 无缝整合智能收银零碎 门店挪动治理后盾无缝整合收银零碎，门店店员可间接应用手机治理端进行线下收银/核销等。 反对多种配送形式，晋升生产体验 反对到店自提、商家配送、网点配送、第三方配送等多种配送形式，完满解决收发货问题，晋升消费者体验； 用户自提：用户线高低单到店自提，向门店出示核销码或手机号即可进行核销； 门店配送：门店有本人的配送人员，可设置自行配送； 站点配送：以站点为核心圈定配送范畴，用户下单;站点端就近配货，极速送货上门，高速达成“最初一公里”服务； 对接第三方配送平台：反对对接达达、蜂鸟等第三方配送平台，解决中小初创企业成立初期无奈自建平台配送团队的难题，又不升高服务质量。

大电商策略时代，越来越多的人抉择将消费者引入本人建设的独立商城外面，打造本人的品牌。这时，抉择一个开源的电商平台是一个不错的抉择，既升高了电商从业者和创业者的进入门槛，又能够进行二次开发，满足更个性化的服务及需要。 接下来，举荐几款绝对成熟、稳固，且放弃更新的优良的开源电商零碎，心愿能对大家有所帮忙。 1.mall 我的项目是一套电商零碎，包含前台商城零碎及后盾管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采纳Docker容器化部署。前台商城零碎蕴含首页门户、商品举荐、商品搜寻、商品展现、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮忙核心等模块。后盾管理系统蕴含商品治理、订单治理、会员治理、促销治理、经营治理、内容治理、统计报表、财务管理、权限治理、设置等模块。 <img src="https://gitee.com/goutouaa/pic/raw/master/image/20201215162747.png" alt="img" style="zoom:80%;" /> 2.Open-shop 一套齐全开源的微信小程序商场零碎，真正前后台全副开源，具备团购、秒杀、分销、优惠券等流动等性能。 技术框架外围框架：Spring Framework 4平安框架：Apache Shiro 1.2视图框架：Spring MVC 4长久层框架：MyBatis 3数据库连接池：Alibaba Druid 1.0日志治理：SLF4J 1.7、Log4jJS框架：Vue 2.5.1，iview，layer 3.0.3，jquery 2.2.4，jqgrid 5.1.1CSS框架：Twitter bootstrap3.3.7。富文本：froala_editor1.2.2 3. litemall 又一个小商场零碎，litemall = Spring Boot后端 + Vue管理员前端 + 微信小程序用户前端 + Vue用户挪动端 4. XMall 基于SOA架构的分布式电商购物商城 前后端拆散 前台商城:Vue全家桶 后盾管理系统:Dubbo/SSM/Elasticsearch/Redis/MySQL/ActiveMQ/Shiro/Zookeeper等 后盾管理系统：治理商品、订单、类目、商品规格属性、用户、权限、零碎统计、系统日志以及前台容等性能前台零碎：用户能够在前台零碎中进行注册、登录、浏览商品、首页、下单等操作会员零碎：用户能够在该零碎中查问已下的订单、治理订单、我的优惠券等信息订单零碎：提供下单、查问订单、批改订单状态、定时解决订单搜寻零碎：提供商品的搜寻性能单点登录零碎：为多个零碎之间提供用户登录凭证以及查问登录用户的信息

购物车操作业务剖析阐明:当用户点击购物车按钮时,应该跳转到购物车列表页面.页面名称: cart.jsp页面数据: ${cartList} 创立购物Cart POJOpackage com.jt.pojo;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;import lombok.Data;import lombok.experimental.Accessors;@TableName("tb_cart")@Data@Accessors(chain = true)public class Cart extends BasePojo{ @TableId(type = IdType.AUTO) //主键自增 private Long id; //购物车Id号 private Long userId; //用户Id号 private Long itemId; //商品id号 private String itemTitle; //商品题目 private String itemImage; //商品图片信息 private Long itemPrice; private Integer num;}创立JT-CART我的项目创立我的项目 增加继承依赖插件<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <artifactId>jt-cart</artifactId> <parent> <artifactId>jt2007</artifactId> <groupId>com.jt</groupId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </parent> <!--3.依赖工具API--> <dependencies> <dependency> <groupId>com.jt</groupId> <artifactId>jt-common</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </dependency> </dependencies> <!--4.增加maven插件--> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build></project>购物车我的项目构造 ...

往年的「双11」来得比今年更早些，加上后续的「双12」，2020年的最初季度变成了一场长久的「电商争夺战」。 电商商家、带货主播如何在「双11」「双12」这个赛道跑赢竞争对手，除了商品、内容、流传外，更重要地是：外部疾速无效的反应力。 对大多数电商/主播来说，依附Excel进行商品、会员、选品等治理，是无奈之举：国内的CRM销售管理系统价格昂扬而且不好用，而Excel能适配绝大多数的电商平台需要。 像头部主播李佳琦，在选品时仍然采纳Excel做预报： 这两年直播电商异军突起，「横蛮成长」的背地是数字化工具与电商直播等行业的极度不匹配：Excel对多媒体反对单薄，简直没有合作能力，在数据上格局一旦转换十分容易出错。 能够说，Excel与现有的SaaS零碎根本无法应答越来越快、越来越频繁迭代的电商经营模式。 而vika维格表，作为一款反对API的连贯型智能表格，齐全满足电商/主播的需要，实现「生产力」的翻倍。 试想一下，如果有一款产品，可能同时实现： 1）商品信息云端存储，比Excel更加易用的编辑界面，是商品的资料库，也是进销存治理的自动化数据库 2）图片、视频可批量上传，无需调整尺寸，并且反对生成收费图床链接 3）会员管理系统，无需购买CRM销售等SaaS零碎，就能实现与销售零碎的连通 4）一套数据，可对接多个电商平台 5）反对外部在线编辑合作，跨组织材料分享 6）将商品材料、会员数据、供应商数据聚合，实现对立在线治理 7）多维度的个性化视图，一键实现数据可视化，大量缩小数据分析工作 …… 是不是可能实现外部合作与商品数据的「轻捷化」？实现更高速地迭代？ 那么，「李佳琦」们在直播间应用的应该是这样的视图： 当他须要征集用户意见、调整商品工夫时，能够间接批改，背地团队将同步更新这一数据变动，不用重复记录： 而对于电商/主播来说，维格表多视图性能足以让「选品」变成一种视觉享受，但更好看、更便捷的选品治理，只是维格表的利用场景之一。 vika维格表作为新一代反对API的连贯型智能表格，不仅能从多维度解决多媒体数据，同时反对跨平台、跨组织的合作，堪称团队数据合作与项目管理「神器」，对电商/主播来说，次要体现在以下几个维度： 商品治理会员治理我的项目合作1）多媒体视图下的商品治理商品信息管理，是每个电商经营的根底。与便捷的购买体验相悖的是：大多数电商仍旧沿用Excel进行商品数据库治理。 这就造成：文件类别多、条目多、版本多，一旦来到公司电脑，同步就容易呈现问题。 再加上Excel对商品链接、图片、视频等模式的差劲反对——在Excel中调整产品图片大小是每个电商经营的苦楚，更不必提极高的隐性学习老本。 很难设想这所有产生在蓬勃的「电商狂欢」盛况背地。 而vika维格表将终结这场Excel对电商经营、主播的「单方面制裁」。 首先，维格表领有和Excel相似的表格编辑体验，非常容易上手。 同时，vika维格表领有远超Excel的多维视图变换，包含相册、看板视图等，加上行将推出的日历、表单等性能，让直播、新品公布排期轻松可视化，好用、难看、省力。 商品治理的实质是对图片、视频治理，维格表的「附件」维格列反对多媒体模式，秒杀传统电子表格，让商品素材在治理合作的过程中，一清二楚、具体形象。 抉择「附件维格列」，能够搁置多个商品图片、文档、视频等格式文件，反对批量上传的同时，还能够作为商品图片收费图床应用。 图注：反对图片、文档、视频等多媒体「维格列」 应用维格表，电商/主播的经营们好像领有了「三头六臂」，能够齐全「解放生产力」。 不信？ 通过这几个维格列的属性形容，你就会Get维格表为什么是一款「神兵利器」。 1、自增数字：主动商品编码 你能够设定一串商品编码，在每新增一行时，能够主动减少、生成新的编码，无需手动输出，防止谬误与脱漏。 2、单选与多选：品类划分 在每个商品建档之初，使用维格表「单选」「多选」性能，能够为它的品类、渠道等划分归属，也能够为商品的「面料成分」「适宜群体」等打上标签。 后续依据不同维度「分组整顿」更加不便，数据一键可视化。 3、多行文本：商品介绍、卖点合辑 不用为每款商品新建一个Word文档，在维格表中应用「多行文本」就能实现产品介绍、卖点记录。 并且只需输出一次，其余维格表（会员治理、进销存治理、各平台治理、选品治理）间接援用即可，让合作与同步高深莫测的同时轻松便捷。 4、神奇关联与神奇援用 维格表「神奇援用」「神奇关联」反对数据跨表连贯，这象征：一个中央的改变，将同步在所有与之相连的表格内。 这两项性能缩小了大量的重复性工作，例如： 1、一次输出商品信息，多维格表可援用 2、商品明细中，可间接链接供应商、投放媒体/MCN、电商平台等信息，数据更加条理清晰 3、会员治理时，可援用该商品明细 4、进行数据统计时，能够跨表援用会员信息、电商渠道等，配合函数公式输入剖析视图 当商品信息须要更新、降级时，仅需在商品信息数据库里批改，即可同步在会员、销售等维格表中，轻松便捷实现信息同步。 5、函数公式 对于Excel大神来说，维格表的函数公式玩法更加精彩，不仅体现在平面显明的展示模式： 还能够与商品数据库、人员、经销商信息买通，打造专属电商后盾零碎。 ...

业务电商零碎三大黄金链路为：洽购、购物、退货流程。每一个流程都关涉了大量的分布式服务之间调用，其中最简单外围的就是购物流程，以下是一个简略的模仿业务： 技术1.散布式微服务调用2.分布式事务2.1 分布式事务常见计划：(1) XA分布式事务:单零碎多数据库(2) TCC分布式事务:服务链式调用、解决大多数分布式事务场景，次要用于同步实时后果返回场景。留神：对于bytetcc简化版本次要针对于一个接口状况,简化版本通过不同注解代表的不同办法表明confirm、cancel、try，针对于多个接口都须要满足tcc事务的话,须要应用非简化版本的tcc,非简化版本应用不同的类实例实现的同一接口办法示意不同的conform、cancel、try。(3) 可靠消息最终一致性:多用于耗时、异步 并且音讯必须执行胜利的场景(4) 最大致力告诉计划:多用于耗时、异步 并且音讯可有可无的场景；比方：短信， 分布式事务混合应用留神：在很多业务场景下，咱们的分布式事务可能是多个计划一起应用，须要将多个计划的代码拆散，防止各种计划事务烦扰。能够将接口调用拆分成多个接口。 2.2 分布式事务使用创立订单场景(锁定库存)(1) tcc分布式事务:订单的创立(订单创立次要是:库存核心、调度核心、wms核心锁定库存;可销售库存减1、锁定库存+1)中订单核心跟库存核心之间须要实时同步执行(对应上图5.1-5.5);订单核心出错，库存核心不能执行；订单核心胜利，库存核心出错,库存核心本地事务回滚,同时告诉订单核心之前操作进行cancel。当两核心都胜利时候，才发送音讯到MQ，告诉调度核心、WMS核心异步进行库存锁定、出库调度。 （2）可靠消息最终一致性分布式事务:订单创立后告诉调度核心、wms核心出库调度和库存锁定(对应上图5.6-5.8)应用可靠消息最终一致性计划，如果后面TCC分布式事务都执行胜利的话,发送“待确认”音讯给可靠消息服务;可靠消息服务投递音讯到MQ,调度核心生产音讯直至胜利。 1、先执行第一步创立订单，第一步执行胜利后再执行第二步:异步化锁定库存,出库调度。库存核心会发消息给可靠消息服务，可靠消息保障音讯肯定胜利生产以及胜利解决。2、调度外呼接口服务在正确执行完步骤之后会告知可靠消息服务，而后可靠消息服务设置音讯状态为已实现。 3、调度核心跟wms核心应用tcc分布式应用，保障一起胜利/失败。 领取订单场景(扣减库存)领取订单的入口，咱们从订单中核心更改订单中状态为已领取开始；更改订单状态跟库存核心扣减库存须要绑定tcc。剖析以上图咱们晓得:1、领取订单胜利之后，告诉订单核心；订单核心更新状态,订单核心调用库存核心扣减库存须要实时放弃事务一致性,应用tcc分布式事务。如果这一步失败的话，前面所有的 货色都不要去执行。（订单核心批改订单状态和库存核心扣减库存同步保障一致性，一起胜利/失败---图:9.1-9.3） 2、如果1执行胜利的话，订单核心须要告诉库存核心投递音讯到可靠消息服务中去，而后基于可靠消息最终一致性计划实现，库存扣减跟销售出库。订单核心能够间接告诉可靠消息服务:调度出库；而后调度外呼服务收到之后去调用调度服务去调度出库，而后调度核心调用wms核心:创立出库单。 3、如果2执行胜利之后，订单核心间接告诉可靠消息服务减少回来积分音讯，会员服务生产音讯，而后减少本地数据库积分（这个也是可靠消息最终一致性计划）。 步骤3也执行结束的话，订单核心音讯须要发送音讯，订单核心间接发送音讯到mq,而后最大致力告诉服务生产音讯，而后存储音讯到本地数据库，实现音讯的发送。 tcc分布式事务总结tcc分布式事务的灵便利用是保障分布式事务简洁、高效条件；须要建设在对业务模块比拟很熟的教训之上。 1、bytetcc简化模式跟非简化模式何时应用? 对于bytetcc简化版本次要针对于一个接口状况,简化版本通过不同注解代表的不同办法表明confirm、cancel、try，针对于多个接口都须要满足tcc事务的话,须要应用非简化版本的tcc,非简化版本应用不同的类实例实现的同一接口办法示意不同的conform、cancel、try。 2、业务中如何分辨tcc中的try,confirm,cancel? tcc须要灵便应用，针对于同一个办法有前后两种状态的时候,一个办法外面做try,confirm,cancel逻辑判断如果针对于一个业务多个办法时候，tcc的三步骤会贯通各个办法中(先执行的业务办法当作try来准备资源和cancel开释资源，对于后执行的业务办法当作confirm来确认资源),针对于只有单个步骤的操作，咱们的confirm有时候可能间接省略；try就是执行指标操作，cancel就是撤销指标操作(比方会员积分更改) 针对于有转账场景：转账有转账人，被转账人之分；指标后果就是confirm须要实现的后果；try阶段:转账人扣减金额到锁定金额confirm阶段:转账人锁定金额扣减增加到被转账人金额 cancel阶段:cancel是对资源开释,对try的反向操作,此时执行:转账人金额从锁定金额变动到转账人金额。 电商中库存锁定场景: 在提交订单时候,库存核心的库存会变动,可销售库存缩小,锁定库存减少,最初执行sql更新操作。针对于这种业务场景,指标后果业务是一步到位的,所以咱们须要在这个办法外面进行tcc操作。 提交订单简化次要工作是:可销售库存减、锁定库存加；所以tcc最初指标是锁定库存加；因为try阶段:可销售库存减cancel阶段:可销售库存加confirm阶段:锁定库存加 /** * 更新销售库存： * try阶段：销售存库减 * cancel阶段：销售库存加 * @throws Exception */@Overrideprotected void updateSaleStockNum() throws Exception { //订单的每一个商品的可销售库存减1 for (商品 do:商品列表) { System.out.println("执行try操作:"+tccType); do.setSaleStockNum(do.getSaleStockNum()-购买数量); }else if(TCCType.CANCEL.equals(tccType)){ System.out.println("执行cancel操 作:"+tccType); do.setSaleStockNum(do.getSaleStockNum()+购买数量); } }}/** * 更新锁定库存： * confirm 锁定库存加1 * @throws Exception */@Overrideprotected void updateLockedNum() throws Exception { //更新锁定库存 for (商品 do:商品列表) { if(TCCType.CONFIRM.equals(tccType)){ System.out.println("执行confirm操作:"+tccType);do.setLockedStockNum(do.getSaleStockNum()+购买数量); } }}领取订单:领取核心领取结束之后告诉订单核心发动领取实现告诉,订单核心会同步通过tcc告诉库存核心扣减库存:指标锁定库存减、已销售库存加。所以咱们把指标的第一步当作tcc的try阶段，confirm阶段在第二步。 ...

2020 年双十一来了！ 往年天猫双十一流动分成了两波，10 月 21 日开始商品预售，消费者须要提前领取定金，11 月 1 日 - 3 日为第一波买买买的工夫，11 月 11 日为第二波买买买的工夫。 互联网时代和消费者购物习惯的扭转，为电商平台（天猫、淘宝、京东、拼多多等）带来宏大的线上流量。商家通过入驻平台共享互联网流量红利，实现业务增长。 但依附于电商平台的商家，被动的承受平台所定义的流动规定和流量搀扶，所有的流量均不属于本人。随着入驻商家减少，获客更难、老本更高成为商家面临的最大难题。 不少商家为了走出窘境，开始寻求新销售模式，采纳公域引流+私域积淀+用户经营治理的全局营销玩法，能够不受限制的触达用户，促成转化。往年疫情影响，直播、短视频等新模式的呈现，更是减速了商家私域流量的倒退。 积淀流量，打造品牌的私域电商平台在第三方电商平台经营过程中，重视已有流量的转化和积淀。通过营销卡片、售后服务、福利流动等疏导，将用户转移到本人的公众号、社群等平台上。 基于微信生态，买通公众号、视频号、微信群、直播等渠道，对用户进行精细化经营。构建电商小程序，实现流量变现。重视数据积淀和数据分析，通过数字化技术让数据产生价值，推动商家的业务倒退。 商家依赖第三方电商平台，尽管在倒退初期能够更好的借助平台开展业务，但一旦遇到像疫情这样的突发事件，就会发现，以往的销售模式过于被动，无奈被动触达用户，面临销售窘境。所以商家通过私域流量经营和私域电商转化，是实现用户增长、流量变现的无效形式。 ▲ 玩物志「公众号+视频号+微信群」全面倒退，打造最强的内容体系 分享裂变，扩充商家的用户群体商家打造本人的私域流量池后，就须要通过更多的形式，来不断扩大流量池的体积。在做分享裂变流动中，商家须要关注以下几个外围点： 明确本人的用户属性，触达精准用户群分享裂变模式的链路要短、且流程顺畅奖品不仅要满足用户群的需要，还要重视价值包装分享文案要切实感动用户群体，能力起到裂变作用具体的执行计划： 向在第三方电商平台实现交易的用户发放卡片，疏导用户进入微信群、电商小程序支付福利好友助力 0 元取得商品、分享流动海报收费试用、1 元商品限时抢购，通过「分享+收费」的营销策略减速用户分享与转化构建二级分销返佣，用户分享、好友购买，均可取得相应的处分，以此打造用户裂变模式，扩充用户群促活用户，进步用户粘性商家取得私域流量后，就须要通过经营体系来继续促活用户，进步粘性，免得用户散失，其外围点有： 重视品牌建设，获取用户的品牌认同感全渠道、全链路、全场景触达用户重视商家与用户之间的连贯，造成强关系具体的执行计划： 借助电商平台、自媒体平台、社交平台，进行全渠道宣传利用公众号、视频号输入与品牌相干且用户感兴趣的内容针对社群的精准定位，邀请对应的用户群体，有针对性的经营治理对不同渠道取得的用户，联合用户标签进行分层治理。价格敏感的用户，分享特价商品和流动；重视品质的用户，分享高品质的好物举荐；违心参加分享的用户，分享营销流动等利用营销工具（直播、音讯推送等）实时触达用户构建会员体系、积分体系，加强商家与用户的关系，进步用户粘性笼罩全链路的用户行为监控和数据分析，优化产品和经营形式进步转化，实现 GMV 增长所有的电商平台和经营动作，其终极目标为 GMV（成交总额）增长。具体的执行计划： 好的商品能力留住用户，商家应提供用户想要的商品和服务一直优化电商平台，提供商品购买、好物举荐、优惠活动等功能模块，满足用户一站式便捷的购物体验推出 VIP 卡、包邮卡、年卡等，为用户发明更多权利和价值的同时，晋升用户的生命周期▲ 玩物志好物商店的「买手举荐」模块 小结商家构建本人的私域电商平台，是商家冲破对平台方的依赖，加强企业生存能力的无效伎俩。商家须要动摇本人的战略规划，将数字化转型当作一项长期的工作来进行。在转型中抓住拉新、促活、留存、转化四个要害局部，摸索出适宜本人的产品体系和经营体系。同时须要重视平台数据的买通和积淀，利用数字化技术优化经营模式，实现智能化治理，提高效率。

业务电商零碎三大黄金链路为：洽购、购物、退货流程。每一个流程都关涉了大量的分布式服务之间调用，以下是一个简略洽购流程的模仿业务： 其能够分为色彩不同标记的三局部：洽购入库、洽购入库单审核、洽购结算单审核。 技术1.散布式微服务调用2.分布式接口幂等性保障2.1 幂等性保障常见计划：

业务电商零碎三大黄金链路为：洽购、购物、退货流程。每一个流程都关涉了大量的分布式服务之间调用，其中最简单外围的就是购物流程，以下是一个简略的模仿业务： 技术1.散布式微服务调用2.分布式事务

电商+小游戏火爆的趋势已愈发显著，为了帮忙商家更好的留住用户、促成沉闷，淘宝购物小程序已率先反对商家店铺公布创意互动小游戏，进一步实现电商与小游戏的紧密结合，抢占消费者注意力！ 对于游戏开发者而言，则意味着休闲品类的小游戏与电商联合的利用场景将会更加广大，大家能够脑洞大开、尝试做更多的营销互动类小游戏！ 当初，Egret Engine已与淘宝创意互动实现底层技术对接，开发者只须要将引擎版本升级到5.3.10、Egret Launcher降级至1.2.22，即可轻松实现将游戏一键公布至淘宝购物平台！ 淘宝创意互动接入指南见下： 一、开发环境筹备 1.注册商家利用账号； 2.下载淘宝开发工具； 3.对于用户受权，用户信息等零碎性能，请调用平台提供的 API； 4.白鹭引擎版本 5.3.10 以上； 5.EgretLauncher 版本 1.2.22 以上。 二、创立小游戏和可视化编译打包小游戏 1.应用测试版的 Egret Launcher 创立一个 Egret 游戏我的项目，或者将原有的 Egret 我的项目导入； 2.导入或者创立实现后，会在 Egret Launcher 的列表里看到该我的项目。点击公布设置: 3.抉择“淘宝创意互动”标签，点击确定，创立淘宝我的项目； 4.创立胜利后，点击公布标签，能够可视化的公布小游戏包； 5.游戏代码类型：把白鹭工程里的代码编译淘宝我的项目里； debug：js 代码不进行uglify 混同，便于 debug 调试；release：js 代码进行 uglify 混同压缩；6.淘宝创意互动我的项目构造文件阐明： app.css ：利用的全局款式文件，个别不须要批改。app.js：注册利用，获取利用的启动、显示、暗藏等音讯。app.json：利用的配置文件。js 目录：白鹭我的项目编译进去的游戏代码manifest.js：用于加载依赖的 js 文件mini.project.json：用于配置我的项目用到的文件格式，如果用到了非凡的文件格式，须要在这配置package.json：我的项目形容文件pages/index 文件夹： * egret.tbgame.js：白鹭适配层文件* index.axml：入口的页面构造* index.js：入口类* tools 文件夹：一些工具类，不要批改resource : 游戏的图片、音频等资源文件三、装置到手机 1.下载开发者工具； 2.点击【商家利用】->【关上我的项目】，抉择方才创立好的淘宝创意互动我的项目； 3.我的项目类型，抉择商家利用； ...

电商小程序围绕着拉新、转化、留存等指标，有很多玩法，如何玩好常见的积分、拼团、社群？还有哪些玩法值得咱们借鉴的？ 玩法一：积分通过制订积分规定，以积分兑换现金或奖品吸引用户参加。商家应尽可能多将支付积分笼罩到所有版块中，能力更好的进步用户活跃度和激励生产。「好物商店」小程序的金币（即积分）获取形式多达九种，包含签到、购物、分享商品、评估、邀请好友、阅读文章、关注公众号、欠缺信息、增加到我的小程序。 「好物商店」小程序的玩币规定，丰盛多样的形式进步了用户的参与度 玩法二：拼团消费者在优惠价格的吸引下，自发邀请好友组团，在小程序上以优惠价格实现商品购买。常见的拼团模式包含： 新人团，限定新用户加入，重在拉新；一般团，最常见的拼团团购，任一用户都能够加入；超级团，须要较多的人参加能力成团， 依据成团人数来制订阶梯价格。拼团利用其促销和社交属性，实现裂变流传，迅速打造口碑效应。 玩法三：社群社群是商家与用户沟通最间接最无效的渠道，商家在经营中应重视社群的气氛，利用群规、热门话题探讨、KOL、会员、抽奖等形式来减少用户的归属感和参与感，再通过好物分享、优惠活动等唤醒用户和疏导生产。 「好物商店」小程序的入群疏导 玩法四：实时榜单榜单性能基于「节俭商品抉择工夫、取得专家举荐、从众、竞争」等用户心理，能够利用在电商小程序中，例如邀请好友数的排行榜，累计积分排行榜、热销商品排行榜、小游戏玩家排行榜等。 具备实时榜单性能的产品置信大家并不生疏，公众点评的必吃榜、淘宝的滞销榜、游戏的排行榜等等，均是依据某种或某几种维度的指标值大小排序，并实时同步至利用前端。利用「实时数据库」，实时同步数据变动动作（新增、更新或删除）的变动，即是一个简略无效的办法。 实时数据库是什么？哪些小程序业务场景会用到？如何应用？7 月 29 日早晨 20:00，小程序开发实战直播课，通晓云大前端组长李海鸿老师将为大家一一解答。课程详情如下： 连忙扫码预约观看吧 ????

1.谈谈你对供应链的了解？ 首先根底的洽购，入库，销售出库的根本流程。洽购的话，先填请购单，生成洽购单，洽购了的货色还能退，还须要提供返厂。洽购洽购的是供应商的货色，还须要有供应商的治理。对供应商资质的审核。对供应商治理，子公司治理，仓库的库区库位这些都属于业务的根本数据管理。有一个独自的我的项目。入库这边有分好多种入库洽购入库，销退入库，损益入库。库存这边又有好多作业，盘点，损益，调整。库存这边又分为仓库库存，销售库存，货位库存。2.有经验难搞得业务? 2个月前做供应链新旧零碎切换的时候，一个仓库有一万个商品。如何把这些商品导入到库存里还要生成一张单子给财务记账。逻辑有学生成单子。再在审核的时候把单子外面的商品导入到库存中。库存有加有减哦。怎么保障要么都胜利要么都失败。保障一致性哦。业务是要生成一张单子用于记账。 首先1万多条商品不可能同步去做。可能是每次解决100~200个。同步接口容易超时。这些数据可能增加的时候校验通过了，而且也不不便增加。只有通过导入来做。先把数据校验好，校验商品数据，校验库存的库区库位，10000条数据全都校验好。而后mq分批去100个位一批，掉库存接口。10000个数据就发100个mq。库存解决一批就通知我这一批解决胜利了，依据这边返回给我的音讯查问的出一个进度。通知他当初解决到第多少批了。管制生产端的生产速度。不管制的话容易把库存拖死。

利用Redis increment 的原子操作，保障库存数平安先查问redis中是否有库存信息，如果没有就去数据库查，这样就能够缩小拜访数据库的次数。 获取到后把数值填入redis，以商品id为key，数量为value。 留神要设置序列化形式为StringRedisSerializer，不然不能把value做加减操作。 还须要设置redis对应这个key的超时工夫，以防所有商品库存数据都在redis中。比拟下单数量的大小，如果够就做后续逻辑。执行redis客户端的increment，参数为正数，则做减法。因为redis是单线程解决，并且因为increment让key对应的value 缩小后返回的是批改后的值。 有的人会不做第一步查问间接减，其实这样不太好，因为当库存为1时，很多做减3，或者减30状况，其实都是不够，这样就白减。扣减数据库的库存，这个时候就不须要再select查问，间接乐观锁update，把库存字段值减1 。做完扣库存就在订单零碎做下单。样例场景： 假如两个用户在第一步查问失去库存等于10，A用户走到第二步扣10件，同时一秒内B用户走到第二部扣3件。因为redis单线程解决，若A用户线程先执行redis语句，那么当初库存等于0，B就只能失败，就不会出更新数据库了。 public void order(OrderReq req) { String key = "product:" + req.getProductId(); // 第一步：先查看 库存是否短缺 Integer num = (Integer) redisTemplate.get(key); if (num == null){ // 去查数据库的数据 // 并且把数据库的库存set进redis，留神应用NX参数示意只有当没有redis中没有这个key的时候才set库存数量到redis //留神要设置序列化形式为StringRedisSerializer，不然不能把value做加减操作 // 同时设置超时工夫，因为不能让redis存着所有商品的库存数，免得占用内存。 if (count >=0) { //设置有效期十分钟 redisTemplate.expire(key, 60*10+随机数避免雪崩, TimeUnit.SECONDS); } // 缩小常常拜访数据库，因为磁盘比内存访问速度要慢 } if (num < req.getNum()) { logger.info("库存有余"); } // 第二步：缩小库存 long value = redisTemplate.increment(key, -req.getNum().longValue()); // 库存短缺 if (value >= 0) { logger.info("胜利购买"); // update 数据库中商品库存和订单零碎下单，单的状态未待领取 // 离开两个零碎解决时，能够用LCN做分布式事务，然而也是有概率会订单零碎的网络超时 // 也能够应用最终一致性的形式，更新库存胜利后，发送mq，期待订单创立生成回调。 boolean res= updateProduct(req); if (res) createOrder(req); } else { // 减了后小小于0 ，如两个人同时买这个商品，导致A人第一步时看到还有10个库存，然而B人买9个先解决完逻辑， // 导致B人的线程10-9=1, A人的线程1-10=-9，则当初须要减少刚刚减去的库存，让他人能够买1个 redisTemplate.increment(key, req.getNum().longValue()); logger.info("复原redis库存"); } }update应用乐观锁updateProduct办法中执行的sql如下： ...

阿里妹导读：非结构化数据的内容占据了当前数据海洋的80%。换句话来说，就是我们都被“非结构化数据”包围了。由于非结构化数据的信息量和信息的重要程度很难被界定，因此对非结构化数据的使用成为了难点。如果说结构化数据用详实的方式记录了企业的生产交易活动，那么非结构化数据则是掌握企业命脉的关键内容，所反映的信息蕴含着诸多企业效益提高的机会。而对大部分组织而言，掌握先进的非结构化数据分析能力仍是从“大数据”中获得价值的重大挑战。当前，数据技术及产品部对结构化数据处理和应用已经具备了成熟的技术以及产品方案。为了应对日益增长的非结构化数据诉求，非结构化数据体系通过覆盖非结构化数据规范、数据设计、算法能力、服务能力等来解决这一问题，该体系是对OneData体系的非结构化数据的补充和完善。已经赋能了集团内很多业务取得了非常好的效果，而这只是刚刚开始。 非结构化数据概述“非结构化数据”是什么？相较于记录了生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、 HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。 相对于结构化数据，非结构化数据具有以下特点：数据存储占比高、数据格式多样、结构不标准且复杂、信息量丰富、处理门槛高。 当前行业公认：非结构化数据占数据总量的80%以上。结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，非结构化数据包含各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件、机器数据等。 非结构化数据没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现。 下面对比一下结构化数据和非结构化数据的区别： 结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。 结构化数据格式形式如图下： 非结构化数据，是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据-图片格式如下图所示： 非结构化数据包含的信息量丰富。非结构化数据与结构化数据最大的区别在于蕴含信息量非常丰富，同样以图片为例，请看下图： 你看到了多少信息？不妨我们一起看一看： 人物：女人，短发，佩戴项链，做了美甲，......衣服：女装，黑色T恤，长袖，低领，白色裤子，薄款，紧身文字：秋定制，流金诗意，2折包邮，custom这是一些显性信息，可以看出一张图片里面的显性信息就已经很多了，当然还有很多隐形信息。比如： 1.衣服材质：纯棉2.特点：时尚的版型，贴身，显身材...... 由此可以看出非结构化数据隐含的信息量非常丰富。 非结构化数据一般不能直接使用，需要通过算法等手段进行处理。但因非结构化数据本身的特点，处理难度大。比如：对评论文本信息的情感分析。为了实现情感分析，需要使用算法进行复杂的处理，通过大量的数据训练才能完成。以商品评论数据来看，对于结构化的评论如下表： 结构化评论数据 可以直观看出用户感情是负向的。 同一个买家的非结构化评论：我在这家买了，缺少螺丝，商品还有划痕直接不管。 根据以上的评论内容，如果要确定买家的情感，就没那么简单了。需要使用NLP算法，并经过算法效果评估等一系列过程。 因此，当前非结构化数据的处理门槛还是很高，处理难度还比较大。 非结构化数据的价值及应用非结构化数据因其包含丰富的内容、多样化的形态以及广阔的想象空间，必将引爆将来的市场，无论是娱乐、教育、医疗、生活等，都将产生更丰富的非结构化数据场景、使用更智能的数据处理方式。接下来，我们就针对当前的一些场景简单了解一下非结构化数据的价值。 ImageNet：改变AI和世界的图片 2006 年，李飞飞开始反复思考一个问题。 当时的李飞飞才刚刚在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）任教，她看到整个学界和工业界普遍流行一种想法，都在致力于打造更好的算法，认为更好的算法将带来更好的决策，不论数据如何。 但李飞飞意识到了这样做的局限——即使是最好的算法，如果没有好的、能够反映真实世界的训练数据，也没办法用。 李飞飞的解决方案是：构建一个更好的数据集。 “我们要详细描绘出整个世界的物体。”李飞飞说。由此生成的数据集名叫 ImageNet。 相关论文发表于 2009 年，最初作为一篇研究海报在迈阿密海滩会议中心的角落展示出来。但没过多久，这个数据集就迅速发展成为一项年度竞赛，衡量哪些算法可以以最低的错误率识别数据集图像中的物体。许多人都认为 ImageNet 竞赛是如今席卷全球 AI 浪潮的催化剂。 尽管经历了很多艰辛，但是最终 ImageNet改变了人们认识数据和算法的方式。“ImageNet 思维所带来的范式转变是，尽管很多人都在注意模型，但我们要关心数据，”李飞飞说：“数据将重新定义我们对模型的看法。” 自 2010 年以来，谷歌、微软和 CIFAR 推出了其他一些数据集，因为事实表明深度学习需要像ImageNet 这样的大数据。 “图片，很多很多的图片”，作为非结构化数据的一种，ImageNet向我们展示了图片的巨大威力，而我们相信，这只是刚刚开始。 店小蜜：智能客服的养成之道 2016年3月，一个名叫“我的小蜜”的人工智能客服就出现在了手机淘宝和手机天猫的APP中，它可以说是店小蜜的前身，当时，它的主要工作是担当平台客服，为用户解决催发货、退货退款、投诉和售后保障等问题。“我们开发‘我的小蜜’，是为了让用户能以最快的方式找到解决问题的途径。” 小蜜的产品经理南山回忆起团队初创时的往事，这样说道。 整个淘宝天猫电商平台的用户有好几亿，如果让每个用户都能用快速客服通道来联系客服，显然会对淘宝客服团队造成巨大压力。怎么办呢?人力不能解决的问题，就靠技术来解决。客服人员忙不过来，就请智能客服来帮忙。阿里每天大量的真实交易互动，让用户的问题都以数据的形式沉淀下来。通过这些数据，开发团队可以得知哪些问题最高频。而这些数据也让小蜜不断地进行强化学习，变得越来越“聪明”，应答准确度越来越高。 客服系统产生的文本、语音成了丰富的宝藏，通过对这些文本、语音的智能化处理，店小蜜逐渐成为了“最懂电商的客服机器人”。 “知识，各行各业的知识”，店小蜜的成功从一个角度证明了对文本、语音的运用，可以释放出来的巨大能力。我们相信，这只是刚刚开始。 智能安保：智能化办案 2018年11月5日到10日，首届中国国际进口博览会在上海成功举办。本次进博会有一个大的亮点：智能安保。 在本次安保活动中，上海公安局“智慧公安”产品“智能警务中台”成功亮相，通过对辖区1.5万摄像头的全量接入，实时解析，实现民警的智能化办案。基于全网全视频数据结构化的提取，实现人、车多维特征布控，触网自动告警，融合视频结构化信息、MAC、IMEI、RFID等进行多维研判，对目标嫌疑人进行行为轨迹跟踪。 ...

“我们的盈利绝对不是减少投资，或把亏损业务砍掉所得到的。”——刘强东 作者 | 郭晓康来源 | 盒饭财经在经历了明尼苏达之殇后的刘强东又能松一口气了。 8月13日，京东集团发布了2019年第二季度业绩报告，四大核心指标全面飘红，多项数据创历史新高，就连常年亏损的京东物流也迎来了盈亏平衡点。 刘强东罕见地出席了财报发布后的电话会议，还特地强调，“我们的盈利绝对不是减少投资，或把亏损业务砍掉所得到的。” 京东通过Q2财报向外界秀肌肉，资本市场做出回应，Q2财报发布后，京东股价大涨12.89%，重新站上30美元。其实年初至今，京东的股价已经累计上涨超过50%。上周五（8月16日）京东股价大涨 3.75%，收盘于每股 31.29 美元，主要是受旗下合资企业“京东到家”正在筹备赴美 IPO 消息的刺激。 不过，这份漂亮财报背后，主要依靠盘活存量还是吸引增量，关系到其增长能否持续。 挤一挤总会有的京东Q2财报显示，Q2单季度营收1503亿元，超出分析师预期，为历史单季最高。在非美国通用会计准则下，京东已实现连续14个季度盈利，2019年Q2净利润为36亿元，同比增速644%，为历史新高。 ▲京东Q2财报数据（净收入同比增长表） 从2019年京东第一季度财报营收1211亿元，净利润33亿元，创下历史最高盈利记录，到Q2财报营收持续增长，净利润也同比暴涨之时。京东正在努力表达一个信号，京东是一家很能赚钱的公司。 刘强东经历了明尼苏达之殇后不再秀恩爱也不再出现在公众视野中，京东也四面楚歌了四五个月，但这两个季度的财报数据又让刘强东昂起头来。 可事实真的如此吗？ 首先，第二季度京东实现了净收入1503亿元人民币，同比增长22.9%，虽然营收为历史单季最高，但从增速上来看，呈一路下滑的趋势，22.9的同比增速相对比Q1的20.9%已经有所回升，也不算很耀眼。 再者，Q2净利润36亿元同比增速为644%，看数字很吓人，但对比Q1净利润的33亿元，环比增速为9.1%，这其中还有京东“618”的加持。 不过，同比净利润增速644%远高于同比净收入增速22.9%，这个数据落差是如何来的呢？ 从财报来看，第二季度电商业务为京东贡献1335亿元收入，占89%，包括物流在内的服务业收入占比不过11%。 从增速来看，京东物流业务Q2取得了98%的同比增速，电商业务仅仅实现了20.8%的同比增速，可喜的是，曾经的亏损钉子户京东物流迎来了盈亏平衡点。 在此背景下，电商业务不过是正常发挥，而Q2净利润环比暴增真正的功臣是，不再亏钱的物流业务。 从财报可以看到，与去年同期相比，本季度京东履约成本增速为6.1%，一般及行政费用同比增长了5.02%，也均远低于营收22.9%的增长速度。所谓“履约费用”，指从用户下单到商品配送再到售后服务全流程费用，即为完成整个销售动作所需要的全部费用，其中物流费用占大部分。 ▲京东履约成本同比增速表 而这是基于京东物流规模化效应的连锁反应，此指标的下降，意味着京东物流成本下降与效率提升，既让我们明白了京东物流实现盈亏平衡的原因，也一定程度上解释了京东集团利润为何超出了之前市场预期。 以京东集团的体量，履约费用即使下降1%，就意味着其可以节约数亿元的成本。 费用减少，勒紧裤腰带，是京东净利润增速远高于营收增速的主要原因，36亿的利润，有相当一部分来自降本增效。 杯酒释高管，挥泪斩兄弟除了业务上节流降成本，人事变革，薪酬调整在京东也掀起了血雨腥风。 在刘强东发生了明尼苏达事件之后，京东从历史最高值700多亿美元的市值直接跌落到谷底，整个集团都笼罩在阴沉的氛围中。 负面事件持续发酵，资本市场持续看瘪，京东面临上市以来最危急的时刻。 在2月中旬的京东集团开年大会上，京东宣布，“2019年将末位淘汰掉10%的副总裁级别以上的高管”，一时间舆论哗然。作为一家拥有18万员工的企业，京东此轮调整高管可能达到几十甚至上百人规模。 自此开始，人事大动荡。3月15日，京东宣布张晨卸任京东首席技术官；3月19日，京东宣布首席法务官隆雨，因为个人职业发展和家庭原因，提出辞职；4月4日，京东首席公共事务官蓝烨，碰巧也因为个人和家庭原因提出离职。 4月9日，京东两位高级副总裁——7FRESH事业部总裁王笑松和3C事业部总裁胡胜利也被调离原岗位，京东给出的理由是“核心高管轮岗计划”。 年会推杯换盏中宣布末尾淘汰制，后续马上有动作，铁腕强化了执行力。那段时间，京东股价因为人事地震不降反升，资本市场的反馈证明京东此举的正面效果。 在4月12日的公开信中，刘强东再次强调，“混日子的人不是我的兄弟，真正的兄弟一定是一起拼杀于江湖，一起承担责任和压力，一起享受成功成果的人。”在信中，刘强东还表示，京东已经四、五年没有实施末位淘汰制，人员急剧膨胀，混日子的人越来越多，这必须改变。 随着规模增长，一直毛巾拧水的京东，内部成本控制也遇到挑战。有京东高层透露，去年一年，京东光采购服务器的开支就高达80亿人民币。 如今不仅是高管流动，底层员工薪酬结构变化也是京东砍成本，提效率，增利润的手段。 曾有报道称，京东将取消旗下快递员的底薪，增加快递员收件任务，揽件数量将计入绩效考核，直接影响工资收入，还将快递员公积金系数从12%下调至7%，而以上举措极大可能会降低快递员的收入。 而北京不同片区的几位京东快递员均表示取消底薪和下调公积金的情况属实，并且与公司签订了相关文件。 4月15日凌晨，网传刘强东发内部邮件《致全体配送兄弟的一封信》。在信中刘强东表示，京东物流2018年全年亏损超过23个亿，这已经是第十二个年头亏损了。如果这么亏下去，京东物流融来的钱只够亏两年的！公司所做的这一切，只想让京东物流可以生存下去，只想让大家的日子过得更好、更加长久！ 刘强东在内部信中表示，公司绝对不会取消配送员的五险一金，会对大家的未来负责；取消配送员底薪提高揽件提成，是为了让京东物流生存下去。 从财报中看，优化这一部分成本，多劳多得的方法是奏效的。 Q2财报中，物流及其他服务收入同比大幅增长98%，并首次实现盈亏平衡。 辞高管，大裁员，取消底薪降公积金比例，京东一系列降人力成本的手腕对第二季度36亿的利润功不可没。 投入技术与沉向低线如果说挤利润是为了现在财报好看，稳住资本市场，把形象危机中的京东拉回正轨，那加大技术投入和下沉市场布局，是为了长远发展。 在2017年的开年大会上，刘强东喊出，“未来12年京东只有三样东西：技术！技术！技术！” 在京东Q2财报上，技术研发投入同比增速为32.1%，高于营收增速。 ▲京东技术投入环比增长表 刘强东在京东二季度业绩电话会议上表示，我们会继续加大技术投资，比如会对人工智能、大数据、云计算继续持续性投资。 不难猜测，未来京东会继续追加技术研发投资。 而作为中国电商前三巨头的京东，自然不会放弃下沉市场，这从Q2财报上也有体现。 根据京东方面公布的数据显示，今年的京东618全球年中购物节期间，低线级市场下单金额同比增幅达全站2倍。 与此同时，京东也在下沉市场逐渐提升用户增长的效率。截至2019年6月30日，京东过去12个月活跃用户数增长至3.213亿，较上一季度环比增长了1080万。相比较，去年同期京东过去12个月活跃用户数为3.138亿。 在京东的财报分析会上，刘强东、京东零售集团轮值CEO徐雷均着重强调了低线市场。 刘强东在解释履约成本率下降的原因时表示，四年前让京东物流大举进入3-6线城市，刚刚开始，订单密度较小，因此物流成本较高，随着低线城市拓展结束，特别是大量外部订单进入，导致物流成本大幅度下降。 而据徐雷透露，京东目前来自于三至六线城市的用户增速高于一二线城市，尤其是在新用户当中，有将近七成是来自于低线城市的。徐雷称，按照收货地址去看，整体用户中超过一半是来自于低线城市。 今年从4月开始，京东相继入股五星电器；收购迪信通9%的股份；投资生活无忧；领投新潮传媒10亿元融资，这都是在面向低线市场布局。 根据京东方面的表述，在今年十一前后，京东会升级与腾讯合作的微信一级入口的资源，打造一个针对微信的生态，尤其是女性和低线市场的一个新的模式，这也有利于是获得低成本流量的动作。 ...

阿里妹导读：伐薪是阿里巴巴高级技术专家，14年初入阿里时，没有过多地思考业务痛点和了解业务策略。后来，经历过晋升，当晋升评委，主动学习业务，最后，完成了从技术专家向综合性 TL 转变。这一路下来，总结了不少经验，今天，分享给你们。最近刚过晋升季，本身也作为评委参与了一些同学的晋升，整体上觉得业务与技术链接比较好的同学容易脱颖而出，另外也看到有些同学在业务理解上存在一些问题，也促使我最近一直在回顾和反思最近几年的经历，发现还是有很多可以写的，在此记录下来，希望能给新同学或者迷茫的同学带来少许启发。 首先我说下自己的经历，我在14年才加入阿里，以前也做的是2C的电商业务，现在想想以前是真的不懂业务，也没有业务意识，自己也不会去思考业务痛点和了解业务策略，几乎从来没和业务方（运营）沟通业务，都是和产品沟通需求（后面会说需求和业务的差别）。 晋升成功之后，我就陷入了迷茫之中，如果我不接触一线业务，是不可能有更大的成长和发展的，在和老板多次谈话的过程中，我逐步理清了我之后的方向，那就是做业务、技术两手都要抓的人，补齐业务理解，带动周围的同事一起加油。 为了促进业务的理解，我主动要求加入干部组织，了解更多技术 TL 的信息，主动阅读各种业务方的周报，遇到不理解的策略，厚着脸皮去找非对口的运营去问，由于没有直接对接的业务，因此也没有谁邀请我去做市场走访，因此我更多的是去看别人的走访记录去理解商家遇到了什么问题，目前市场的状况是怎么样的，主动思考业务问题，并且学习 odps 自己去分析数据，很多疑问用数据一查便知，主动去梳理 CBU 业务的产品树和对接团队，理清业务和产品脉络，在这种情况下，我对业务的理解逐步清晰起来。 此后各种主动或者被动的变化，负责的业务也越来越多，团队最多达到18人，是一年前的9倍，一开始业务带的很多觉得是一种荣耀，但是后来也慢慢发现，业务做的多，不如业务做的好，因此后面又和老板做了一些调整，团队负责的东西也越来越聚焦，目前主要负责 CBU 的营销、导购、内容以及工程技术，是 CBU 源头厂货战略的一线参与者，也是大促的前端对口 team 和主要搭投产品 owner，同时技术上也有不少抓手。自此，个人算是完成了从技术专家向综合性 TL 转变，接下来主要对自己在技术理解和判断上做一些回顾和总结，希望能给有同类问题的人一些小小的帮助。 业务先赢是技术第一要务首先对于业务先赢这一点，我相信大家是没有争议的，一个公司是因为先有业务模式，才去招兵买马，组建研发团队的，皮之不存毛将焉附，业务好坏决定了公司的营收和前途，也决定了研发的效益和去留，因此技术人员首要任务是先把业务支持好，在这个前提下，再来讲技术沉淀和技术红利，支持业务又分这么几种层次，按对业务的影响程度排序，我整理了一个图： 这个图主要把研发过程对业务的影响分为了6类： 1.按时交付，质量一般，大概就是对外包的要求； 2.技术增值，能够很快而且很爽地完成交付，这种情况下需要磨刀或者升级研发工具，会存在研发效能提升的机会，事实上研发大部分的技术沉淀也会在此，就是升级自己的研发流程和工具，提升自己的交付效率和研发体验。我们听过业务方对我们最多的诉求就是希望快速上线，因此研发效能是技术的生命线。 当然研发效能提升也没那么容易，而且很难量化，因为即使是同一个人，不同时间面对的事情也是不一样的，而同一个事情，在不同阶段的策略和细节也不一样，因此即使你做了一些研发效能提升的事情，也很难说到底对交付效率提升了多少，很多情况下会是研发自己觉得爽了，当然研发自己爽这也很重要，因此对于这类研发效能类工具，研发满意度和用户数是比较重要的评价指标；其他类型的，尽量找定量结果，通常是一些可模式化的工作，比如还原一个视觉稿的速度，客户端发版的速度，编写一个 http 接口的速度，上线一个应用的速度。 3.技术增值，除了按时完成交付之外，还能把产出质量做得很好，比如端的体验（流畅度、性能）、稳定性、接口的速度与数据实时性，安全性等，按理说这些是基本的要求，为何要成为技术的增值价值呢？ 因为从软件工程的角度来讲，软件质量是一定有问题的，而且与项目复杂度和周期成正比，而且业界也没有标准，说什么规模、特质的业务应该达到什么样的体验，因此这里更多要依赖于技术人员的工匠精神与技术挖掘能力，而且软件质量看起来对业务没有直接驱动作用，但是在竞争对手足够多而且用户更换成本又低的情况下，软件质量的好坏对用户留存有一定的影响。这是定性，当然大部分研发的困境也就在此，就是如何量化体验提升对用户转换和留存的价值？ 如果无法量化，那么在软件体验上应该投入多少呢？ROI 如何衡量呢？当然有一点可以肯定的是，你的质量要做到一定范围的领先，超过同类产品，那么你的增值价值就更能体现，对于技术本身就是业务的公司如云计算公司，技术产品本身的质量对业务的价值则非常明显了。 4.仍然是技术增值，但是这里的技术具有鲜明的业务场景特色，比如 SEO 技术、B 类的大额支付、A 站的弹幕技术、广告的创意技术、店铺装修技术，这里所有的技术沉淀都是围绕业务来的，因此我把它画在中间，属于又有技术沉淀，又能带来业务结果的技术。 5.业务增值，就是做了一些业务方原以为技术不能干、干不好的那些能够直接促进业务发展的事情，这就是所谓的技术驱动业务。当然这里的抓手还是技术，但是，与前面说的区别是，这里的出发点或者说结果，是直接能对业务产生有利增长的，前面很多事情提升的都是一些技术指标，比如交付周期、crash 率、页面或接口性能等等。 技术驱动业务也是大部分工程开发最困惑的一点，也是对业务型开发影响最大的点，在前面的阶段，研发做的事情都是解决技术的事情，这个阶段，你需要去发掘业务痛点或机会，然后用技术力量去改善，当然这里的技术力量可以是有很大厚度的。比如算法与机器学习，也可以是不需要技术厚度，但是需要产品设计和链接的，也可以是老技术，也可以是新技术。总的来说，它更看重业务价值，而不是技术厚度，哪怕是简单的技术解决了业务问题，也是值得喝彩，这就是我经常说的，站在业务视角，技术价值能够被放大。 6.直接参与业务决策的阶段，在云计算公司、技术产品型公司或者业务模式简单的公司，技术参与决策的机会更大，部分高管本身也会是技术出身，也可能是技术高管直接担任业务负责人，在腰部，也会有一些技术主管直接带运营和产品。 但是大部分情况并不是这样，尤其是商业模式复杂，生态复杂的公司，产品、运营和技术，三位一体，角色分明，即使技术可以在一些产品和业务上提供建议或者分析依据，但通常不会成为业务的主要决策力量，是因为整体上，技术对商业的理解比较碎片，或者仅仅是想法而已。 运营通常在某一行业深耕许久，接触到的情况，实践过的东西非外行能够快速追赶，当然业务和技术对行业、对市场大局的洞察，以及做事情需要的优秀特质，这一点，并不存在很大的壁垒。 个人认为，技术是否要做到这一阶段，取决于个人的职业发展规划，属于做了需要奖励但不必作为基本要求，需要要求的是，对业务的理解尽量与业务高度接轨，对业务要有自己的洞察，清楚业务的痛点和难度，理解背后战略意义，做到这一点，可以做到上一个阶段说的很多事情，就是能够做更多技术驱动业务的事情，因为你对业务的理解有了，才知道业务更需要什么，也会有使命感去推进这些事情。 上述几个阶段，层层递进，对业务的影响不断提升，不管是间接还是直接地做效能、体验、质量、稳定，还是做直接促进业务增值的事情，最终都是要促进业务发展的，只是方式不一样，影响程度不一样，作为技术的职责，就是要想办法让业务能够更好，能让技术的价值有更大的体现。 那么不理解业务是不是就无法做驱动业务的事情，或者说就不做那些驱动业务或者参与业务决策的事情，只做那些技术的基本要素的事情——质量、稳定、体验、性能，就行了？事实上也是可以的，我看到很多优秀的同学发展得不错，他们也没怎么去看业务的事情，也有一些人对业务理解并不是那么好，但是能抓住一些小点，做了一些改善局部业务的事情，也取得了很好的结果。 这是因为我们讲究的是多元化人才，人是阿里的最大财富，每个人的特质不一样，有的人善于钻研技术，有的人善于做串联协调，有的人具有产品 sense，他们都是我们需要的人才，业务理解和业务结果不是唯一衡量研发或人才的指标。 但是有一点可以肯定的是，理解业务有助于你做技术决策去驱动业务，有助于你对资源的优先级做判断，而且还有助于提升你的研发效能，是不是听错了，理解业务有助于提升研发效能？我们一般讲研发效能都是依赖一些技术或工具手段来改善的，理解业务怎么能促进研发效能，大部分持这一观点的人，都忽视了人的精神因素，一个对业务理解的人，一个认可业务的人，他做事情的时候会有很大的使命感，业务有一定成绩会有很大成就感，这都能让他又好又快完成任务的交付，因此也是研发效能的提升，这就是我们的老板经常和我们讲业务策略，或者搞业务动员大会的原因；反之一个对业务背后的 why 不理解，没有使命感的人，如何要求他做出高质高效的交付呢？更不用说增值价值了。 如何理解业务很多人认为理解需求就是理解业务了，需求其实是业务经过产品消化后的产物，可能已经经过演绎，或者是其中某个拆解环节，因此需求并不是业务本身。当然了解的需求越多，可以让你更清楚业务的全貌。 那么什么是业务呢？业界对"业务"有多种定义，但是其主要思想基本不变，业务就是一系列人通过一系列活动完成某一任务的过程，因此，业务可大可小，可以无限拆分，对 CBU 的批发业务来说，就是次终端用户通过1688批发商品并转卖给下游的行为，而 CBU 本身又分了很多子业务，如诚信通，是百万商家通过付费方式获取增值服务的业务。数字营销，则是让卖家通过采买流量促进转化的过程，而数字营销中的 CPS 业务，又是让商家为商品设置佣金，渠道推广商品促进成交而获得该佣金的业务，诚信通、实力商家和数字营销，又可以归结为 CBU 的商业化业务。 广义上来说，研发过程也可以是业务，比如对于 aone 来讲，产品在 aone 提需求，开发在上面建立项目、迭代，测试提交 bug，最终需求发布的过程也是业务，当然在本文中，我们讲的业务主要是商业业务，就是与该 BU 商业模式直接关联的业务或其组成部分。 ...

阿里妹导读：工作那么忙，怎么给女朋友买包？是翻看包包的详情页，再从商品评论中去找信息吗？为了帮助类似的同学节省时间，阿里工程师们提出快速回答生成模型RAGE。你问它答，这个“百事通”能从整体结构，评论的抽取和表示及融合四个方面综合解决生成模型响应速率及生成质量的问题，进而提高生成的回答的真实性及有效性。从此，如何给女友“买包”，不再是难题。 本篇内容参考论文《Review-Driven Answer Generation for Product-Related Qestions in E-Commerce》论文作者为：武汉大学李晨亮、陈诗倩，阿里巴巴计峰、周伟、陈海青。 引言随着互联网技术的普及，电子商务产业得到了蓬勃的发展，用户的购买行为逐渐由线下转移到线上，然而线上购物带来便利的同时，弊端也逐渐显现。用户在做购买决定之前，通常希望获取更多的商品详情与使用感受等信息，然而，当网页浏览与点击代替了面对面的交易，用户无法获得直观的判断，仅能通过翻阅商品详情页及已购买用户的评论获取有效信息。用户需浏览及过滤大量的评论信息才能获得商品的综合评价，这无疑增加了线上购物的时间成本，降低了用户的购物体验。 为了解决线上环境信息获取渠道闭塞且耗时的问题，各大电商平台，例如，淘宝、亚马逊，相继提供社区问答（CQA）的服务。虽然社区问答在一定程度上缓解了部分用户浏览及过滤评论信息的时间成本，然而，等待已购买用户回答问题的过程同样是低效耗时且低召回的。因此，为了进一步节省用户购物时间，各大电商平台开始探索通过智能问答系统，自动、及时且真实的回答用户提出的商品相关性问题，帮助用户获取所需的信息。虽然现有的智能问答系统经过了几十年的发展，已经相对成熟，然而依然无法在电商领域广泛应用，其原因在于： 1.检索式问答系统过分依赖于问答库，而电商领域中问题形式千变万化，构造完整的问答库相对困难且耗时。2.现有的生成式问答系统的工作均以循环神经网络及其变种形式为基础。循环神经网络因其时序特性而无法并行处理，导致效率较低。3.目前生成式问答系统外部信息的引入主要依赖于结构化的知识库或者是关键词及主题模型，而在电商领域中，商品知识库的构造是一项消耗时间及人力成本的工作。 因此针对电商领域问答系统的需求现状及现有工作中存在的不足，我们创新性的提出了利用非结构评论信息引导回答生成的思想，同时提出了一种基于多层门控卷积神经网络的快速回答生成模型RAGE。该模型分别从整体结构，评论的抽取、表示及融合四个方面综合解决生成模型响应速率及生成质量的问题，进而提高生成的回答的真实性及有效性。 2 模型模型整体结构如图1： 2.1基础结构 2.1.1问题编码器 考虑到循环神经网络存在的种种不足，我们选择采用门控卷积神经网络作为问题编码器对问题序列进行编码。然而，卷积神经网络因其权值共享的特性，导致其对位置信息不敏感。为解决门控卷积神经网络位置信息丢失的问题，我们在输入矩阵中引入位置向量，以保证卷积过程中模型对于位置信息的敏感性。同时，我们将词性信息（POS tag）引入输入矩阵，词性信息中所包含的句法和词法信息能够更好的帮助门控卷积神经网络理解词间关系和文本语义。 而后我们通过堆叠多层的门控卷积神经网络来扩大其感受野，高层次的门控卷积神经网络可以通过低层次的门控卷积神经网络提取的特征建模距离中心词较远的上下文。同时，为了避免因为网络层数加深而产生梯度消失问题，本文利用残差学习网络（ResidualConnection），将l层输入与l层的输出结合作为l+1层的输入，以保证在反向传播的过程中梯度能稳定的在层级间传播。基于多层门控卷积神经网络的问题编码过程如公式2-2所示： 2.1.2 基础解码器 编码的过程与问题编码过程类似，不同的地方在于，卷积核的感受野被限制为上文而非上下文，因为回答生成的过程中，j时刻的生成词由第j时刻的状态向量决定，而就生成过程而言，下一时刻的状态对于当前时刻是未知的，所以j时刻的状态向量中不应该带有下文的信息，如公式2-4，2-5所示： 2.2 评论的抽取、表示及融合 2.2.1 评论的抽取 我们采用Word Mover’s Distance（WMD来衡量文本间的语义关系进行评论片段的抽取。对于给定问答对，首先拼接问答对中的问题与答案，而后对该问答对以及问题对应商品的所有评论片段集合R中的一个评论片段r进行分词并去除停用词，将两者分别表示为词袋，再分别计算每个词的词频。 最终用问答对和评论片段间的最小转移开销表示两者间的距离，如公式2-10所示： 其中限制条件为： 2.2.2评论片段的表示 2.2.3 评论的融合 为了使每一层的生成状态均对外部信息保持敏感，在回答生成器中我们同样采用了层次注意力机制。另外，我们认为问答任务中外部信息的选择过程不仅仅由当前的生成状态决定，还应与问题的语义密切相关。因此，在RAGE中我们利用与当前生成状态相关的加权问题编码向量与带权词典计算注意力权重，其原因在于加权问题编码向量中不仅仅含有当前生成状态的信息，同时包含了问题的语义信息，能够准确的对外部信息进行选择。其具体过程如公式2-14，2-15所示，最终得到与l层j时刻生成状态相关的评论信息编码向量。 式中表示第l层中，j时刻的问题编码向量与带权词典中中第i个词的表示向量计算的注意力权重。 为了避免信息的冗余，在每一层中本文通过门控机制选择性的利用问题编码信息和评论信息对生成状态进行更新，得到最终的生成状态。因而，将公式2-8改为公式2-16。 式中为门控权值向量，由l层的j时刻生成词生成状态，当前生成状态相关的加权问题编码向量，当前生成状态相关的评论信息编码经过函数()映射而得，具体程如公式2-17所示。 3 实验3.1对比模型 1）Seq2seqwith Attention（Bahdanau 2016）2）TA-Seq2seq（Xing2017）3）ConvSeq2seq（Gehring2017）4）ConvSeq2seq-RV：在ConvSeq2seq的基础上，每次生成时动态的限制生成的词必须出现在其对应的相关评论片段中5）RAGE/POS：RAGE去除POS信息 ...

近日头条低调上线了新的社交APP——飞聊，目前在AppStore社交排行榜第7位。但很多人使用了之后都觉得新产品的各个功能都让人想起其他的产品。兴趣小组让人想到豆瓣的兴趣小组，生活动态让人想到微博动态，聊天中的语音文字同步发，让那个人想到子弹短信。一时间，“飞聊”是一个社交功能合集成了许多人对它的第一印象。为什么即使市面上已有很多较成熟的产品，头部大厂BAT都投身其中，头条还是在“多闪”效果并不理想的情况，继续押注社交？或许数据能为我们窥探一二，从艾瑞咨询的数据来看，虽然社交时长收入的增长率放缓，但预测实际可带来的来的收入不可小觑，预计在2020年将会达到2716.4亿。社交这块大蛋糕，大家都想分一块。 集多种功能为一体的产品虽然能快速让用户因某个功能聚集起来，但现在的用户在社交上有太多的选择，随时会因为新鲜感不在而离开。而社交是个万金油，搭配其他的功能、玩法，就能产生新的产品甚至一个新的商业化模式。或许我们来回顾一下现有的社交+玩法，会得到一些灵感。 社交+电商 变身带货达人在社区内容型社交产品都会有一些头部“网红”用户，在前期累积了较多的粉丝，在用户群中形成了一定的风向标。从小红书的种草达人林允，到抖音口红一哥李佳琪。在巅峰时期，他们随便一个推荐，第二天专柜可能全部断货。如何创造这些头部用户是实现商业化的第一步，而反观这些带货明星他们都有一些重要的特征：1、明显独特的人物特征，林允作为明星却经常推荐一些平价商品，李佳琪作为男性却做的是口红试色，他们在社交平台上都有自己独特的人物特征，与他们的创作内容紧密相关；2、持续不断的同类内容输出，增强人物特征。这两位种草达人几乎每天都有内容产出，而每天输出的内容也基本都是同一类的。这些内容每天都在吸引新的粉丝，同时每天都在对老粉丝进行留存提示，紧紧抓住了粉丝的忠实度；3、接地气的亲身示范，通过自身试用，并将试用感受反馈给粉丝，提升了粉丝对推荐产品的信任感，加速了种草到下单的速度。通常这类社交平台会结合内容做商品推荐，将商品链接放在内容同一页面，完成了分享——种草——下单的流程。路径步骤简洁，一定程度上提升了有效转化率。 社交+定制服务 更尊贵的VIP体验婚恋是社交中目标较明确的场景，婚恋市场渗透率也持续保持增长。同时大数据、云计算等技术的发展和移动端服务的提升，婚恋从线下转到PC转到移动端，预计2021年网络婚恋市场规模将达到72.7亿（数据来自艾瑞咨询）。在婚恋APP中，用户想要有更详细可靠的异性会员资料，甚至个人定制化服务，这些差异功能就生产出了会员概念，而会员费成为婚恋线上平台的主要商业模式。随着视频功能发展，婚恋平台上也多了很多玩法，如直播交友，1V1视频通话，互动小游戏，这些新玩法也带来了增值服务的商业化。 社交+直播 下沉的网络主播在线直播受到短视频等其他平台的兴起，在活跃趋势上有所下滑，但根据城市TGI指数看，直播用户下沉到了四、五线城市中，在下沉用户中对直播还是存在较强的需求。（数据来源TalkingData）直播根据互动性简单分为弱互动直播阶段和实时互动直播阶段，在每个阶段上也拓展了不同的商业模式：弱互动直播阶段：1个房间+1个主播+n个观众，主播表演才艺，调节气氛，观众给主播送礼物，发个文字调戏一下，互动性较弱，大部分处于观看主播表演中。这一阶段购买礼物是主要的商业模式。实时互动直播阶段：1个房间+1个主播+n个观众+n个连麦，在这一阶段多了连麦的角色，即有观众可以通过连麦直接和主播互动，大大增加互动性，同时也增加了新的玩法，比如PK，抢麦等。这一阶段新玩法带来了新商业模式——付费抢麦。在实时互动阶段中，用户对直播清晰度，实时性的要求也越来越高，这对APP的技术能力也有较高要求，大部分APP运营方会接入类似云信这一类技术服务商来保障稳定流畅的技术支持。欢迎与我们沟通交流更多的场景建设及技术解决方案。 想要阅读更多技术干货、行业洞察，欢迎关注网易云信博客。了解网易云信，来自网易核心架构的通信与视频云服务。 网易云信（NeteaseYunXin）是集网易18年IM以及音视频技术打造的PaaS服务产品，来自网易核心技术架构的通信与视频云服务，稳定易用且功能全面，致力于提供全球领先的技术能力和场景化解决方案。开发者通过集成客户端SDK和云端OPEN API，即可快速实现包含IM、音视频通话、直播、点播、互动白板、短信等功能。

在本次 KubeCon 上，阿里云将为全球用户分享阿里巴巴超大规模云原生落地实践、云原生前沿技术与应用包括OpenKruise 开源项目、开放云原生应用中心（Cloud Native App Hub），同时将重磅发布边缘容器、云原生应用管理与交付体系等产品和服务。 OpenKruise Github 地址： https://github.com/openkruise/kruise “云原生应用自动化引擎”加持下的阿里“云原生”随着云原生概念的兴起，越来越多的应用开始尝试在云原生的土壤上耕耘。那么什么是云原生，简而言之，云原生就是一套能够充分利用“云”的能力，高效构建与交付应用的方法论集合，使得应用容器化的用户可以充分的利用云的弹性、“不可变基础设施”等优势专注于自身核心业务价值。 当前，阿里巴巴基础设施的云原生演进与升级也正在如火如荼的进行。而在阿里巴巴上云的过程中，阿里内部在超大规模的互联网场景中，已经开始进行大量的云原生的理念落地实践，比如轻量级容器化，阿里巴巴经济体正在大规模推进应用的轻量级容器化，从而达成利用容器的敏捷、一致等特性快速构建符合云原生理念的电商站点交付的能力，适应类似“双十一”大促的严苛技术需求；再比如说云原生应用管理, 阿里巴巴经济体正在将 Kubernetes 等项目的应用编排与自动化能力，穿透到上层运维框架当中，驱动电商应用按照云原生的技术理念进行编排、交付和运行。 在阿里巴巴经济体的整体云原生化过程当中，阿里的技术团队逐渐沉淀出了一套紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。这其中，最重要的无疑是如何对应用进行自动化的发布、运行和管理。 OpenKruise：来自阿里经济体云原生化历程的宝贵经验与最佳实践在 KubeCon 上海，阿里云容器平台团队正式宣布了重量级项目 - OpenKruise（以下简称Kruise）的开源。 Kruise 是 cruise的谐音，'k' for Kubernetes. 字面意义巡航，豪华游艇。寓意Kubernetes上应用的自动巡航，满载阿里巴巴多年应用部署管理经验。 Kruise 的目标是automate everything on Kubernetes ! Kruise 项目源自于阿里巴巴经济体应用过去多年的大规模应用部署、发布与管理的最佳实践，源于容器平台团队对集团应用规模化运维，规模化建站的能力，源于阿里云Kubernetes服务数千客户的需求沉淀。Kruise 借力于云原生社区，集成阿里巴巴云原生实践之精华，反哺社区，指引业界云原生化最佳实践，少走弯路。 Kruise 核心在于自动化，我们将从不同维度解决 Kubernetes之上应用的自动化，包括，部署，升级，弹性扩缩容，Qos调节，健康检查，迁移修复等等。此次Kruise开源的内容主要在应用部署，升级方面，即一套增强版controller组件用于应用的部署和级和运维。后续，Kruise会依次开源智能化的弹性扩缩容组件，以及应用Qos自调节能力的组件等。 Kruise Controllers：将 Kubernetes 的“控制器模式”进行到底以下内容主要介绍 Kruise Controllers - 一套用于 Kubernetes 之上应用自动化部署管理的 controller 组件。众所周知，Kubernetes 项目的核心原理，就是“控制器模式”。目前，Kubernetes 项目默认已经提供了一套 Controller 组件，例如 Deployment, Statefulset, DaemonSet 等，这些 Controller 提供了比较丰富的应用部署和管理功能。但是，随着 Kubernetes 的使用范围越来越广，真实的企业与规模性场景中的业务诉求与上游 Controller 功能不匹配的情况也越来越常见。以阿里巴巴为例：阿里巴巴内部的 Kubernetes 集群需要服务涵盖50几个 BU，上万种应用。这个体量非常庞大，对规模性和高可用性带来了巨大的挑战。与此同时，阿里云上的 Kubernetes 服务也接入了上千家企业客户，收集并支撑了各种各样的客户需求。这些诉求与最后阿里经济体的实践经验，最终促成了 Kruise 开源项目的诞生。 ...

云原生已经成为 IT 领域最热的词之一。到底有多火，大家感受一下：2015 年在旧金山召开的首届 KubeCon 只有 200 余参会者，而今年第二次在中国举办的KubeCon迎来了3000+现场观众，遍布全球的线上关注开者则更是不计其数。Gartner最近发布报告表示云原生时代已来，在未来三年中将有75%的全球化企业将在生产中使用容器化的应用。 作为云原生技术与应用的领先企业，阿里云在今年的 KubeCon + CloudNativeCon 大会上为全球企业和开发者分享了26场行业趋势和技术演讲。 阿里云智能容器平台负责人丁宇指出： 云原生正在重塑整个软件生命周期，容器、Kuberentes、云原生成为云时代的三个重要标准。阿里云将继续加大云原生技术栈产品体系的研发，并持续回馈开源社区，与生态合作伙伴一起，共同推动云原生标准制定以及应用的落地。 9年技术沉淀，阿里云云原生的四个“最”阿里巴巴是国内最早布局云原生技术的公司之一，丁宇在 26 日的主题演讲中表示：“早在 2011年，阿里巴巴就率先开始了容器化进程，开启了中国公司将云原生技术体系在电商、金融、制造等领域中大规模应用的先河。” 历经9年技术沉淀，阿里云成为国内唯一进入 Gartner《公有云容器服务竞争格局》报告的企业。今年 3 月，阿里云智能总裁张建锋表示，未来 1-2 年内，阿里巴巴要实现 100% 的业务跑在公共云之上，并且继续大力投入云原生技术的研发。 最丰富的云原生产品家族经过 9 年的内部技术实践，阿里云已拥有国内最丰富的云原生产品家族，覆盖八大类别 20 余款产品，涵盖底层基础设施、数据智能、分布式应用等，可以满足不同行业场景的需求。 目前阿里巴巴集团内部电商、城市大脑等核心业务已经大规模使用云原生技术，去年双 11，阿里云完成了 10 分钟 1000 台以上服务器的快速部署，容器部署规模达到百万级，两年内实现全部上云，是全球最大规模的云原生应用实践。 最全面的云原生开源贡献 阿里云一直致力于回馈社区、积极拥抱开源，是国内在云原生领域的开源贡献最全面的科技公司，涵盖编排调度、作业管理、无服务器框架等： ●主导维护 etcd、containerd、dragonfly 等多个 CNCF 明星项目的发展，已有超过 10 个项目进入 CNCFlandscape； ●项目建设层面：积极建设 Kubernetes 项目，贡献量位居全球前 10； ●开源生态支持：加入 CNCF、OCI、CDF 等基金会，成为多个基金会的顶级会员，共建开源生态。 今年 1 月，阿里云资深技术专家李响成为首个入选全球顶级开源社区 CNCF 技术监督委员会的中国工程师,致力于推动云原生技术的落地。 最大的容器集群和客户群体除了支持集团内部应用规模化运维，阿里云云原生技术还向全社会输出。阿里云 ACK（容器服务）遍布全球 18 个 region，拥有国内最大公共云容器集群以及客户群体。 ...

阿里妹导读： 从200人的小会议到3500 多位云原生和开源领域工程师齐聚一堂的大会，KubeCon 只用了四年，昨天，在KubeCon China 2019 上阿里巴巴宣布开源 OpenKruise，今天，Linus 本尊竟然现身会场！现在，我们继续连线会场，探索阿里云为开发者带来的多份重磅献礼。 2015年11月，第一届 KubeCon 在美国旧金山开始的时候，还只是个200人的小会议，2019年的7月，KubeCon 第二次在中国举办，就有 3500 多位云原生和开源领域工程师齐聚一堂。 连 Linux 及 Git 创始人 Linus Torvalds 本人都来到 KubeCon China 上海现场。Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 说道：“我见证了开源圈子的两大事件：一个是 Linux 的成功，一个就是 Kubernetes 和云原生的大爆发。开源是历史上最成功的全球创新推动者之一，Linux 已经成长为世界上最重要的软件平台，而云原生正以势如破竹之态爆发。” 中国在整个云原生运动中贡献巨大，中国的 K8s contributors 已经在全球所有贡献者中排名第二，超过 10% 的 CNCF 会员来自中国，26%的 Kubernetes 的认证供应商来自中国。 阿里云作为最早成为 CNCF member 的中国公司之一，一直在云原生技术领域不停地实践和探索。在阿里云已经是铂金会员的基础上，蚂蚁金服也最新加入 CNCF 成为黄金会员。 本次 KubeCon China，阿里云又发布了什么黑科技呢？一起来感受下。 拥抱社区，服务最广泛开发者：云原生应用管理与交付体系发布 整个云原生应用管理与交付体系包含五大项目，本次 KubeCon 两大项目率先亮相：国内首个开放云原生应用中心—— Cloud Native App Hub 和云原生应用自动化引擎—— OpenKruise。 ...

阿里妹导读：在近期开展的 KubeCon China 2019 上，阿里云将陆续为全球用户分享阿里巴巴超大规模云原生落地实践、云原生前沿技术与应用包括 OpenKruise 开源项目、开放云原生应用中心（Cloud Native App Hub），同时将重磅发布边缘容器、云原生应用管理与交付体系等产品和服务。接下来的三天，阿里妹将连线会场，为你带来实时报道。 2019年6月24日至26日，由 CNCF 主办的云原生技术大会 KubeCon 在中国上海盛装启幕，阿里云容器平台团队正式宣布开源重量级项目 OpenKruise，将基于阿里巴巴经济体多年大规模应用部署、发布与管理最佳实践沉淀的能力开放给业界。 OpenKruise 是阿里巴巴开源的 Kubernetes 之上云原生应用自动化的引擎。Kruise 项目源自于阿里巴巴经济体应用过去多年的大规模应用部署、发布与管理的最佳实践，源于阿里云Kubernetes服务数千客户的需求沉淀。 “云原生应用自动化引擎”加持下的阿里经济体“全面上云”随着云原生概念的兴起，越来越多的应用开始尝试在云原生的土壤上耕耘。那么什么是云原生？简而言之，云原生就是一套能够充分利用“云”的能力，高效构建与交付应用的方法论集合，使得应用容器化的用户可以充分的利用云的弹性和“不可变基础设施”等优势专注于自身核心业务价值。 当前，阿里巴巴基础设施的云原生演进与升级也正在如火如荼的进行。而在这个阿里巴巴经济体整体云化的过程中，阿里内部在超大规模的互联网场景中，已经开始进行大量的云原生的理念落地实践，比如轻量级容器化。 阿里巴巴经济体正在大规模推进应用的轻量级容器化，从而达成利用容器的敏捷和一致等特性快速构建符合云原生理念的电商站点交付的能力，适应类似“双十一”大促的严苛技术需求。再比如说云原生应用管理，阿里巴巴经济体正在将 Kubernetes 等项目的应用编排与自动化能力，穿透到上层运维框架当中，驱动电商应用按照云原生的技术理念进行编排、交付、运行。 在阿里巴巴经济体的整体云原生化过程当中，阿里的技术团队逐渐沉淀出了一套紧贴上游社区标准，适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。这其中，最重要的无疑是如何对应用进行自动化的发布、运行和管理。 OpenKruise：来自阿里经济体云原生化历程的宝贵经验与最佳实践在 KubeCon 上海，阿里云容器平台团队正式宣布了重量级项目 OpenKruise（以下简称 Kruise）的开源。 Kruise 是 cruise 的谐音，"k" for Kubernetes。字面意义是巡航或豪华游艇，寓意 Kubernetes 上应用的自动巡航，满载阿里巴巴多年应用部署管理经验。 Kruise 的目标是 automate everything on Kubernetes ! Kruise 项目源自于阿里巴巴经济体应用过去多年的大规模应用部署、发布与管理的最佳实践，源于容器平台团队对集团应用规模化运维，规模化建站的能力，源于阿里云 Kubernetes 服务数千客户的需求沉淀。Kruise 借力于云原生社区，集成阿里巴巴云原生实践之精华，反哺社区，指引业界云原生化最佳实践，少走弯路。 OpenKruise 是阿里巴巴开源的 Kubernetes 之上云原生应用自动化的引擎。Kruise 核心在于自动化，我们将从不同维度解决 Kubernetes 之上应用的自动化，包括，部署、升级、弹性扩缩容、Qos 调节、健康检查、迁移修复等等。此次 Kruise 开源的内容主要在应用部署，升级方面，即一套增强版 controller 组件用于应用的部署、升级、运维。后续，Kruise 会依次开源智能化的弹性扩缩容组件，以及应用 Qos 自调节能力的组件等。 ...

阿里妹导读：双十一的零点，整个电商系统的请求速率到达峰值。如果将这些请求流量只分配给少部分 server，这些机器接收到的请求速率会远超过处理速率，新来的任务来不及处理，就会产生请求任务堆积。今年的中间件性能挑战赛就围绕“挑战双11零点流量洪峰”展开。自2015年开始，中间件性能挑战赛已经成功举办了四届，被历年大赛选手称为“中间件技术的风向标”。接下来，跟随阿里巴巴中间件团队的郭浩，一起来围观赛题，解读赛题。 在现代分布式应用中，服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常，server 池规模巨大且服务容量各不相同，受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响，一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态，如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。 自适应负载均衡的需求背景负载均衡有两个主要目标： 保持较短的请求响应时间和较小的请求阻塞概率；负载均衡算法的 overhead 在可控级别，不占用过多的 CPU 、网络等资源。自适应负载均衡是指无论系统处于空闲、稳定还是繁忙状态，负载均衡算法都会自动评估系统的服务能力，进行合理的流量分配，使整个系统始终保持较好的性能，不产生饥饿或者过载、宕机。 这种算法对于现在的电商系统、数据中心、云计算等领域都很有必要，使用自适应负载均衡能够更合理的利用资源，提高性能。 对用户而言，一旦产生任务堆积，请求会变慢甚至超时，体验严重下降，甚至导致服务不可用。而处理请求的机器也会由于堆积的任务越来越多而发生严重过载，直到被打垮。剩余的尚未宕机的其它机器会逐渐重复这个过程，直至整个应用不可用，发生系统故障。 为了避免这种情况发生，我们可能会想到一种常用的办法：在服务上线前提前进行压测，使用压测的容量作为限流值，当线上服务的请求速率大于限流值的时候，服务拒绝新到的服务，从而保障服务始终可用。但是这种方式也存在问题：压测时测试的容量进行限流通常会趋于保守，不能充分发挥异构系统的全部性能；也无法智能地应对由于网络、下游服务变化而导致的容量下降等问题，系统仍然存在宕机风险。 因此，我们需要具备自适应能力的负载均衡算法，来更好地进行流量分配调度以及稳定性保障，追求极致性能，挑战大促等场景下的流量洪峰。 结合中间件性能挑战赛的赛题 我们结合「第五届中间件性能挑战赛」中的初赛场景，来一起探讨一下设计和实现一个自适应的负载均衡的基本思路。 本次挑战赛的场景由施压程序(阿里云性能测试PTS)、服务调用方(Consumer)和三个规格不同的服务提供方(Provider) 组成。在评测过程中，每个程序都部署在不同的物理机上，以避免因 CPU、网络资源的竞争，导致评测程序抖动，影响最终评测成绩。 Becnhmarker 负责请求 Consumer, Consumer 收到请求后，从三台物理规格不同、服务响应时间和最大并发都不同的 Provider 中选择一个进行调用并返回结果。选择哪一个 Provider 进行调用的流程就是本次挑战赛需要实现的负载均衡算法。 为了简化环境部署和提升性能，本次挑战赛没有使用服务注册和发现机制。三个 Provider 对应的 URL 都已经被直接配置在了 Consumer 中，选手在开发和测试时可直接通过 Provider-small 等 hostname 访问相应的 Provider。 赛题分析题目描述很简单，不考虑 Consumer 直接拒绝的情况下，场景可以简化为 3 选 1 的问题，但如何进行这个决策则是本次挑战赛考察的难点和重点。 官方题目组提供了 Random 算法作为默认实现：从 3 个 Provider 中随机取任意一个。对于单 dispatcher （在本次赛题中是 Consumer) 同构系统的场景，Random可以达到渐近负载均衡， 每个 Provider 接收到的总请求数接近。但是对于多 dispatcher 或异构系统而言，Random 算法由于缺少全局状态，无法保证全局随机，极端条件下，多个 dispatcher 可能将请求同时分配到一台 Provider 上，导致系统存在服务过载和宕机的风险；异构系统中，不同 Provider 服务容量实际是不同的，即使每个 Provider 请求速率相同也会产生空闲、稳定、过载等不同的服务状态，无法实现最优流量分配，更不能做到响应时间最小。显而易见，Random 并不是符合赛题要求的自适应算法。 ...

背景介绍阿里很少提敏捷转型或DevOps，阿里是强业务驱动的，不管用什么办法，一定要达到业务目标。 我来自敏捷教练团队，我们的职责是帮助团队拿结果。这里的团队不限于研发团队，我现在支持的团队包括销售团队和产品运营团队。我们要帮助整个业务链上所有职能角色协作起来达成业务目标。 阿里同学对敏捷的态度非常有意思。大家有问题才找我，同时会提醒我一句话，“我们不在乎敏捷，只要解决痛点和问题就行”。所以阿里的同学非常实在，就是要见效，只要他感觉到有效果，原来痛的地方不痛了，原来不通畅的地方顺畅了，他就觉得敏捷转型的努力是值得的。 面临的问题我们更像一个内部顾问，团队带着痛点和问题来找敏捷教练，我们要贴着他的问题想办法，一起做实践的落地，一起评估效果。 迭代过了一半，需求还没定2016年5月底，我进淘宝直播团队的时候，主要的痛点是“需求定不下来”。当时直播跟电商结合还是新业务，没有人知道应该做成什么样。运营和产品一直在摸索。摸索的过程中有很多犹豫，这样需求出来的比较晚。手机淘宝一个月发一个大版本，可能离封版只有两周，这一版到底做什么还没想明白，开发和测试非常着急。 开发时间紧，加班赶工需求出来后，开发非常赶，基本在5-8个工作日把1个月的版本需求都开发完。一个大版本总要有些亮点，不能只做一些小改进。所以开发工作量很集中，这个时候开发都在玩命加班赶工。 质量不达标，版本发不出赶工是有代价的，赶出来的东西可能表面上看是OK了，但是内在欠的技术债比较多，质量容易出问题。手机淘宝用户量非常大，质量卡点非常严，有严重缺陷没修好绝对不允许上线。淘宝直播2016年3月底发布第一个公众版本（淘宝的用户都可以用），3月、4月、5月连续三个版本，每一个版本都没有赶上正常的发版节奏。要申请紧急发版，提申请的人超级尴尬觉得很没面子。 线上问题多，运营变客服版本发出去了，可是质量太差了，主播天天在说直播间怎么黑屏了，怎么闪退了。运营同学本来应该做一些拉新、留存，想一些玩法，结果很苦的在主播群里做客服，运营同学一片抱怨。 着手解决问题数据度量 我需要一个仪表盘快速了解团队。我们经常讲到底怎么去衡量一个团队是不是敏捷？或者现在有没有比过去更敏捷？有几个维度还是值得大家去看的。 速率怎么样?一个月能不能交付更多功能，或者交付功能的价值有没有提高。 周期时长有多长？从打算做一个功能到用户可以用上这个功能，享受到它的价值要多久。这个时长越短，团队的适应性越好，在短时间内能响应一个新需求并把它交付。 质量怎么样？很多团队敏捷转型的时候，一上来就追求快。短时间内是快了，却欠了很多技术债。过一段时间速率会下来，最后既没有快也没有好。我的思路是先保证交付的东西质量都特别好，一次把有价值的事情做对，去掉中间的返工、浪费。如果有很好的质量，架构演进会更容易，开发新功能会更快。从质量出发先好再快，长期来讲能够拿到又快又好的效果。 最后准时性很重要。在阿里尤其电商系，可能90%以上需求是倒排的。需求提出来老板不会让团队评估多久可以做出来，老板通常说这个东西很重要，什么时间之前一定要，而且不是光要功能，还要业务结果。阿里不看苦劳看功劳，我们直接拉业务指标看。 还有一个最重要的维度是业务目标。敏捷也好、DevOps也好，最重要的还是业务，如果业务没做好其他都是零。即便做了一百个功能，如果业务指标没上来也是白搭。对于团队来讲，老板跟你说10月底要达到什么样的业务目标，即便没有100%把握做到，也要找到一条可行的路，10月底前把这件事搞定，在阿里这样才是靠谱的。 接下来会讲我们怎么始终扣紧业务目标，做的每一件事情都可以帮助我们拿到业务目标。这点在阿里特别重要。我们会找一些具体的指标来度量这几个维度。 速率度量 完成需求数是一个简单的度量，说它简单是因为我们只度量了单位时间内完成需求的个数，我们没有算故事点数，也没有考虑功能大小。 如果需求非常大，意味着它的开发测试时间都会变长，第一次得到反馈的时间也会很晚。一个大需求如果拆成两个小需求，并且每个需求都可以独立发布，先上一个再上一个，其实是比完成一个大需求再发布更好。这个指标有一个积极的副作用是鼓励团队把需求拆小一点，逐步的迭代和优化。我会跟产品经理商量，有没有办法把需求拆到研发团队在5个工作日内可以提测这样的粒度。如果一个团队有四五个开发，一周之内搞不定一个需求，意味着这个东西本身很大或者很复杂。 这个度量指标提出来后有人问我，需求大小不均，为什么只算个数。我说是为了鼓励大家拆需求。他说为什么要拆需求，我说不要憋大招小步快跑。这样他自己会把逻辑理顺。 质量度量 看质量更多是看过程的质量，在提测以后发现缺陷的数量，还有严重缺陷和低级缺陷占比。如果同一批人，同样的周期，缺陷数量突增，就有点不靠谱了。从5月到8月缺陷数量有明显的下降。 严重缺陷很好理解，我们来看看低级缺陷。低级缺陷是傻子都能发现的缺陷。这个指标衡量的是提测质量。如果开发比较上心，对自己交付的东西有责任心，通常不会有很多低级缺陷。回顾会上我会问低级缺陷数量我们有没有办法降下去？团队商量后觉得一个月不应该超过十个，就变成一个目标了，团队会朝着这个方向努力。 周期时长度量 周期时长我们拆了三段：分析时长、开发时长和测试时长，合起来是总的周期时长。 6月的周期时长大概是30天，分析时长大约占了一半。需求准备的时间特别长，大家觉得应该花更多时间分析需求，以免没想明白。实际上我们会发现即便多一倍时间分析需求，也未必能把所有问题都想明白。我们做的是创新的事情，这里有非常多的未知，想在一开始就把所有坑找出来不现实。我们要在研发过程中去探索，而不是在前面增加复杂的流程和评审。 大家会发现从6月到8月分析时长缩短了，开发时长和测试时长增加了。尤其是测试时长从3天增加到了7天。以前我们是小瀑布模式：一个月的功能最后三天一起提测，测试同学加班到凌晨。后来我们改进为小批次逐步提测，迭代的早期开始就不断有需求提测，测试压力分布在整个迭代周期。 还有一点大家可能很困惑，为什么7月的时长这么可怕，如果翻到前面会发现7月份交付需求数量也变少了，这里面有一个很有意思的故事。7月有两个很大的需求插队进来，团队的并发增加了。那个时候看板上有些卡片好几天拖不动，因为开工了太多需求，研发同学根本顾不过来。7月是一个比较失败的版本，我把7月的度量数据拿给开发负责人，我问改进了一个多月，为什么周期时长反而变长了，完成的需求反而变少了。开发负责人非常聪明，说我们并发太高了，这时候我觉得不需要再多说了。其实数据的力量很强大，大家知道高并发的伤害，但是伤害多严重不清晰。数据显示出来，因为并发提高，增加了那么多等待，大家觉得这件事代价太大了划不来。 8月淘宝直播火了，不断有合作方找我们想要加塞需求。经历了7月版本，团队通过反思学会说不。到了8月，我们比较能控制自己的节奏了。 准时性度量 准时性我们看计划交付的功能有多少按时交付了。7月并发度提高了，速率并没有提高，准时交付率也下降了。我们6月和8月是100%准时交付 ， 7月没做到。没关系，只要找到原因，吃一堑长一智就可以了。 变化的背后聚焦业务目标 阿里是强业务驱动的公司，做任何事情在一个季度或半年，业务效果一定要被验证。淘宝直播是一个新业务，大家不知道往哪里去，这时候特别需要快速试错和验证。 我到手淘我也不了解他们的业务，就做了一个业务指标板，列出9月底要达到的目标，每个月发版后更新数据。 这些数据在BI系统里可以看到，为什么还要费力做个物理板呢？我观察虽然在BI系统里随时可以看到，并且大家都有权限，但是真正去看的就那么几个人，主要是运营和产品同学。研发 TL会看，一线同学一般不会看。大家也不太清楚正在做的功能对提升业务指标有什么帮助。 可视化以后，大家经常路过这个板，有时候就会聊两句，7月底了某某指标还没到一半怎么办，还有同学自告奋勇跟运营说有好点子，要知道以前都是运营说服产品和开发同学赶紧做。 业务主线 业务目标只是一个方向或者要去的地方，怎么到那里要有一个路线图，要有一个规划，这个规划是按季度做。产品、研发和业务三方负责人清楚季度规划，一线同学不清楚。后来我们决定季度规划定下来以后要分享给全员，所有人都要知道接下来三个月要去哪里，要攻什么目标，打法和策略怎样，分解到每个月要交付什么核心功能。这个规划就是我们的业务主线。 迭代目标 业务主线不落地也是空的，接下来迭代里的核心功能要扣住季度规划的业务目标和业务打法。我们做了比较狠的事情，产品经理不只要讲做什么功能，还要说明白做这个功能的业务价值在哪里，这个价值还要可度量。发布了这个功能以后看数据，比如直播间的观众有不同来源，有人从直播列表进来，有人从微博过来，有人是关注了主播从主播的直播预告列表进来，通过埋点可以知道每个来源对直播间UV的贡献。直播间UV这个月相比上个月有提升，到底哪个来源贡献比较大，上了哪个功能带来了这样的变化。有个新入职的产品经理以前做游戏直播也没有电商经验，但是她提的需求经过数据验证确实非常有效，大家非常信任她。反过来讲如果一个产品经理一次没命中，我们会觉得他运气不好，如果总是摸不中，再提需求可能大家要打一个问号。 迭代计划 我们的迭代计划可以一层层展开，从业务主线链接到核心需求。我刚去的时候他们刚好要发版，我问这个版本三个最重要的需求是什么。我分别问了三个开发同学，他们的回答不一样，有个开发同学直接跟我说做了很多，但是零零碎碎都想不起。6月、7月、8月我们主线很清晰。 迭代过程 迭代过程我们有物理看板，这是一个完整的端到端的板，这里只显示了一段。白色的是需求卡片，黄色的是任务卡片，红色的是风险、问题或缺陷，绿色的是谁做这个需求。我跟开发同学讲，每个人只有两张绿纸条，每个同学同一个时刻最多领两个任务，先领高优先级需求的任务，完成一个任务再领新任务。6月份开始用看板，集成封板前一天，我在钉钉上收到电子照片，所有需求在待集成那一列，然后开发TL跟我说感谢。之前连续三个版本都没赶上节奏，这次顺利集成了，大家都很开心。6月我们没有做更多的改进，只是把研发过程可视化出来，每天按照优先级的顺序更新今天进展如何，明天计划到哪里，有没有问题和风险。大家会有一种强烈的动力想把卡片拖到终点。 我刚进团队的时候大家觉得敏捷教练不干活，就是做了几个板弄了点数据，到底有什么用。大家也不太认敏捷这一套，比如开回顾会，我跟开发TL说开个回顾会吧，开发TL说代码写不过来没空开，我就说我很会控场，保证一小时之内开完。他有点活动心思，就开一个小时。回顾会开了以后，他觉得说的问题都在点儿上，改进行动也靠谱，就比较认同了。 去年双十一之后我离开淘宝直播去支持别的团队，今年1月底我去回访，发现他们的敏捷实践坚持得非常好，那个板比原来的更漂亮。阿里的同学都是价值驱动的，他觉得这个东西有用，才会坚持做下去。 快速验证假设 快速验证假设的工具在很多公司都有，就是A/B Test。在手淘A/B Test有非常好的技术支持，在APP里面集成SDK，服务端是现成的，很快可以接入。怎么样把工具用好是另外一个挑战了。 首页改版 当时想尝试在直播列表里透出直播信息，最容易想到把评论信息透出来，这样气氛能够感染到用户，吸引用户进来看直播。开发同学尝试了一个礼拜很苦恼地找我说，把评论透出来很麻烦，消息系统我们用了别人的，这个功能他们没有，要现开发一个。他们有一时排不上，就想看代码自己改，结果花了一个礼拜才调通接口，有没有办法可以快一点？我说最核心验证点在哪里，是不是透出来评论吸引用户进直播间？如果透出来的评论信息不是从消息流里自动获取的，而是在某几个直播间手动抓一些评论透出来，多久能实现？他说快的话今晚就可以搞定。先弄清楚验证的核心点是什么，再去看验证这个核心点最快最轻成本最低的方法是什么。 直播首页改版是很大的需求，我们不会所有东西一块做，而是拆成小点。每个点可以独立验证，而且非常轻，用户几乎感觉不到变化。这个例子里有两个点，一是底下赞的地方从静态变成动态，还有一个是从主播的静态图片改成直播间当前的十秒视频回放。这样可能气氛好一点，会吸引更多用户看直播。不需要PRD和交互视觉设计，运营直接和开发同学聊一下，大概知道要验证什么做成什么样，开发实现核心功能，推1%的用户做一个A/B TEST。数据如果有明显统计意义上的区别，可能摸对了，再按照做产品的方式精细地做出来。没摸对，成本肯定不会超过一个礼拜，这个事情不用再投入了。 一起打磨需求 需求为什么定不下来？ ...

什么是机器翻译机器翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。机器翻译的的实用价值随着经济全球化及互联网的飞速发展而日益提高，在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。 机器翻译的应用面很广。比如： 为语言服务公司提供翻译服务帮助政府国企在内容、新闻、服务上多语言化在互联网上获取国际新闻资讯，使用Facebook、Twitter等海外平台协助跨国公司的业务开展为工具类服务提供商做内容展现... ...据统计，机器翻译市场规模在17年已达450亿，并以每年10%的增率持续增长。机器翻译每天在线翻译量可达1000亿次，需求量庞大，尤其是在跨境业务指数增长以后，对信息互通的专业要求让机器翻译成为了当下比较火热的使用工具。 阿里巴巴.机器翻译机器翻译是阿里于2011年开始启动研发的语言服务项目，目标是打造一个全球领先的电子商务机器翻译引擎，为集团的多语言业务提供基础的多语言技术基础设施。 阿里巴巴集团内部的跨境贸易中涉及了海量的跨语言问题，从成本、效率和实时性来讲，海量的信息如果单纯依赖人工翻译完全无法满足需求，在这样的背景下，机器翻译显得尤为重要。 阿里巴巴机器翻译在整个电商完整链路上都提供了优质的服务能力。包括：SEO（搜索引擎优化）、搜索、商品标题、商品详情(类目/属性/描述)、商品评论、实时沟通、审核风控等电商基础数据领域，都能提供全面的实时翻译服务能力，解决各个国家用户对信息的基本阅读需求。 阿里巴巴机器翻译每天能够提供近十亿级的在线翻译服务，每秒提供上万QPS（每秒查询率）的语句翻译能力。经过多年的沉淀，依托领先的自然语言处理技术和海量的互联网数据优势，阿里巴巴成功上线基于注意力机制的深层神经网络翻译系统（NMT），帮助用户跨越语言鸿沟，畅享交流和获取信息，实现无障碍沟通，凭借其海量数据积累及关键技术创新，在电商领域翻译质量独具优势。 目前，阿里巴巴机器翻译提供阿拉伯语、俄语、法语、葡萄牙语、泰语、土耳其语、西班牙语、越南语、印尼语、英语和中文的自动语种识别和翻译服务，支持通用场景和电商垂直场景两大类场景，通用场景支持中英互译，电商场景支持电商完整链路的各项基础数据领域，具体包括： 标题翻译支持英语到阿语、俄语、法语、葡语、泰语、土语、西语、越南语、印尼语、中文等语种的翻译商品描述支持英语到阿语、俄语、法语、葡语、泰语、土语、西语、越南语、印尼语、中文等语种的翻译商品评论或买卖家沟通等支持英语到阿语、俄语、法语、泰语、土语、西语、越南语、印尼语、中文等语种的互译可联系官网，沟通定制化版本事宜应用案例多语言搜索对于跨境电商网站而言，为每个国家的用户建立一套搜索引擎，成本是很大的。阿里巴巴通过统一采用基于英文的索引，将最终的用户搜索词转化成为英文，再根据英文的索引去检索用户所需的商品信息，如此就可以实现多语言搜索了。 如下图示，AliExpress的俄罗斯用户用俄语搜索了“麦克风”，智能语种识别出用户所用语言是俄语，之后调用拼写纠错功能。调用该功能是因为在用户输入检索词中，很有可能出现个别单词的错误，因此就需要智能拼写纠错功能将个别拼写错误的词纠正过来，机器翻译再翻译成英文版本，最后调用搜索引擎，拿到用户想要的商品信息。这样，一条提升用户从List到Detail转化率的链路就打通了。 商品信息多语言化用户来到商品详情页后，会通过网站的导航找到自己想要的类目，再找到想要的商品。 用户在看过商品标题后，往往会再看商品详细描述，一些用户还会看看商品评论。当用户浏览商品网页时，必须能读懂、理解网页内容，如果用户不能理解，那么很有可能这个用户就流失了。所以，做跨境电商十分需要将商品信息实现多语言化，让用户读懂和理解这个商品究竟卖什么？它的功能又是什么？ 下图展现的是阿里巴巴速卖通场景下对标题部分做的工作。我们可以看到，商品属于英文的原发商品，而通过翻译可以将其翻译成为不同国家的语言。在下图中，同样的一条裙子的标题除了英文之外，还被翻译成了俄语和阿拉伯语两个版本。 针对商品评论而言，阿里巴巴实现对同一商品不同语言发布的评论进行互相翻译。在下图中，就是将西语原发的评论翻译成了俄语和阿拉伯语，这样一来，用户就可以参考产品的买家体验，来增加对该产品的判断。 在阿里速卖通中，一般而言，商家发布版本基本上都以英文为主。由此，机器翻译就需要将英文原发的商品详细描述，比如商品尺寸、质量属性以及物流信息等都翻译成其他语言的版本。 最后，另一个用户使用比较多的功能，就是“问大家”。在速卖通，针对于“问大家”这个功能，需要将不同国家、不同语言用户所提出的问题都翻译成多个语言的版本，从而让更多的人能够得到自己所需要的信息，在下图中，就是将俄文的问题翻译成英文和阿拉伯语的场景。 通关翻译在跨境电商场景中，商品物流有一个必须步骤，就是商品通关。在下图中，商品是一个手机支架，但它的英文名非常长，而海关可能只希望拿到商品的关键信息。这时，NLP智能品名生成技术就会从一长串的标题里抽取出关键词，如图示就抽出了“Phone Holder”关键词，再把这个关键词通过机器翻译转成中文的“手机支架”，由此海关便能迅速获知该商品的信息，高效便捷地完成产品的通关过程。 多语言实时沟通在跨境电商贸易中，交易前后往往都有买家和卖家间的沟通。在阿里巴巴的调研中发现，其实在国际贸易中的买家中的30%是使用小语种的，而大部分买家却往往缺少小语种的沟通服务能力。 因此，阿里巴巴开发了一套针对于多语言实时沟通场景的自动翻译系统。在电商场景中，首先，支持多语种之间的互译，凭借背后规模庞大的双语术语库，其对术语的翻译是非常准确的。 其次，具有智能处理能力，可以根据用户的场景自动地识别其使用的语种，再根据用户所使用的语种进行自动翻译，并且提供基于上下文的智能纠错，还针对口语场景做了表述归一化的统一处理。 最后，多语言实时沟通系统还实现了跨境多语言沟通方案，这套方案支持多端包括PC、IOS、Android，能够实现多语言信息的实时沟通，用户可以基于机器翻译或者译文进行编辑。如果用户具有相应的语言能力，可以根据机器翻译的结果在发送前进行编辑。在很多场景下，也需要对于特定的术语进行快速干预，将其翻译成想要翻译的文本，因此在这样实时工作的场景下，也是具备支持实时干预的能力。 本文作者：数据智能小二 原文链接 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

5月29日，VEA中国视频体验联盟与VideoCTO联合主办“中国视频体验CTO论坛”在成都圆满落幕。该论坛旨在邀请视频产业生态链的经理人与技术专家，共同探讨视频体验评估标准，推动内容分发产业发展。阿里云受邀出席，技术专家陈石平现场进行了《云端一体化视频服务 打造极致播放体验》主题演讲。 视频体验关键指标作为开发人员，需要关注的用户视频体验关键指标是什么？陈石平认为可以分为以下几个： 第一：视频源质量，包括清晰度、保真度、流畅度是否能满足用户需求。第二：交互体验，可以理解为用户在客户端交互的响应速度，应该关注频道切换、初始加载、快进快退等播放性能指标。第三：观看体验，是否有花屏、卡顿、马赛克等问题，需要关注信号传输的质量以及网络质量。 综上所述，用户体验指标体系可以概况为：画质、网络、播放，是从视频源经过网络传输到最终播放的全过程。画质上需要考量转码、采集的质量，网络传输要关注CDN网络分发的质量，在播放环节需要考量播放器的质量，这三个环节的质量保障最终的用户体验。 云端一体化的视频服务视频服务的整体流程是从上传、转码、存储、分发到播放。阿里云提供云端一体化视频服务，在上传端，需要提供高质量的直播推流、短视频拍摄和上传的SDK；在转码端，通过业界领先的窄带高清技术可以实现观看体验和码率的最佳平衡，同等视频质量下最高节省20%-40%的带宽。在存储和分发环节，依托于安全可靠的OSS存储服务和遍布全球的CDN网络，来保障视频的传输的流畅和稳定。在播放环节，通过对各种业务场景，如直播场景、点播长视频、短视频等场景用户体验的痛点分析，并从云端一体化的角度来解决问题。 在本次议题中，陈石平从点播多码率、直播低延时和高清、短视频以及用户体验数据系统几个场景来讲述阿里云如何实现最佳视频体验。 体验优化实践一：点播长视频多码率用户痛点一：用户在APP上观看电影的时候通常可以选择不同清晰度，如超高清、高清、普通、流畅等。在不同清晰度之间切换时经常会遇到视频跳跃和音频中断的情况。因为通常处理方式是切换时记录下此时的播放位置，停止当前的清晰度，然后再起播下一个视频，跳转到上次播放的位置，这种方式处理最简单，但是体验很差。 用户痛点二：当视频播放过程中发生网络抖动，则会导致用户当前和播放码率和网速不匹配的情况，进而导致卡顿。用户通常会自然的把清晰度调低，但是当网络情况变好了，用户没有感知所以是无法体验到当前最佳的观看效果的。 陈石平现场演示了一个真正无缝切换码率的视频效果，同时也对实现方式进行了讲解。 他说道：首先，因为人耳对声音是非常敏感的，所以要做到音频的切换不卡顿，就要做音视频分离，保持音频的持续播放。第二，要精准控制各个视频码流之间的切换，通过播放器支持hls master playlist来实现码率、甚至音轨、字幕流之间的切换。同时，在切换策略上，从低清到高清采用的是快速策略，在视频缓冲区找到最近的切换点，让用户最快看到高清的视频。从高清到低清的切换采用缓慢切换策略，找到最远切换点，确保缓冲区里的高清数据能完整被用户看完。 视频地址：https://yunqivedio.alicdn.com... 针对于第二个用户痛点，也就是网络和当前播放码率不匹配的问题，可以通过自适应码率切换来解决。根据用户网络变化来自动切换码率有两个实现难点，第一如何避免频繁切换，第二是避免切换卡顿。自适应码率有很多算法，陈石平团队采用的是最为有效的基于缓冲区buffer以及当前下载网速的方法。同时，在基于buffer的策略中，也要考虑上下切换的预留buffer水位，当buffer降低到一定量时提前切换，防止切换晚导致卡顿。另外，在网速检测上面要考虑一段时间内的最大最小下载网速，综合此时的缓冲区的变化，通过算法来做出综合的判定。 体验优化实践二：直播低延时和高清用户痛点一：直播场景非常多，其中互动直播、游戏直播、电商直播、在线课堂等场景对低延时的需要更为强烈。技术层面，直播一般采用rtmp、http flv和m3u8流形式，其中rtmp和http flv延迟通常可以做到3-5秒，m3u8要在10秒以上。这必然满足不了这些场景的需求。用户痛点二：在远程医疗、赛事直播、VR直播等场景下，对直播清晰度要求非常高。比如赛事直播下要捕捉运动员的细节画面，才能为用户带来临场感。随着用户体验的升级，高清视频播放逐渐走向常态化。 为了解决直播低延迟的问题，阿里云打造了端到端超低延迟ARTP协议，全称为Alibaba Realtime Transport protocol。从推流端、CDN到播放端实现基于UDP传输协议的改造，将直播延迟控制在1秒以内。在抗网络抖动、秒开、降低卡顿错误率等性能指标上都得到了大幅的提升。经过大量数据验证，在相同卡顿率情况下，延时可以降低75%。相同丢包率和延迟下，播放成功率和卡顿率会明显降低。同时，依托于阿里云海内外2500+CDN边缘节点优势，能够具备支持千万级并发的能力。在电商直播场景下，通过使用低延时技术，相比于以往的rtmp的直播，商品转化率得到较大提高，也就是说商家因为低延迟直播卖出了更多的商品。 “在高清直播场景上，阿里云去年推出首个互联网8K直播解决方案，并联合多家合作伙伴在云栖大会上成功展示了8k直播远程医疗案例。这次成功的演示背后也有非常巨大的技术挑战。”陈石平说。 第一就是如何保证8K超过码率的实时链路传输。为了保证和普通直播同样的低时延，阿里云首次采用了5G上传，同时也扩展了RTMP协议对H.265支持，采用了H.265的压缩方式进一步压缩码率。 第二是直播服务端需要能够支持实时的切片和录制，来实现8K的直播时移、回看，这需要通过扩展服务端对8K实时处理能力来实现。 第三需要健全的8K直播全链路监控系统，实时显示音视频帧率、码率以及波动情况，这对现有的直播服务性能和稳定性都提出了更高的要求。 第四，全自研8K播放器，能够实现120M码率、60fps直播流的实时播放，替换掉了专有的昂贵的播放硬件设备，这对8K直播整个商业化推广非常关键。在如今4K直播还未普及的情况下，阿里云已经具备了8K直播的商业化能力。 体验优化实践三：短视频场景要实现优秀的短视频的用户体验，需要端到云、云到端的完整体验闭环。通过阿里云云端融合的技术优势，实现了短视频从采集上传、转码、媒资管理和播放一体化服务体验。 在短视频拍摄环节，有业内领先的短视频SDK，异构编码和极速合成的技术保证采集端的体验优化。在上传环节，将视频上传至点播服务，通过窄带高清的转码、智能审核等技术保证高画质、高效率和内容安全。然后通过CDN分发到播放端，在播放环节，通过独创的短视频的列表预加载技术，实现端上的极速秒开。最终通过云端各个环节的整体优化，才能保证用户最终得到最佳体验。 “在所有环节中，短视频列表播放的体验非常重要。例如抖音，你会发现起播非常快，循环播放也很流畅。这是怎么做到的呢？”陈石平讲到：这就是通过列表预加载技术实现的。常规的预加载是通过多个播放器来实现的，播放当前视频的时候去预加载下一个视频，这个方案的缺点是实现逻辑非常复杂，同时也消耗更多性能。所以，阿里云独创了列表播放器，通过简单的接口调用就可以实现列表的预加载播放。它有几个特点，首先是能够做到防卡顿的缓存策略，通过对缓存的管理，可以灵活控制卡顿期间的预缓存策略，同时优化缓冲的淘汰策略。第二是对滑动的流畅性针对性优化，保证每个视频停止的耗时在16毫秒以内。第三是采用了基于内存的预加载缓存技术，循环播放和秒开直接从内存读取数据，无需额外的文件操作。第四非常关键，是提供简单的接口，可以非常快速的实现短视频播放功能。 体验优化实践四：实时掌握用户体验数据通过以上一些列优化动作，那么最终我们如何知道线上用户的体验到底如何？这就需要数据说话，通过播放数据服务来打造用户体验闭环。这其中包括卡顿率、秒开、成功率等数据，这些数据指标也为下一步优化用户体验提供了重要依据。 在演讲的最后，陈石平表示：未来的时代是体验为王的时代，用户对体验的追求是永无止境的。阿里云视频服务将持续打造云端一体化的极致视频服务体验，进而帮助平台为其用户提供更优的观看体验。 本文作者：樰篱 原文链接 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

2002年，Target聘请了统计学家Andrew Pole。他的任务是进行预测分析——一种通过观察数据趋势进行预测的统计数据——来帮助零售巨头向某些人群推销某些产品。在这方面，Pole的首要任务是确定孕妇——特别是孕中期妇女。 正如Target的营销团队所解释的那样，新生儿的父母是非常有价值的客户。哪怕是之前没有买过尿布，婴儿服装这种东西，当他们有孩子时，他们的品牌观念也会变化。由于需要采购东西较多，新父母很容易疲累，所以他们更倾向于在一个地方买到所有可能需要的东西。而Target希望成为这样的地方。 “我们知道，如果我们能够在宝宝只有两三个月的时候就确定用户，那么我们很有可能拥有这样的用户很多年，”Pole告诉纽约时报。“一旦我们让他们从我们这里购买尿布，他们便会在这里购买其他所有的东西。如果你正在一个商店里扫货，寻找瓶装饮料，当你经过橙汁，然后你就会拿上一盒。对了，还有我想要的新DVD。很快，你将会在我们这买谷物和纸巾，并且很有可能一直是回头客。” 虽然其他公司使用公开的出生记录来确定分娩后的潜在客户，但是Target希望通过识别怀孕期间的女性来获得竞争优势。 Pole跟他的同事研究了购物数据，并且确定了孕妇倾向购买的25种产品——如孕妇装，无味乳液和产前维生素。在查明那些用户购买了这些产品（商家使用访客ID号码跟踪购买）之后，Target为客户分配了一个“怀孕预测”分数，既可以准确预测女性是否怀孕，也可以估计她的分娩日期，这就到量身定制营销计划的时候了。 人类与技术发展都是这样，没什么事是一帆风顺的。 据泰晤士报报道，明尼苏达州的一名男子走进当地的Target分部，并要求见经理。 “我的女儿收到了你们公司的邮件，”据报道，该男子一边说一边展示着Target的宣传小册子。“她还在上高中，而且你要寄婴儿衣服跟婴儿车的优惠卷给她，你们这是想鼓励她怀孕吗？” 优惠卷上清清楚楚得写着是给该男子十几岁的女儿的，但是经理也是一头雾水，但他只能一直道歉。过了几天后，经理打电话给该男子再次道歉，但是突然那个男子向他道歉。据了解，该男子与他的女儿交流时发现她确实将在八月份分娩，而Target公司的预测时间就在优惠卷上，基本一致。 尽管如此，但是这种数据采集方式还是让人毛骨悚然。怀孕是一个私人问题，顾客一般是不喜欢自己被监视的，因此零售商们决定是定位更加精确。Target没有直接向准妈妈推荐婴儿产品（因此也提高了她们的怀疑），而是策略性地将婴儿产品广告放在其他随机产品的旁边——如酒杯或者割草机。 从技术的角度来看，零售方面使用的技术已经发生了很大的变化。客户数据依然扮演者很大的角色，这跟2002年的时候几乎一样。但是除了预测分析之外，Target现在依靠机器学习来分析购物的习惯，从而优化供应链并且为客户提供个性化的服务。 “在Target，我们的目标是通过广泛应用数据的技术让购物更有趣，更贴近我们的客人——相信我，我们拥有大量数据！”零售商在一篇关于机器学习的博客文章中吹嘘自己。 “数以千万计的客人和数十万件物品导致了数十亿的交易和互动。” 虽然预测分析需要人类找到数据的统计趋势，但机器学习是人工智能（AI）的一个子集，它是指使用计算机算法来查找数据趋势。然后，计算机可以根据这些趋势（或模式）自主地进行预测——有效地“学习”而无需为明确的任务编程。 部署机器学习的两个主要领域包括文本翻译和图像识别。例如在图像识别领域，它也可以用于识别热狗。 但这项技术的应用远不止婴儿用品和法兰克福香肠（两者都是Target销售的）。许多其他公司使用它来优化和将经过验证的零售实践自动化，例如SKU分类，产品推荐，情绪分析，欺诈检测，价格预测，个性化优惠等。 了解这些企业如何利用机器学习来开展零售游戏。 沃尔玛 公司所在地点：阿肯色州本顿维尔 它是如何利用机器学习的：沃尔玛使用在线机器学习来优化交付路线，提供更快的结账，匹配产品目录中的产品，并根据用户的浏览历史推荐产品。除了数据分析，机器学习还用于向在线购物者展示有针对性的广告。 亚马逊公司所在地点：华盛顿州 它是如何利用机器学习的：作为全球最大的在线零售商，亚马逊可以访问大量客户数据。通过将机器学习应用于该数据，它可以预测对某些产品的需求，识别欺诈性购买并提供定制的产品推荐和促销。除零售外，机器学习是亚马逊智能AI助手Alexa及其亚马逊网络服务（AWS）云计算服务的推动力。 ASOS 公司所在地点：英国伦敦 它是如何利用机器学习的：Asos是一个在线时尚商店，它拥有大量的服装产品——在任何给定时间约85,000件。 这就是为什么它依赖于机器学习的图像识别功能来描述每个项目的属性。Asos还使用机器学习来跟踪客户的购物习惯，并为他们分配客户生命周期价值（CLTV），预测未来几年他们可能会花多少钱购买Asos产品。 THE NORTH FACE 公司所在地点：加利福利亚州 它是如何利用机器学习的：2015年，The North Face与IBM合作，将古老的计算机巨头Watson AI系统引入其网站。Watson（你可能还记得，击败了Jeopardy！这款游戏的王者 Champ Ken Jennings）像是一个人类的导购，引导North Face客户选择合适的产品。Watson的自然语言处理能力和会话界面使得这个过程很像与另一个人交谈。 MACY'S 公司所在地点：俄亥俄州辛辛那提市 它是如何利用机器学习的：像The North Face一样，Macy也与IBM合作，将Watson用于Macy的On Call。 该功能允许客户在MACY'S百货的移动网站上提问，并接收每个实体店独有的信息。需要找到男士运动鞋或洗手间？ MACY'S的On Call可以提供帮助。 软银机器人 公司所在地点：日本东京 它是如何利用机器学习的：软银机器人是Pepper的母公司，Pepper是一个由人工智能和机器学习驱动的人形机器人。虽然Pepper有很多用途，但该公司认为它对零售业特别有用。鉴于此，Pepper驻扎在旧金山韦斯特菲尔德等商场，在那里执行客户服务任务，如指示，回答问题和娱乐购物者。 美国鹰牌服饰 公司所在地点：宾夕法尼亚州匹兹堡 它是如何利用机器学习的：美国鹰牌服饰与图像识别创业公司Slyce合作，在其移动应用程序中创建一个视觉搜索引擎，让购物者可以使用手机的相机找到特定的服装项目或类似物品，他甚至推荐配件。 机器学习在零售业中的未来虽然机器学习在许多零售应用程序中都有应用，但是零售商们始终认为个性化——即购物者在微观层面获得定制体验是最重要的，因为这对他们实际增长用户以及扩展在线产品尤其重要。 Neiman Marcus集团总裁兼首席执行官Karen Katz表示，“融合技术与个性化的触感才是卓越的用户体验。” “我认为能够将技术驱动的个性化与人类结合起来的人将成为这个世界的赢家。 ...

阿里妹导读：Serverless 话题涉及范围极广，几乎包含了代码管理、测试、发布、运维和扩容等与应用生命周期关联的所有环节。在线应用如何不改代码也能迁移到 Serverless 架构？今天，我们来揭秘阿里巴巴成千上万在线应用的Serverless 演进过程。AWS Lambda 是 Serverless 领域的标志性产品，但如果将其应用于核心业务，可能会遇到以下难题：（仅代表作者个人观点） 要求用户以 Function 为单位进行开发，全新的开发框架，云厂商强绑定，社区主流技术栈迁移成本高；Function 启动速度要足够快，毫秒级或者秒级，这个限制对适用场景有很强的约束；Function 之间的调用通过 API Gateway，响应时间更长。Cloud Service Engine 云服务引擎（以下简称CSE），是阿里云中间件团队开发的面向通用 Serverless 计算的中间件产品，目的是具备 AWS Lambda 的各种优势，同时可以解决用户在使用 AWS Lambda 时遇到的难题。 什么是 Serverless？AWS 对 Serverless 定义是：（摘自 AWS 官网） AWS 无服务器平台提供的功能：（摘自 AWS 官网） AWS 的整套 Serverless 方案非常完善，但是没有解决存量应用如何迁移到 Serverless 架构的问题。仅仅是针对新开发的应用，建议用户使用 FaaS 方式开发，才有机会转向 Serverless 架构。笔者认为，要将 Serverless 架构大规模推广，必须要能有针对存量业务的解决方案。 Serverless 对云计算的价值云计算，归根结底是一种 IT 服务提供模式，不论是公共云还是专有云（以 IT 设备的归属不同分类），其本质都是帮助 IT 的最终使用者随时随地，并且简便快速地，获取 IT 服务，目前，IaaS、PaaS 都已经做到了按需付费，PaaS 甚至做到了按请求付费，如 DB，CACHE，MQ 等，但是 IaaS 的付费粒度仍然是时间维度，最快按照小时付费，以分钟来交付。 ...

Serverless 话题涉及范围极广，几乎包含了代码管理、测试、发布、运维和扩容等与应用生命周期关联的所有环节。AWS Lambda 是 Serverless 领域的标志性产品，但如果将其应用于核心业务，可能会遇到以下难题：（仅代表作者个人观点）首度揭秘：  要求用户以 Function 为单位进行开发，全新的开发框架，云厂商强绑定，社区主流技术栈迁移成本高；Function 启动速度要足够快，毫秒级或者秒级，这个限制对适用场景有很强的约束；Function 之间的调用通过 API Gateway，响应时间更长。本文将介绍阿里云中间件团队在探索 Serverless 过程中的思考以及正在做的事，目的是尽可能让开发者少改代码，甚至不改代码，就能具备 AWS Lambda 的技术优势。 Cloud Service Engine 云服务引擎（以下简称CSE），是阿里云中间件团队开发的面向通用 Serverless 计算的中间件产品，目的是具备 AWS Lambda 的各种优势，同时可以解决用户在使用 AWS Lambda 时遇到的难题。 什么是 ServerlessAWS 对 Serverless 定义是：（摘自 AWS 官网） AWS 无服务器平台提供的功能：（摘自 AWS 官网） AWS 的整套 Serverless 方案非常完善，但是没有解决存量应用如何迁移到 Serverless 架构的问题。仅仅是针对新开发的应用，建议用户使用 FaaS 方式开发，才有机会转向 Serverless 架构。笔者认为，要将 Serverless 架构大规模推广，必须要能有针对存量业务的解决方案。 Serverless 对云计算的价值云计算，归根结底是一种 IT 服务提供模式，不论是公共云还是专有云（以IT设备的归属不同分类），其本质都是帮助 IT 的最终使用者随时随地，并且简便快速地，获取 IT 服务，目前，IaaS、PaaS都已经做到了按需付费，PaaS 甚至做到了按请求付费，如DB，CACHE，MQ等，但是 IaaS 的付费粒度仍然是时间维度，最快按照小时付费，以分钟来交付。 因此，当下的云计算场景，应用的开发维护方式相比传统 IDC 时代的开发维护，差别还不是很大。但 AWS Lambda 提供了一种全新的开发维护方式，用户只需要写好业务代码，提交到云上，所有和机器容量、可用性、机器为单位的运维工作可以全部交给了云平台，这种模式极大的释放了云的弹性价值，真正做到了按需付费。 ...

彼得·斯登（Peter Stern）是阿里巴巴战略投资部的一名洋小二，是办公室出了名的“空中飞人”。 斯登一年中大部分时间都在各大洲飞来飞去——但无论多忙，每个月他都会去圣昆丁监狱上课。 不好走的“最后一里路”圣昆丁州立监狱是加州最古老的监狱，曾负责执行全加州的死刑，是令人闻风丧胆的所在。 斯登目前为止已经在这里教过大约100名学生。 差不多两年前，他加入了名为“最后一里路“ (The Last Mile) 的公益项目，斯登教学的内容包括介绍阿里巴巴、电商和中国，让出狱后能够有一技之长，重新开始人生。淘宝大学和杭州乔司监狱也有类似的合作课程。 根据美国司法统计局的报告，从州立监狱出狱后有68%的人会在3年内重新被捕，6年和9年内这个数字会飙升到79%和83%。 “监狱里的其实是社会中最脆弱的人群。”斯登说，出狱后居高不下的失业率、重新逮捕率背后是无法自力更生的现实困境。 比技能更重要的是拥抱自己加入“最后一里路”的要求很严格，除了必须拥有高中学历、狱中无污点记录、 表现良好，在加入课程之后，只要出现哪怕一次行为不端，就会被立刻除名。”这些人过去都犯了错，他们是真的下定决心，才加入这么辛苦的课程。”斯登告诉橙子，这些学员每周都要上40个小时的课程，强度也非常大。在斯登看来，他教过的学员出狱后是不是一定要成为程序员并不重要，重要的是他们能不能有勇气重新面对生活，创造自己的人生。 无论是小组讨论，还是一对一的交流，斯登都很注重精神上的激励。“我希望尽可能让他们感受到我的真诚，我希望帮助他们重拾信心，接纳自己。” 业余时间他也会定期和出狱的学员见面、吃饭，聊聊他们最近在做什么。 “其实不仅仅是我给他们上课，他们也教会我很多。比如直面过去的错误，不让错误定义自己的一生。”  打破恶性循环的零记录让斯登最自豪的地方是，他的学生一直替他出色地完成着一个记录——从“最后一里路”毕业的学生在出狱后，保持着零再犯率。 杰森·琼斯（Jason Jones）是斯登的一名学生。“我11岁就加入帮派了，因为身边都是这样的人，所以根本不觉得有什么问题。” 现在，琼斯在旧金山一家公司做程序员。“我熟练掌握Java, PHP，ruby，react，JAQL，为技术公司工作！”在此之前，他曾服刑13年半。 出狱后的第一件事，琼斯没有马上找工作，而是回到了他小时候生活的街区，给当地高中生讲述自己的经历。“我就是要告诉他们还有这么一条路可以走。” 越来越多像琼斯这样的学员回到自己长大的地方，打破这一过去的恶性循环，为下一代展示一种完全不同的可能性。 阿里人常说，公益不是一个人做很多，而是很多人做一点点。有爱的公益会将善意源源不断传递。 本文作者： Geek橙阅读原文 本文来自云栖社区合作伙伴“ 阿里味儿”，如需转载请联系原作者。

说到消息推送（push）的技巧，首先可以明确的是——明确差异是进行精细化运营的开始。不同类别的APP在进行推送（push）时的策略也应该是不一样的。那么电商类APP的消息推送（push）有什么不一样的地方？又该怎么操作才能从浩如烟海的消息提示中脱颖而出呢？ 1.信息类型不一样一般情况下，电商类APP的推送（push）不外乎以下三种： 活动提示：各种活动（双十一、黑五、圣诞元旦……）预热，哪怕不是节日也没关系，可以发优惠券呀 商品推送：针对用户个人关注的商品推荐，爆款推荐 系统信息：包括卖家信息提示、发货通知等等系统通知 2.推送（push）时间不一样推送内容需要推送时机的配合，不同的内容有属于自己的最佳timing。虽然在整体上，推送的合理时间段分布在用户使用手机频次最高的时间，也就是9-10点（上班途中+早餐进行中），12-14点（午饭+午休），18-20（下班途中），22-24（睡前放飞）。但是大部分APP还是不约而同地选择在10和20的时间点消息推送。如果能在推送时间上进行进一步切分，和同类APP区分开选择最适合自己的时间点，那么无论是推送内容还是推送的时效性都会灵活许多，更有针对性。 3.面向用户不一样 不同类型的APP面向的用户不一样，哪怕同样是电商APP面向的用户也是不一样的，同一个电商APP举办不同活动面向的用户依然是不一样的。这就必然要求push的定向化足够细致。人群颗粒度越细，push的打开率越高。无论是按性别、年龄、终端、地区，还是职业、品牌偏好、消费习惯等等，可以细分的维度实在太多了。当你打开用户画像的大门时，就会发现push的玩法简直不计其数，太多了。而随着用户标签的不断精细，无穷无尽的维度可以帮助你一键push到真正的目标用户，然后给不同的人推送不一样的东西。 4.技术支持不一样在技术层面，完善的推送还包括了个性化推送、半自动推送、过滤去重、短信补量等各种功能。不同的功能搭配适用于不同的场景需求，比如有些用户时刻关注打折促销活动，但是有些用户则会因为频繁收到商品爆款推荐而不胜其烦，关闭消息推送的也不在少数。那么针对这些关闭推送的用户就需要进行短信触达，而不是任由用户从沉睡到卸载。 从技术和性价比上来说（毕竟免费的SDK可以实现的谁还想花钱呢），国内像MobService的MobPush功能就比较全面，先勾画用户画像，再在用户标签的基础上针对不同的人推送不同的消息。综合来说，MobPush不仅可以帮助运营者把上文说的3点——消息推送（push）的信息类型、推送时间、面向用户的层层细化，满足电商APP不同场景的功能需求，还可以针对千人千面的信息需求打造不断差异化、多样化的推送。通过横向的比较来看，MobPush将很多友商只开放给付费用户的独享通道全部开放出来，帮助所有运营者享受独享通道，让push到达率提升了20%。 明确差异是进行精细化运营的开始。区别于其他类别的电商APP在进行推送（push）的时候就要明确“此时此刻此场景”的需求是什么，特征是什么，和其他场景的区别在哪里。以差异化・不同点作为精细运营的突破口，才能更加高效地掌握运营主动权，打造成功的消息推送。

阿里妹导读：电商平台最大的挑战是从日益增长的海量商品（数十亿）中挑选出的一个小的子集（几十或上百）展示给用户，以满足用户的个性化的购物需求。为了解决仍存在的重复推荐、缺少新意等问题，我们提出建设大规模电商认知图谱。今天，搜索推荐事业部认知图谱团队全面总结了目前在构建电商认知图谱方面的探索，主要介绍认知图谱的定义、整体的构建思路，构建过程中一些具体的算法问题，和最终在搜索推荐上的应用。背景纵使近年来电商搜索、推荐算法已经取得了长足的进步，但这些算法依然存在许多问题，如推荐中经常为人诟病的重复推荐、缺少新意等。究其本质，这是因为现有的算法主要还是沿袭“商品到商品”的思路，并不是直接从用户需求来驱动的，甚至对用户需求没有一个清晰的定义。而另一方面，理解并满足用户需求又是这些算法所要达成的最终目标，这两者之间的有着天然的隔阂。为了打破这个隔阂，让搜索、推荐算法更好地认知用户的需求，我们提出建设大规模电商认知图谱（E-commerce ConceptNet），将用户需求显式地表达成图中的节点（称为E-commerce Concept），并将这些需求点和电商领域内的商品、类目，电商外部的通用领域知识等关联起来，为商品认知、用户认知和知识认知提供统一的数据基础，并为下游搜索推荐算法提供新的优化思路和更多的可能性。什么是e-commerce concept？前面提到，我们将用户需求称为“e-commerce concept”: 一个有商品需求的概念，一般情况下以一个符合常识，语义完整，语序通顺的短语表示。例如：“连衣裙”、“儿童防走失”、“烧烤必备”、“宝宝保暖”、“波西米亚连衣裙”、“春节庆祝”等。这些concept需要满足如下的基本原则：如上所示，右边的短语均违背了电商概念的基本原则，所以在实际挖掘过程中都是会被过滤掉的。进一步，我们将concept分为了三大类：购物场景（shopping scenario）：表示一类非特定品类的用户需求，场景感较强，如“儿童防走失”、“春节送礼”等。泛品类（extensive category）：表示一类有特定品类的用户需求，可以是不加修饰的纯净品类，如“连衣裙”、“水果”等，也可以是有属性限制的品类，如“韩版波点连衣裙”、“儿童羽毛球拍”等。通用概念（general concept）：表示一类通用的概念，可以和电商外部的开放领域知识相关联，如“防晒”、“烧烤”、“老人”等。E-commerce concept从哪里来？在明确了定义和基本原则之后，我们需要挖掘大量的concept用以覆盖各式各样的用户需求。目前，我们认为用户在使用淘宝或天猫搜索时输入的搜索词（query）和商品的标题（title）是concept挖掘可以利用的最大来源。而我们的工作主要是要将满足我们上述原则的concept短语，从充满噪音的query、title中挖掘出来，这一步称为“Concept Mining”。Concept Mining主要分为两步，一个是候选生成（Candidate Generation），另一个是概念正确性判断（Concept Classification）。总体流程如下:其中，候选的生成分为两块，一块是使用AutoPhrase按照字粒度从句子中切分出来的短语信息，一块是通过序列模板抽取器(Sequential Pattern Extractor)做频繁序列挖掘后的模板信息，结合2-gram的统计语言模型，得到concept候选。在得到候选后，我们会利用一个判别模型来融合语言模型embedding，concept的序列信息，以及规则前后缀，pv统计等特征，判断concept是否是符合要求的。Candidate Generation我们首先通过pattern抽取器从现有的正负concept中提取pattern并计算权重，然后通过这些pattern，并结合三个窗口内的统计语言模型，进行候选的剪枝，最后生成的候选基本都是符合语序，满足基本常识的。Concept Classification我们一方面结合一些简单的规则进行特征抽取，另一方面，利用现有的序列特征训练Wide&Deep model，来进行concept的合理性判断。在初始数据的处理方面，由于我们大部分的concept都是短文本，而query和title中大部分的term序列不符合正常的语序，我们还利用长文本的parsing infomation进行候选抽取和截断，训练了ELMo作为基础的语言模型，并在同样长度的gram内调整语序，来得到最佳的序列信息再给判别模型。Ontology在明确了e-commerce concept的定义并挖掘出了大量的concept后，我们会疑惑，concept作为一个词（phrase），除了name之外，没有分类（domain），没有描述（description），也没有属性（attributes），怎么叫”图谱“呢？这么少的信息量如何能在下游应用中起到作用呢？concept要成为图中的节点，那我们的图到底是什么呢？为了更好地理解e-commerce concept，同时和外部知识图谱对齐，引入更多的通用知识，我们定义了一套电商认知图谱的本体（Ontology），用以描述实体、概念的属性和其之间的关系。实体表示客观世界存在的具体实例，例如，歌手刘德华为一个具体的实例。概念表示客观世界中的宽泛概念，例如，娱乐明星为一个泛指的概念。分类体系与属性关系定义（Schema），包括定义实体和概念的类别，以及实体和概念具体的属性与属性值。例如，在分类体系中，歌手刘德华属于人物→娱乐人物→歌手，属性包含出生日期，代表作等。在这里，我们参考Schema.org、cnSchema.org中对客观事物进行描述的结构，建立了以事物类(Thing)为根节点的电商知识图谱底层本体分类体系。在事物类的子类中，包括“动作”、“创作品”、“活动”、“无形物”、“品类”、“医疗实体”、“机构”、“人物”、“地点”共9大类。每一个子类又有其自己的子类，每一个子类将继承父类的所有属性和关系。具体结构如下图所示：本体分类体系，其中括号内内容为类别对应的中文名和英文缩写在这里，中心白色节点为事物类，是所有类的根节点。环绕在事物类周围的9个节点是事物类的直接子类。其中每一个类别又有自己的节点。在该图中，以无形物类为例，受众类是无形物类的子节点，而受众：动物类、受众：身体部位类、受众：人群类、受众：植物类是受众类的子节点。在通过结构化、半结构化、非结构化数据进行知识获取时，数据按照该分类体系进行录入。如前文所述，电商认知图谱的终极目标是刻画用户需求，因此，在本体中我们定义了多个电商专用类来对电商环境下的客观世界进行建模：Brand (品牌) Category (品类)：品类是顾客在购买决策中所涉及的最后一级商品分类，由该分类可以关联到品牌，并且在该分类上可以完成相应的购买选择。品类中的实例是我们进行本体构建过程中重点挖掘的内容。Audience (受众)：受众是商品直接对应的购物人群或种群，是电商场景下一个非常重要的分类。受众类下包括四个子类：受众：动物、受众：身体部位、受众：人群、受众：植物。Style (风格)：对于一件商品，一定会有其特有的风格来吸引购买的人群，风格类主要对其进行描述。风格类下包括六个子类：文学风格、音乐舞蹈风格、气味风格、触觉风格、口味风格、以及视觉风格。Function (功能)：对商品进行功能的具体描述，可以精准的定位商品，将商品和需求直接联系起来。功能类下包括四个子类：美妆功能、服饰功能、保健功能、家居功能。Material(材质)：所谓材质，简单的说就是物体看起来是什么质地。通过材质对商品进行描述，可以使商品更加具体化。属性是词汇固有的属性，比如“别名”、“描述”等；关系是本体词汇之间存在的客观联系，如Person类中实例的“出生地”将链接到另外一个Place类的实例中。在本体的分类体系中，每个类别都有其特有的属性和关系，子类将继承父类所有的属性和关系。在这里，我们以事物类和品类类为例，介绍属性和关系，具体如下图所示：事物类：在该类别中，我们定义了“别名”、“描述”、“图片”、“名称”共四个属性和关系。“别名”实际上是当前词汇的一个同义词，是一个属性；“描述”是对当前事物特点的一种描述；“图片”可以连接到另外一个“图片对象”，实际上是两个事物之间的关系；“名称”是当前事物的标准的名字。品类类：品类类是事物类的直接子类，将直接继承事物类的所有属性和关系。与此同时，品类类含有自己特有的属性“品类类型”。本体分类体系下所有的类、子类均有其特有的属性和关系，在对本体中的每个类别进行建模时，我们定义了140+个属性和关系。在进行本体词汇构建时，我们充分调动集团内各大BU的优质结构化资源，来源包括淘系、优酷、飞猪、神马等等，对多来源的结构化、半结构化数据进行知识的整理与融合。具体的，如果将多来源结构化数据看成不同来源的知识体系，获取和融合就包括了本体和实例的匹配(Ontology/Enity Matching)和知识融合(Knowledge Fusion)。我们采用了基于文本特征的匹配方法，对多来源的数据进行了批量的合并。我们定义的知识融合任务是：在同一个类别下，含有相同意义的词汇需要合并为一个id，其中最为常见的词汇作为主键，其他同义词汇作为别名。如“老汉”与“老朽”是同义词，在同一个id下，“名称”属性内容为“老汉”，“别名”属性内容为“老朽”。在匹配的基础上，通过冲突检测，Truth Discovery等技术将知识进行一致性的合并消解。对于冲突，处理方法包括忽略，避免和消解。常见的消解方法包括:Voting、Quality-based、relation-based的方法。我们采用的是Quality-based的方法，对single-valued attribute进行消解。最终通过整理和融合结构化数据，获取了百万级的实体和Concept数据。自然文本以非结构化的形式存在，包含了大量丰富的语义关系，描述了客观世界里面实体，概念以及相互之间的关系。因此，对文本的理解也成为了获取实体和概念信息的重要来源。实体和概念作为图谱的关键元素，对其在文本中的识别成为了知识获取的重要技术。其中命名实体识别(NER)将文本中提及的实体进行划分并归类，可以从海量语句中挖掘指定类别的实体。我们采用基于远程监督（Distant Supervision）的序列标注模型，标注的类型标签包含上文提到的事件，功能，对象，时间，空间，品类，风格等多个大类。至此，我们搭建了一个为电商设计的ontology体系，并扩充了大量的实体、概念、属性和关系，也可以将其看做一个普通的电商知识图谱。从知识图谱到认知图谱上文介绍的认知图谱本体结构（Ontology），包含了比较完整的分类法以及相应的schema，并融合了大量的外部、电商实体、概念和属性关系，是一个比较初级的电商知识图谱，其目的是为了结构化我们挖掘得到的大规模的e-commerce concept，将这些concept链接到图中成为节点，让“知识图谱”真正迈向了“认知图谱”。这一步叫做Concept Tagging。理想情况下，我们希望concept经过分词后，每一个词单元都能够链接到本体词汇库的词汇上，从而获得相应的知识体系，但是由于本体不一定能覆盖全部的concept词汇，导致concept只有部分能够被链接，属性关系并不完整。其次，本体中存在一词多义的问题，相同的词汇具有不同的类型，因此需要进行词义消歧。而concept通常是短文本，上下文十分有限，常规的序列标注模型并不能取得可观的性能，并且目前的本体分类体系是树形结构，存在一个词汇分布于同一个大类，不同小类中。例如，“丹麦”这个词的类型有“空间→国家”以及“空间→行政区”，这也为词义消歧带来了难度。我们的目标是准确地将concept链接到本体词汇库的词汇上，输入是concept列表以及本体库，输出是对应的词汇及类型：针对上述难点，算法的整体流程图如下：下面我们将针对图中的模块具体说明：1） 基于词典的最大正向匹配及前缀匹配：给定一个concept，算法首先使用最小粒度分词，将concept切分成词，然后使用最大正向匹配算法，从左到右将分词后的concept的几个连续词与本体库的词典匹配，如果匹配上则返回本体词汇及类型（ID)。在这个过程中，存在匹配上的词在本体分类体系中的不同位置中，即一词多义的问题，在这里，我们将所有的可能候选返回，以供后续消歧处理。值得一提的是，我们在使用词表的时候，并没有使用全部的词表，其中的品牌表和IP表（名人、作品、电视电影等）非常庞大，歧义词很多。例如，我们平时十分常见的高频词也会是一个IP词，但大多数情况下并不表示一个IP。因此我们在最大正向匹配的过程中去除了这一部分数据，而是增加了一个前缀匹配的模块，将未标识的前缀与品牌表和IP中的人名表进行匹配，能够进一步的提升覆盖度。2）词义消歧： 与常规的消歧方法不同，concept通常由短文本组成，上下文能够提供的信息十分有限。因此我们选用了序列标注模型来学习词汇类型的组合，例如：“对象”+“风格”+“品类”等等。由于考虑到不同行业下，词汇的类型不同，例如，“拼接”这个词，在“服饰”领域下，“拼接针织连衣裙”中的“拼接”类型为“风格”，而在“家具灯具”领域中，“拼接水管”的类型为“功能”，因此我们使用了attention机制来学习领域相关的信息。序列标注的模型如下图所示：得到序列标注的模型输出后，再根据单词的sense候选，输出最终的tagging结果。后续会尝试将序列标注作为特征，再结合concept的其他特征，使用分类模型来对候选sense打分排序。3） 细粒度的tagging ：在存在问题的讨论中，我们提到了存在一个词汇属于相同大类不同小类的情况。通常序列标注模型的标签类别只有十几种，而目前我们的本体库分类体系中包含几十种甚至上百种类型，传统的序列标注模型并不能够解决这个问题。因此，我们需要更细粒度的序列标注模型来进一步消歧。4） 对齐长文本召回：经过词表匹配与词义消歧后，由于现有本体库并没有涵盖concept中所有的词汇，因此我们需要tagging未标识的term，并识别出相应的类型，可以回流本体库。一种可行的方式就是利用大量电商领域的长文本句子，将concept远程对齐到长文本来进行序列标注，从而将未标识的term召回。认知图谱中的边知识图谱的关系是机器能够理解知识的关键。关系类型由头尾节点类型决定，节点可以是vocabulary、concept、entity的任意一种。目前我们定义了19中关系类型，并用三元组表示所有节点之间的关系。这些关系包括“is_related_to（相关）”、“isA（是一种）“、”has_instance（有实例）“、”is_part_of（是一部分）“等。 这里重点介绍对电商场景用途最大的两种关系：concept-isA-concept例子：波西米亚连衣裙 isA 连衣裙。电商需求大部分是品类需求，对品类需求的语义表达至关重要。isA关系使得我们的concept从偏平的结构变为图的结构，对机器理解语义非常重要。 通常，isA关系的构建包含两个步骤：在大规模文本语料中抽取isA关系，这里主要包括模板匹配（pattern-based）和基于向量表示的isA关系预测（distributional）在第一步抽取得到的isA关系集合中构建层次结构，例如去重，消歧，去环等清洗工作以及补充更细粒度的isA关系。而在电商认知图谱构建的特殊场景中，isA关系构建的主要难点在于：电商是一个垂直领域，尤其在淘宝这样一个"只有你想不到，没有淘宝买不到"的平台，涉及的品类五花八门，有不少品类词相对冷门但又十分重要。电商相关的文本语料稀缺，品类词在语料中的共现非常稀疏，给抽取带来了极大的难度。针对这些难点，我们正在着手设计一套人工+算法不断迭代优化的active learning流程，希望为后续的concept理解和推理应用提供可靠的支持。concept-is_related_to-item在现有电商环境下，构建概念和商品之间的is_related_to关系也会面临诸多挑战：概念过短、商品标题堆叠、无关词语、商品属性错误、商品图文不符等，这些会造成匹配错误或者带来歧义。针对上述问题我们采用的整体方案流程如下：首先使用文本匹配/i2i/语义模型的方式进行将concept与item （title、描述）进行语义匹配，然后会根据concept到category分数进行校准，再经过消歧后，最终会根据概念间关系进行商品的合并。下图是深度语义匹配模型的一个示意：完整的大图讲到这里，电商认知图谱的大图也呼之欲出了：如上图所示，完整的认知图谱包含以下几个部分：Concept：表达用户需求的最重要的语义节点。Ontology：一个为电商设计的知识图谱的分类体系、schema，通过与concept的连接形成最终的认知图谱，可以融合外部知识图谱数据，引入电商中很难直接挖掘到的常识。Relation：我们定义了十几类关系，用于描述不同节点之间的语义，是机器理解语义的关键。Item：基于图谱构建大规模的concept、vocabulary和relation，可以更加精确的理解商品。User：基于图谱构建大规模的concept、vocabulary和item attributes，可以更加精准的理解用户需求、推理用户需求。应用显式应用电商认知图谱现已在淘宝搜索推荐等多个产品落地应用，主要的产品形式是以concept为载体的主题卡片，如首页猜你喜欢瀑布流中的”购物百科“：宝贝详情页中的场景推荐：隐式应用通过电商认知图谱提供的以concept为核心的点、边关系数据，为搜索和推荐算法增加了新的信息粒度和信息结构，会带来更大的想象空间，可以更好地满足多样的用户需求。同时，很多新的基于认知图谱应用的课题我们还在进行中，如：可解释推荐Knowledge Graph Embedding推理式推荐总结和展望认知图谱的建设需要耗费大量的资源，涉及领域广泛，内容繁杂，离不开算法、工程、运营、以及大量众包/外包资源的帮助。本文只是浅显地总结了从算法工程师的角度来讲述的认知图谱构建，很多模块仍在探索和优化中。我们相信，以更好地认知用户需求为目标的电商认知图谱，将助力搜索推荐等从基于行为的方式迈向基于行为与语义融合的认知智能时代，将是平台生态稳定和日益进步的重要基础。关于我们阿里巴巴集团搜索推荐事业部认知图谱团队，旨在打造全球最大的中文电商知识图谱，支持包括淘宝、天猫优酷乃至海外电商在内整个阿里集团的推荐与搜索业务，每天服务上亿用户。电商"认知"图谱，从电商场景下的用户需求出发，不局限于传统的商品图谱，而是一个连接商品，用户，购物需求，以及各类开放领域知识、常识的大规模语义网络。本文作者：华仔阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“ 阿里技术”，如需转载请联系原作者。

导读：本文是阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之三，详细介绍了阿里云RPA的产生背景、技术特点、功能特性、非功能指标以及发展现状等。阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之一：认识RPA（上）阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二：认识RPA（下）一、产生背景在2011年，随着阿里巴巴集团的各项业务突飞猛进，集团内的各个部门都遇到了越来越严峻的员工操作电脑时流程复杂、效率低下的问题，急需一种方法来提升员工的效率，好让他们去做更有价值的工作——于是，阿里云RPA（原码栈）就在这种背景下应运而生了。在当时的背景下，为何集团内部有这么多的人员信赖阿里云RPA产品呢，主要在于当时的码栈产品具有以下几个优势：1）得到验证：已在阿里巴巴集团内部的许多业务部门得到验证自从2011年应运而生以来，阿里云RPA已经在集团内部的诸如淘宝、天猫、蚂蚁金服、阿里云、飞猪、集团管理平台等等业务部门得到了广泛的应用。凭借强大的功能和稳定的表现，阿里云RPA的用户数量正在日渐增长。2）技术先进：功能全面，安全可靠阿里云RPA采用阿里云的核心技术，不论在系统的功能性、稳定性还是安全性上，都具有很强的优势。我们深知数据安全对企业用户的重要性，因此采用了银行级的加密技术，确保用户的数据安全可靠，不会丢失与泄露。3）专业服务：可以快速响应企业的业务需求依托于阿里云的技术平台，阿里云RPA拥有完善且强大的客户支持能力。不论您有什么需求，我们都能快速响应，并且在第一时间为您排忧解难。正因为有上述优势，阿里云RPA才能在集团各个业务部门和领域被采用，以便通过自动化的方式提升工作效率，节省了大量的人力成本。二、技术特点阿里云RPA™产品是一款新型工作流程自动化办公机器人软件，通过模拟人工操作进行自动流程执行处理。它可以将办公人员从每日的重复工作中解放出来，提高生产效率。具体而言，阿里云RPA是基于软件机器人和人工智能（AI，Artificial Intelligence）发展的新型办公业务流程自动化技术。举例而言，就像工业时代工厂的流水线机器替代工人劳动一样，阿里云RPA™可以代替办公人员操作电脑和软件，自动完成各类软件系统的工作和业务处理，准确高效地实现业务流程自动化。阿里云RPA的显著特点包含：1. 可以联动多个业务系统，自动执行完成工作采用RPA机器人流程自动化，通过事先编好的操作流程步骤，RPA就像一位机器人员工，能自动操作整个业务流程，不但速度快，而且几乎不出错、不知疲倦，人们只需要开启RPA即可。2. 可以自动化地串起一系列操作流程，让流程再造在自动化流程方面，RPA与通常的工业机器人十分相似。它们都能够在一连串的流程上起到替代人工，自动执行的作用，从而实现流程再造。3. 不会影响现有IT系统的功能与稳定性与传统的ERP、OA、CRM等IT系统不同，RPA其实运行在更高的软件层级。这就决定了它不会侵入影响已有的软件系统，从而在帮助企业提升效能的过程中，保持企业已有的IT系统功能平稳、运行可靠。4. 相较于传统的增效方式，RPA能最大程度地平衡效率与成本，且投资回报周期较短为了提升效率水平，企业通常会选择采取增加人工或采用传统的模式开发软件。现在，阿里云RPA™软件机器人为企业提供了第三种选择，并且优势明显：它既不像增加人工那样效率不高且易出错，也不像传统模式开发软件那样需要投入较大成本，它能够最大程度地平衡效率与成本。阿里云RPA产品和服务提供了丰富的基于流程的自动化技术和行业解决方案，为客户和合作伙伴的工作带来了工作效率质的提升，应用于包括银行、保险、新零售、财务、税务、法务等各行各业。三、功能特性1. 公共云和专有云两种服务模式公共云产品依托淘宝平台，提供基于电商的通用型解决方案和企业应用市场；专有云产品基于线下输出，采用为企业定制化业务流程开发模式。2. 提供可视化开发模式和编码开发模式可视化开发模式适用于一些简单的应用开发，通过拖拽控件和参数设置完成流程的开发编码开发模式采用python语言编码代码实现应用的开发。3. 提供有人值守机器人、无人值守机器人和服务型机器人有人值守机器人采用人工干预的方式，客户手动登录有人值守机器人执行开发好的应用；无人值守机器人采用无人干预的方式，通过设置定时任务自动执行所开发的应用；服务型机器人采用API接口的方式，通过API接口可以获取机器人执行的结果数据、中间状态等信息，同时也可以通过API接口远程调用机器人执行相应的程序。4. 跨系统协同连接复杂的多个业务系统，自动完成一个复杂的流程，如协同WPS、WMS、OMS、CRM，链接旺旺、邮件、微信、OA等。5. 定时、24小时待命工作提供有人值守机器人的手动触发执行应用模式和无人值守机器人定时执行应用进行流程自动化工作。6. 强大的计划任务功能通过控制台的计划任务功能，用户可以统一调度安装有“无人值守型机器人”客户端的计算机，定时执行相应的任务。7. 完善的资产管理功能为了避免账号密码等用户资产的泄露，管理员可以将重要的资产存储在控制台的云变量中，而不被应用的开发者获知。8. 采用python引擎，支持自定义SDK函数、支持导入第三方python库，提供了丰富的实现逻辑9. 提供企业应用市场功能，一个人开发的应用发布到企业应用市场之后，同在一个企业的其他人通过授权获取到这个应用就可以执行这个应用10. 图像识别OCR，文本分析，资产管理（存储、调用保密字符，如密码等）、数据分析处理等。四、非功能指标安全性：提供私有化部署及严格的账号授权机制，确保数据的安全性和合规性，通过阿里云RPA的授权机制来控制机器人调度者的权限问题。扩展性：可以任意安装在Windows 7、Windows 10、Windows server 2012及以上机器中，支持客户端和激活码的动态绑定和扩展。部署方便性：提供公共云部署和私有化部署。可用性：客户只需要在客户端中开发应用程序并调试，通过有人值守机器人、无人值守机器人或服务型机器人执行开发好的应用程序。自主知识产权：阿里云RPA产品由阿里云RPA团队一手打造和运营，所有内部技术架构及SDK模块均有阿里云内部知识产品保护和正版授权，拥有阿里云巴巴集团十多年的核心技术沉淀和积累。成本、周期性：采用阿里云RPA开发基于流程的应用，开发成本低，开发周期短，可以很快的交付使用。定制快速便捷：专有云版RPA支持应用定制化开发，我们有强大的原厂技术支持和合作伙伴开发能力，能快速、便捷的完成客户交与的定制化开发任务，提供一站式的咨询、开发、培训和交付流程。五、发展现状及未来2017年下半年，阿里云RPA（原码栈）开启了正式的商业化进程，在公有云方面发力淘宝和天猫等电商平台用户，通过开发通用场景下的电商解决方案和应用，累积注册用户数突破了30万+，平均活跃用户数突破了一万以上。2017年底阿里云RPA团队开始面向专有云用户市场输出，通过线下订阅的方式基于企业业务流程定制开发RPA机器人应用及解决方案，累积已服务于蚂蚁金服、菜鸟网络、安踏、渤海财险、京博石化、中国进出口银行、百草味等50多家客户。未来，阿里云RPA将深度与人工智能，机器学习，大数据，图像识别，智能语音，移动互联网和云平台等技术的结合，机器人技术可以取代更广泛的、现有的业务流程操作，成为数字化劳动力。本文作者：琰珉阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

导读：本文是阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二，主要介绍了RPA的发展齐纳经和主要使用场景有哪些，目前国内外主流的RPA厂商以及RPA的未来在哪。一、RPA的发展前景根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。Gartner副总裁CathyTornbohm表示：“最终用户组织把RPA技术作为手动任务自动化的一种快速简便的方法。一些员工将继续执行那些要求他们手动剪切、粘贴和更改数据的日常任务。但是当RPA工具执行这些操作时，误差率会降低，数据质量会提高。”如今，RPA最主要的应用领域包括电商、财务/税务、银行、制造业、新零售、保险、物流、政府、公安等各行各业。Tornbohm表示：“通常，这些组织很难将财务和HR系统等不同元素结合在一起，他们正在转向采用RPA解决方案，实现现有的手动任务或流程的自动化，或者传统系统功能的自动化。”RPA工具结合使用多种用户界面交互描述技术，模仿人类工作者完成任务所去采取的“手动”路径。目前试产各种有广泛的解决方案，有很多工具可以在单个台式机或企业服务器上运行。Gartner估计，到2018年年底60％收入超过10亿美元的企业组织将部署RPA工具。到2022年底，85％的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA。Tornbohm表示：“到2019年，随着采用率的提高，以及企业组织系统通过该技术实现更好的业务成果，例如降低成本、提高准确性、提高合规性，RPA的平均价格会下降10％至15％。”二、RPA的应用领域有哪些？目前的国内外RPA技术的应用已经日趋成熟，该技术的应用可让企业员工通过开发RPA机器人应用来捕获现有应用程序处理交易，操纵数据，与其他信息系统进行通信等，任何采用大规模人力执行的大量重复性工作，现在都可以由RPA机器人代劳，节省人力、金钱和时间。正如工业机器人是由创造更高的生产率和质量来提高和改造制造业，RPA机器人正在彻底改变我们对管理业务流程的认知，包括业务流程、工作流程、远程基础架构和后台的工作方式，显著改善工作的精确度和周期时间，并提高在企业事务处理上的生产效率。RPA的应用场景需要符合两大要点：大量重复（让RPA有必要）、规则明确（让RPA有可能）。在此基础上，RPA软件机器人可以应用于任何行业和业务场景，例如：应用于财务领域，RPA=财务机器人，用来实现财务处理自动化；应用于税务领域，RPA=税务机器人，用来实现税务处理自动化；应用于政府部门，RPA=政务机器人，用来实现政务处理自动化；应用于保险领域，RPA=保险机器人，用来实现保险业务自动化；应用于医疗领域，RPA=医疗机器人，用来实现医院业务自动化；应用于银行领域，RPA=银行机器人，用来实现银行业务自动化；应用于物流领域，RPA=物流机器人，用来实现物流业务自动化；应用于供应链，RPA=供应链机器人，用来实现供应链管理自动化；应用于销售链，RPA=销售链机器人，用来实现销售链管理自动化；应用于HR，RPA=HR机器人，用来实现企业人力资源管理自动化；应用于IT，RPA=IT机器人，用来实现企业IT工作自动化；等等三、国内外主流RPA厂商1）Blue prismBlue Prism（简称BP）是RPA领域的先行者，机器人流程自动化（RPA）这个术语就是由Blue Prism率先提出的。公司成立于2001年，是一家英国跨国软件公司，Blue Prism已经得到美国IT研究和咨询公司Gartner的认可，他们已经在全球拥有超过200个客户，并与NHS、埃森哲、Hexaware、Hewlett Packard Enterprise、Capgemini、IBM等大型巨头合作。目前Blue Prism产品已经更新到V6版本，正在和最新的人工智能产品进行不断整合和吸收。2）UipathUiPath是一家成立于2005年的全球软件公司，致力于开发机器人流程自动化（RPA）平台，是RPA领域的独角兽，他们与SAP、安永（EY）、J.P.Morgan、德勤（Deloitte）、埃森哲（Accenture）、凯捷（Capgemini）、BBC等公司已有合作关系。以下是UiPath提供的3个机器人过程自动化产品:UiPath StudioUiPath RobotsUiPath Orchestrator3）Automation AnywhereAutomation Anywhere（简称AA）是目前很强大、用户范围最大的RPA供应商，提供强大的、用户友好的RPA工具去处理复杂的任务。他们与EMC2、毕马威（KPMG）,德勤（Deloitte）、埃森哲（Accenture）、 简柏特（Genpact）、印孚瑟斯（Infosys） 等公司合作。2017年7月IBM和Automation Anywhere宣布合作，助力企业简化运营，将交付IBM RPA和BPM。4）NICENICE是RPA业内领先的解决方案提供商，也有一些成功的案例。在NICE的官网上，有很多的白皮书及高质量的与RPA相关的博客，可以通过这些电子资料，了解更多干预机器人流程自动化相关的业务和案例。5）WorkFusionWorkFusion是一家致力于开发人工智能软件产品来改造工作的软件公司。公司总部位于纽约华尔街，在印度、美国和欧洲设有分支机构。主要的业务就是机器人流程自动化、人工智能和认知自动化。6）艺赛旗成立于2011年，总部位于上海，是一家做机器人流程自动化iS-RPA( i-Search Robotic Process Automation)产品、UEBA（User and Entity Behavior Analytics）和双录系统解决方案（CSM：Counter Service Monitor）的软件厂商，为客户提供企业内部数据跨平台整合、云安全管理、大数据安全分析、用户行为收集分析、应用操作录屏审计、客服行为可视化质检、银行柜面交易监控及分析。7）阿里云RPA2011年诞生于阿里巴巴集团淘宝平台，普遍赋能集团内部，如天猫、淘宝、飞猪、集团财务、菜鸟、蚂蚁金服等，曾经获得淘宝年度创新奖和集团特殊贡献奖。2016年正式上线后，已为电商、金融、制造、政务等多个领域输出行业解决方案，平均提高效能500%。目前阿里云RPA发布了3.0版本，采用python开发引擎，拥有强大的控件录制功能、丰富的SDK能力以及更私密的数据安全措施，并且在与Office相关的控件上有自己独特的优势。四、RPA的未来都说“未来已来”，RPA作为一种软件机器人，既然是“人”，那么就应该有眼睛、耳朵、嘴巴、有手，有脑袋，利用人工智能领域目前相对成熟的技术，RPA机器人就具有了类似于人的这些功能：眼睛，利用OCR、图像识别、语义识别等技术，RPA机器人可以“阅读”打印和手写的文字，实现例如发票识别，身份证识别，银行卡识别等功能，在过去两年我的团队已经开发了利用Google OCR和微软认知服务实现图像识别和文字识别功能。耳朵，利用语音识别技术，RPA机器人可以“听懂”人类对话，结合语义识别技术就可以实现例如会议记录（文字），实时翻译等功能，目前我的团队已经开发了利用微软认知服务实现语音识别和实时翻译的功能。嘴巴，利用语音合成技术，RPA机器人可以“说话”，结合语音识别和语义识别技术就可以实现例如职能导游，智能导购，智能Help Desk服务等功能；在2017年我的团队开发了一款Office机器人，具有声音提醒功能；手脚，利用机器手臂、自动驾驶等技术，RPA机器人可以“行动”，结合机器学习等技术就可以实现例如无人驾驶，无人物流，无人工厂等；同上，在2017年我的团队开发了一款Office机器人，具有在桌面上移动、转动头部和手臂的功能；脑袋，利用统计分析、机器学习等人工智能技术，RPA机器人就真正具有了智能可以像人一样“思考、学习和决策”。目前这些单项的技术已经相对成熟了，RPA可以将这些散落的珍珠串成美丽的项链，以客户可以承受的价格戴在企业的脖子上，使其以更加优雅的姿态参与到日益严酷的市场竞争中去，占据先机，成就未来。在Gartner公布的2018年人工智能技术成熟度曲线中，RPA工具目前位于膨胀期望的峰值，企业组织寻求利用RPA削减成本、连接传统应用、以及实现高投资回报率。但是，实现强大投资回报率的潜力完全取决于RPA是否符合个别组织的需求。“在短期内，我们预计会有越来越多的RPA厂商以及软件厂商越来越感兴趣，其中包括希望从这些功能中获得收益的软件测试厂商和业务流程管理厂商。”此外，另一个市场趋势正在出现：将人工智能功能集成到产品套件中，这是因为RPA提供商添加或集成了机器学习和AI技术，以提供更多类型的自动化。本文作者：琰珉阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启，从已开放的活动页面来看，活动分为三个阶段： 2月25日-3月04日的活动报名阶段、3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段、3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段。做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——基础云产品分会场，3月04开放售卖！下面，云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略：丨基础云产品分会场活动阵地：https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/products丨关键词：全场低至5折、报名立享满返，最高可返7500元代金券丨该会场必买爆款清单报名立享新购满返，最高可返7500元代金券报名链接：https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/products活动规则：（一）【活动对象】满足以下全部条件的阿里云用户：1、阿里云官网已实名认证的注册会员用户2、通过本活动页面点击“立即报名”，主动确认参与活动（二）【活动时间】2019年3月4日-3月15日（满返报名时间：2月25日-3月15日）（三）【活动规则】1、活动期间，用户在阿里云官网新购、升级时长1年及以内的预付费云产品(不包括域名、商标、云通信、虚拟主机、云市场产品、专有云产品)，且累计有效消费金额满3000元，即可获得对应金额的阿里云云产品代金券具体如下：累计有效消费金额3000-9999元，每满1000返80累计有效消费金额10000-29999元，每满5000返600累计有效消费金额30000元及以上，每满5000返750，最高封顶75002、上述“有效消费金额”不包括：用户购买已享受5折及以下优惠折扣产品的消费金额、用户购买储值卡的金额、用户使用代金券支付的非实付消费金额、用户购买后又退款所产生的退款金额3、本活动仅适用于主动报名用户，未报名参加活动的用户在活动期间的消费不享受返代金券优惠4、同一用户使用多个阿里云账号参与本活动的，仅向其中有效消费金额最高的一个阿里云账号返回相应额度的代金券5、用户参与本活动所获得的代金券，将于2019年4月1日0点-24点前统一发放至对应的阿里云账户。代金券的使用有效期截至2019年4月30日24点，过期自动作废6、代金券仅限用户用于本账户下的新购、升级预付费云产品使用(不包括域名、商标、云通信、虚拟主机、云市场产品、专有云产品)，不得转让或出售，或以其他方式换取利益7、除特殊情况外，用户参加本活动购买的产品，不支持退订。如因特殊原因发生退订的，退订前需交回通过本活动所享受的相关权益，例如：补足差价、退还已使用的代金券金额、交回奖品等8、如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为，例如：作弊领取、恶意套现、网络攻击、虚假交易等，阿里云有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格，撤销违规交易，必要时追究违规用户的法律责任9、活动名称仅为方便用户理解参考使用，不具有效力，实际活动内容以具体活动规则为准（四）【名词及解释】1、“阿里云官网”，是指包含域名为www.aliyun.com的网站以及阿里云客户端，如APP，但阿里云国际站，包括alibabacloud.com以及所有下属页面和jp.aliyun.com以及所有下属页面除外2、“同一用户”，是指根据不同阿里云账号在注册、登录、使用中的关联信息，阿里云判断其实际为同一用户。关联信息举例：同一证件、同一手机号、同一支付账号、同一设备、同一地址等3、“云产品”，是指阿里云官网售卖的国内节点（不含香港）的产品和服务，但不包括域名、虚拟主机、云市场产品、专有云产品，云通信产品4、活动中涉及的“打折”、“折扣”、“×折”或“省××元”，是指将本活动期间的某款产品的活动价格，与无任何活动期间的相同产品/的日常最小单位售价（例如：月价），按相同购买时长进行比较后，所获得的比较结果5、活动中涉及的“划线价格”，通常是指该产品曾经展示过的销售价，并非原价，仅供参考。但具体活动页面单独对划线价格进行说明的，以其表述为准6、“有效消费金额”，是指用户的实际付现消费金额。有效消费金额不包括：用户使用代金券、储值卡、提货券等非实付方式的消费金额；具体活动规则中明确排除的其他消费金额；退款金额等7、用户参与活动所获得的全部权益，均归属于参与活动的该阿里云账号所对应的实名认证主体8、活动中的“天”、“工作日”等均指该日的0点至24点（北京时间）9、阿里云可以根据活动的实际情况对活动规则进行变动或调整，相关变动或调整将公布在活动页面上，并于公布时即时生效；但不影响用户在活动规则调整前已经获得的权益为您省钱——上云必备云产品低至5折，助力普惠上云一、云服务器云服务器ECS、轻量应用服务器、云虚拟主机低至5折活动规则：（一）【活动对象】阿里云官网已实名认证的注册会员用户。（二）【活动时间】2019年3月4日至2019年3月31日。（三）【活动规则】1、活动期间，用户通过活动页面，购买指定产品，可享受相应的优惠折扣（以页面展示为准），具体如下：①购买如下规格的1年期ECS产品，可享受实例部分7折优惠： 计算型（c5）、通用型（g5）、内存型（r5）、网络增强型（sn1ne、sn2ne、se1ne）、高主频型（hfg5、hfc5）、异构计算（gn5i、ga1）、弹性裸金属服务器（ebmhfg5）、本地SSD型（i1、i2）；②购买如下规格的1年期ECS产品，可享受实例部分5折优惠：突发性能实例（T5）；③购买如下规格的1年期弹性计算产品，可享受5折优惠：轻量应用服务器、云虚拟主机。上述“实例部分”优惠是指仅实例部分享受优惠，不包含带宽与磁盘。2、迪拜与日本节点的弹性计算产品，不参与本次活动。3、金融云、专有云产品不在本次活动范围内。4、本活动仅限新购和升级，续费不享受本次活动优惠。5、同一用户购买5折类产品的，每款产品限购3台；同一用户拥有多个阿里云账号的，仅首个参加活动的账号可享受前述优惠折扣。6、用户参加活动所购买的相关产品及所获得的相应权益，仅限本账号使用，不得转让、出售或以其他方式换取利益。7、除特殊情况外，用户参加本活动购买的产品，不支持退订。如因特殊原因发生退订的，退订前需交回通过本活动所享受的相关权益，例如：补足差价、退还已使用的代金券金额、交回奖品等。8、如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为，例如：作弊领取、恶意套现、网络攻击、虚假交易等，阿里云有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格，撤销违规交易，必要时追究违规用户的法律责任。9、活动名称仅为方便用户理解参考使用，不具有效力，实际活动内容以具体活动规则为准。（四）【名词及解释】1、“阿里云官网”，是指包含域名为www.aliyun.com的网站以及阿里云客户端，如APP，但阿里云国际站，包括alibabacloud.com以及所有下属页面和jp.aliyun.com以及所有下属页面除外。2、“同一用户”，是指根据不同阿里云账号在注册、登录、使用中的关联信息，阿里云判断其实际为同一用户。关联信息举例：同一证件、同一手机号、同一支付账号、同一设备、同一地址等。3、活动中涉及“打折”、“折扣”、“×折”或“省××元”，是指将本活动期间的某款产品/组件的活动价格，与无任何活动期间的相同产品/组件的日常最小单位售价（例如：月价），按相同购买时长进行比较后，所获得的比较结果。 4、除非有相反证据证明外，用户参与活动所获得的全部权益和相应责任，均归属于参与活动的该阿里云账号所对应的实名认证主体。5、活动中的“天”、“工作日”等均指该日的0点至24点（北京时间）。 6、阿里云可以根据活动的实际情况对活动规则进行变动或调整，相关变动或调整将公布在活动页面上，并于公布时即时生效；但不影响用户在活动规则调整前已经获得的权益。二、网络每月低至￥320.45元三、云数据库1年付7折 每年低至￥840.00元四、云安全每年每年低至￥612.00元五、云存储六、CDN&视频云七、云通信八、中间件九、企业应用十、其他产品为您省心——上云必备上云必备组合，一站式上云新体验一、互联网通用场景介绍：搭配加速产品的高可用、高可靠的弹性计算服务，带给用户最佳的访问体验免安装运维的天生高可用数据库，保障重要数据不丢失业内领先的“智能”WAF保障业务不受恶意攻击影响二、小程序场景介绍：微信小程序要求必须提供域名和SSL证书，阿里云SSL证书统一生命周期管理，一键分发到SLB负载均衡上，简化证书部署实时游戏数据优先在阿里云Redis上存取，提高用户体验，并定时持久化到RDS中去三、电商通用场景介绍：电商平台快速搭建，云产品随时升级扩容，应对高突发抢购等交易场景专业安全解决方案为电商企业保驾护航，保障业务的稳定、安全产品高效容灾，负载均衡消除单点故障，云数据库高可用性，确保企业数据安全可靠四、游戏通用场景介绍：SCDN满足未动静分离的场景下高防IP和CDN同时需要的场景多副本MongoDB满足位置信息等非结构化数据高qps访问身份认证产品助您满足未成年防沉迷系统要求五、用户营销通用场景介绍：短信、APP、邮件全方位触达客户号码认证给予客户全新的身份验证体验阿里云专属通道，内容灵活，事宜各种场景六、备份通用场景介绍：混合云备份可以将企业数据中心的数据、分支机构数据，或云上资源数据备份到混合云备份的云上备份仓库DBS支持多种环境的数据库备份，可以通过简单的配置实现数据库全量备份、增量备份以及数据恢复七、视频直播服务场景介绍：基于阿里云优质CDN服务整合直播业务必备资源提供高效流畅的直播体验八、视频点播服务场景介绍：基于阿里云优质CDN服务整合点播业务必备资源提供流畅的播放体验狂欢已“种草”，有问题咨询怎么办？面对如此折扣力度，丰富的促销活动，如果有问题建议一定要提前向云小二询问，避开购买高峰期，售前咨询：95187转1。云小二会为大家提供全方位的购买咨询、精准的配置推荐 、灵活的价格方案、1对1的贴心服务。阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转 载。

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启，从已开放的活动页面来看，活动分为三个阶段： 2月25日-3月04日的活动报名阶段、3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段、3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段。做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——云安全会场，3月04开放售卖！下面，云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略：丨云安全会场活动阵地：https://promotion.aliyun.com/…丨关键词：基础安全套餐、折扣专区、新品0元试用丨该会场必买爆款清单一、基础安全套餐1）安骑士，ECS贴身安全护卫主机安全软件，1年（不含网页防篡改）。2）DDoS防护包，网络攻击防护保障，1个月。3）SSL证书，网站Https,防劫持篡改1年 Geo Trust通配符。4）网站威胁扫描，资产检测和漏洞扫描，1年（体验版）。多买多赚哦！二、等保合规套餐一站式备齐等保二级、三级防护需求！购买3款及以上产品（年付）即可享受满减！最低612元1年！！！满5万减5千，满10万减1万，最高减10万！！！三、业务安全场景1）身份认证（二要素）核对姓名+身份证号是否一致2）实人认证人脸生物识别是否一致使用门禁、打卡、酒店、网吧3）网站内容识别识别涉政涉暴涉黄文本、图片、视频、音频4）交易风险识别识别羊毛党套利、刷单、撞库、恶意注册防业务欺诈企业账户、登录、营销、交易四、折扣专区1）网站威胁扫描系统网站关联资产检测、漏洞扫描。年付3折！！！活动价：21600.00/年。劲省￥50400.00/年！2）内容安全-站点检测提供首页监测全站检测的内容安全服务。年付5折！！！活动价：2500.00/年。劲省￥2500.00/年！3）实人认证基于实人可信模型进行自真实身份核验年付8折！！！活动价：40000.00/年。劲省￥10000.00/年！4）云防火墙云上网络可视和业务系统隔离，帮助完成VM、业务系统之间的流量管控和微隔离。年付7折！！！活动价：23520.00/年。劲省￥10080.00/年五、新品试用1）内容安全丰富的图片、文字、音视频内容识别服务新品0元使用！！！免费试用链接：https://promotion.aliyun.com/…2）敏感数据保护帮助客户发现、分类和保护敏感信息或文件。新品0元使用！！！申请公测链接：https://cn.aliyun.com/product…3）爬虫风险管理检测防控网络爬虫，解决航空占座、电商黄牛、撞库、刷票风险。4）高防DNS实时攻击检测，异常流量处理，2T防御带宽，适用互联网科技、金融服务机构、跨国集团等超大型公司。六、详细规则（一）、活动对象符合以下全部条件的阿里云用户：1、阿里云官网已实名认证的注册会员用户；2、在活动期间访问过的采购季相关活动页面的用户。（二）、活动时间2019年3月4日至2019年3月31日。（三）、活动规则1、云安全产品新购优惠折扣。①活动期内，用户通过活动页面购买指定云安全产品，可享受相应的优惠折扣。（具体以活动页面实际展示为准）②本活动仅限新购，续费升级不能享受优惠折扣。③本活动中的优惠折扣价格不支持其他优惠活动、代金券的叠加适用。④用户参加本活动购买的特价产品及服务，仅限本账号使用，不得转让、出售或用于牟利。2、小用户套餐包①活动期间，符合条件的用户通过活动页面购买基础安全包时，可享受不同的优惠折扣（具体以活动页面实际展示为准）。②本活动仅限小用户专享。“小用户”是指参加活动时，其阿里云账号下保有1-5台ECS服务器的用户。③用户的1个阿里云账号，仅可参加1次活动。3、等保合规套餐满减优惠①活动期间，用户一次性购买活动页面等保合规套餐专区指定产品中的任意三款产品（年付），且有效消费金额达到一定金额的，可享受相应的满减优惠，最高减10万。具体如下：满5万元减5千；满10万元减1万；满20万元减2万；满30万元减3万；满40万元减4万；满50万元减5万；满60万元减6万；满70万元减7万；满80万元减8万；满90万元减9万；满100万元减10万。②本活动仅限新购，续费或升级不能享受满减。③用户须通过购物车一键下单，分开购买指定产品的累计金额不能享受满减。4、新产品试用①活动期间，用户可通过活动页面，获得阿里云新推出的云安全产品一定期限的免费试用机会（具体以活动页面实际展示为准）。②用户的1个阿里云账号下，就每一款新产品仅限1次试用机会。③用户务必了解，试用产品不承诺稳定性，因此用户不应将其用于正式的业务活动，以免造成损失后果。5、除另有说明外，本会场所有活动不与其他优惠活动叠加适用。6、用户参加活动所购买的相关产品及所获得的相应权益，仅限本账号使用，不得转让、出售或以其他方式换取利益。7、除特殊情况外，用户参加本活动购买的产品，不支持退订。如因特殊原因发生退订的，退订前需交回通过本活动所享受的相关权益，例如：补足差价、退还已使用的代金券金额、交回奖品等。8、如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为，例如：作弊领取、恶意套现、网络攻击、虚假交易等，阿里云有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格，撤销违规交易，必要时追究违规用户的法律责任。9、活动名称仅为方便用户理解参考使用，不具有效力，实际活动内容以具体活动规则为准。（四）、名词及解释1、“阿里云官网”，是指包含域名为www.aliyun.com的网站以及阿里云客户端，如APP，但阿里云国际站，包括alibabacloud.com以及所有下属页面和jp.aliyun.com以及所有下属页面除外。2、活动中涉及“打折”、“折扣”、“×折”或“省××元”，是指将本活动期间的某款产品的活动价格，与无任何活动期间的相同产品/的日常最小单位售价（例如：月价），按相同购买时长进行比较后，所获得的比较结果。3、“购物车方式购买”、“一次性购买”，是指用户通过勾选购物车内云产品、统一结算的方式同时完成多个云产品购买。4、“有效消费金额”，是指用户的实际付现消费金额。有效消费金额不包括：用户使用代金券、优惠券等非实付方式的消费金额；具体活动规则中明确排除的其他消费金额；退款金额等。5、除非有相反证据证明外，用户参与活动所获得的全部权益和相应责任，均归属于参与活动的该阿里云账号所对应的实名认证主体。6、活动中的“天”、“工作日”等均指该日的0点至24点（北京时间）。7、阿里云可以根据活动的实际情况对活动规则进行变动或调整，相关变动或调整将公布在活动页面上，并于公布时即时生效；但不影响用户在活动规则调整前已经获得的权益。七、狂欢已“种草”，有问题咨询怎么办？面对如此折扣力度，丰富的促销活动，如果有问题建议一定要提前向云小二询问，避开购买高峰期，售前咨询：95187转1。云小二会为大家提供全方位的购买咨询、精准的配置推荐 、灵活的价格方案、1对1的贴心服务。阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启，从已开放的活动页面来看，活动分为三个阶段： 2月25日-3月04日的活动报名阶段、3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段、3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段。做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——云通信会场，今日开放售卖！下面，云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略：丨云通信会场活动阵地：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/product-section-2019/communication.html丨关键词：短信套餐包、0.028元/条、新人礼包、套餐折上折丨该会场必买爆款清单一、国内通用套餐包1.活动对象满足以下条件的阿里云用户：阿里云官网已实名认证的注册会员用户。2.活动时间2019年2月25日-2019年3月31日3.活动规则1)活动期间，用户通过相关具体活动页面，按照活动规则参与活动的可享受相应的代金券满减优惠待遇。2)满减代金券具体优惠内容如下：活动期间，短信套餐包订单金额满1800减100，满17000减1000，满32000减2000，满90000减6000。3)用户参加活动所购买的相关产品及所获得的相应权益，仅限本账号使用，不得转让、出售或以其他方式换取利益。4)活动期间，阿里云新老客户均可领取。同一用户同一面额满减券仅限领取一张。5)满减券仅限在国内通用短信套餐包购买时使用，购买内通用短信套餐包时直接减免。每个订单只能使用一张满减券。6)除特殊情况外，用户参加本活动购买的产品，不支持退订。如因特殊原因发生退订的，退订前需交回通过本活动所享受的相关权益，例如：补足差价、退还已使用的代金券金额、交回奖品等。7)如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为，例如：作弊领取、恶意套现、网络攻击、虚假交易等，阿里云有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格，撤销违规交易，必要时追究违规用户的法律责任。8)活动名称仅为方便用户理解参考使用，不具有效力，实际活动内容以具体活动规则为准。二、云通信新人礼包①个人版新人礼包，支付9.9元即可获得400条国内短信包。②企业版新人礼包，支付19.9元即可获得700条国内短信+30条国际短信+30分钟语音通知 +30分钟号码隐私保护通话时长+30兆物联网+5000次号码认证。三、物联网无线连接服务以下4款产品享75折优惠，其他物联网产品享9折优惠四、场景套餐折上折（一）社区服务通信场景居民在手机上使用短信验证码服务或号码认证服务成功注册并登录社区服务APP，同时完成下单。社区服务云端系统获取下单信息，然后以语音通知或短信通知方式，将订单发送给提供服务的商家。服务提供商接单后，通过号码隐私保护服务隐藏双方号码，与终端用户互相联系。其他场景可广泛应用于电商、物流外卖、中介服务、用车出行等场景。套餐点此查看：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/product-section-2019/communication.html（二）物联网通信场景产品描述物联网流量卡及模组合约是云通信基于物联网行业场景进行的流量卡和模组合约套餐服务，总补贴金额3000万，预购从速。建议使用场景充电桩、智能售货机、GPS行业、多媒体。活动声明模组补贴金额有限，所以属于预订业务，发货周期在3周左右。套餐点此查看：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/product-section-2019/communication.html五、狂欢已“种草”，有问题咨询怎么办？面对如此折扣力度，丰富的促销活动，如果有问题建议一定要提前向云小二询问，避开购买高峰期，售前咨询：95187转1。云小二会为大家提供全方位的购买咨询、精准的配置推荐 、灵活的价格方案、1对1的贴心服务。阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

阿里妹导读：提起买家秀和卖家秀，相信大家脑中会立刻浮现出诸多画面。同一件衣服在不同人、光线、角度下，会呈现完全不同的状态。运营小二需从大量的买家秀中挑选出高质量的图片。如果单纯靠人工来完成，工作量过于巨大。下面，我们看看如何使用算法，从海量图片里找出高质量内容。说到淘宝优质买家秀内容挖掘，必须从买家秀和卖家秀说起。我们总是能在卖家秀和买家秀中找到强烈反差，比如这样：这样：又或者这样：买家秀和卖家秀对比这么一言难尽，那还怎么让运营小二们愉快地玩耍？出于运营社区的需要，运营的小二们得从当前的买家秀中抽取出一批高质量的内容，作为社区的启动数据。找到高质量的买家秀有那么难吗？就是这么难！这不，运营的小二们碰到了以下几个问题：买家秀质量良莠不齐淘宝海量的买家秀无疑都很难入得了运营小二们的法眼，以业务维度进行筛选的买家秀，审核通过率普遍不足三成。这意味着，在海量的买家秀中，能被运营小二们看对眼的，无疑是凤毛麟角。审核标准严苛咨询了运营小二，他们要求图片视频必须要美观，有调性，背景不凌乱，不得挡脸，光线充足，构图和谐，不得带有明显的广告意图，以及等等等等……这么多要求，难怪挑不着！审核工作量巨大由于运营小二们审核的买家秀中优质买家秀很少，不得不将大量的时间和精力花费在了审核低质量买家秀上。有鉴于此，用机器帮助挖掘优质内容刻不容缓。优质内容挖掘方案优质内容挖掘的整体方案如下：全量UGC（User Generated Content）是指所有含图或含视频的买家秀。过审UGC是指最终审核通过的高质量买家秀，加精UGC是指商家认可的买家秀，普通UGC则是上述两种情况以外的其他买家秀。我们的核心目标就是要挖掘出丰富而多样的优质UGC。UGC质量评估模型运营人员在审核买家秀时，通过综合判断买家秀的图片质量和文本内容等方面的因素，来决定是否审核通过。这促使我们直观地将将问题转化为一个分类问题。1、特征的选择我们首先采用了UGC的用户特征、商品特征和反馈特征等统计特征（详见下表），通过GBDT模型来预估UGC的内容质量，并初步验证了将UGC质量评估任务转化为分类问题是可行的。2、分类问题的转化一个非常直观地感受是，将审核通过的数据标记为1，审核未通过的数据标记为0，将问题转化为二分类问题。但在实际训练中，我们发现，将审核通过的数据标记为2，将运营审核未通过（商家已加精）的数据标记为1，将商家未加精的数据标记为0，把问题转为三分类问题比把问题转化为二分类问题得到了更好的效果。原因在于，审核人员在原来的链路中只审核了商家加精的数据，在此基础上审核通过与否；而为数众多的商家未加精的数据没有审核到，因此三分类更贴近于真实场景，因此表现更佳。通过GBDT模型的训练，在全量UGC数据中进行预测，挖掘出了约400万优质UGC。自查后发现，这一批数据能挖掘出部分优质UGC，准确率在50%左右，缺点在于图片质量往往不够美观（即使较为贴近用户的生活场景）。3、图片语义特征的引入在与业务同学的交流过程中，我们发现，业务同学需要极高质量的UGC内容，以便营造出良好的社区氛围，让用户在洋葱圈中找到对于美好生活的向往，其核心标准就是宁缺毋滥。在充分理解了业务同学的要求，拿到图片数据后，对于图片质量的评估势在必行。一个较为直观的方案就是，通过CNN模型训练，进行图片质量的评估。增加图像特征后，通过对ImageNet预训练的ResNet50进行fine-tuning，模型表现有了极大提升，与原有链路相比，审核通过率提升了100%以上。其中含小姐姐的UGC业务同学的认可程度较高（小姐姐们更乐意晒单，更乐意发买家秀，质量也更高），而针对不含小姐姐的长尾类目，业务同学认为主要存在图片无美感和图片不相关两类问题。图片无美感的问题主要是由于，CNN更擅长捕捉图片的语义信息，而对于美学信息不敏感。4、美学特征的引入在图片美感方面，目前有一份较为优秀的数据集——AVA Database（A Large-Scale Databasefor Aesthetic Visual Analysis， 参见 Perronnin F ,Marchesotti L , Murray N . AVA: A large-scale database for aesthetic visualanalysis[C]// 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.IEEE Computer Society, 2012.）。AVA Database是一个美学相关的数据库，包含25万余张图片，每张图片包含语义标注（如自然风光、天空等）、图片风格标注（如互补色、双色调等）和图片美感评分（由数十到数百人评出1-10分）。在 Zhangyang Wang, Shiyu Chang, Florin Dolcos, Diane Beck, DingLiu, and Thomas S. Huang. 2016. Brain-Inspired Deep Networks for ImageAesthetics Assessment. Michigan Law Review 52, 1 (2016) 一文中提出了Brain-inspired Deep Network，其网络结构如下：其核心思想是，通过AVA数据集提供的图片风格标签，学习图片风格的隐藏层特征，将图片风格的隐藏层特征和图片经过HSV变换后的特征结合起来，以AVA数据集提供的图片美感分为监督，学习图片的美感特征。在此基础上，最终在UGC质量审核模型中采用下述结构评判UGC的质量：以AVA数据集提供的图片风格标签和美感评分进行预训练，通过Brain-inspiredDeep Network提取图片的美感特征；通过ResNet提取图片的语义特征；通过深度模型刻画统计特征；最后将三种特征拼接起来综合预测UGC的质量。引入美学特征后，验证集上模型的准确率、召回率和F1值均得到了提升，ABTest显示，与原有模型相比，审核通过率提升6%以上。脏数据处理除了业务同学提出的问题，在自查过程中，发现目前挖掘出来的UGC内容中仍有以下脏数据：1、评论倾向判定针对差评UGC，利用现有的组件进行情感分析，发现并不能很好地挖掘出差评评论，容易误伤。基于此，取过审UGC的评论和UGC中的差评进行训练，在验证集上F1值高于0.9，但由于实际预测的数据不同（忽视了中评等），导致容易误判（如将商品名称等判断为差评）。在此基础上取过审UGC的评论、UGC好评、中评、差评分为四档进行训练，在验证集上F1值稍低，但由于训练数据更贴近于真实场景，在实际预测中效果更好；目前基本解决了差评UGC的问题，实际自查过程中，没有再看见差评UGC。在实际的模型选择上，Attn-BiLSTM（带attention的双向LSTM）效果好于TextCNN（F1score约相差3%），分析原因在于：TextCNN的优势主要在于捕捉局部特征，而很多文本虽然含有吐槽性段落（如批评物流慢等），但整体仍然是对卖家商品的肯定。2、N-Gram过滤针对套路评价UGC，通过全局比较UGC的文本内容，将被多名用户重复使用的模板UGC过滤掉。针对重复评价UGC，通过判断UGC文本内容中重复的2-gram、3-gram、4-gram，结合文本长度和文本信息熵进行过滤。3、OCR及图像Hash过滤针对牛皮藓图片，一部分采用了OCR识别和牛皮藓识别进行过滤。针对盗图、网图UGC，将图片表示为哈希值，通过全局判断哈希值在不同买家、不同卖家间的重复次数，进行过滤。在过滤此项的过程中，我们也发现，买家秀中盗图、网络图的现象较为普遍，很多肉眼看似原创的内容也涉及盗图和网图；此项过滤掉了大多数的UGC。无关图识别解决了上述问题后，仍然较为显著的问题是无关图的问题。无关图的出现原因较为复杂，表现类型也非常多样；既有上述提到的盗图和网络图，也有用户随手拍的风景图，还包括动漫截图等各式各样和商品无关的图片。一方面，无关图以盗图、表情包、网络图等为主，通过哈希值过滤，能够过滤掉一批无关图；另一方面，即使过滤以后，预估仍然存在10%-15%左右的无关图。这部分无关图的解决较为复杂。目前所采用的方案是，将盗图、表情包、网络图等重复图片作为负样本，将过审UGC图片作为正样本，通过ResNet提取图片特征，将类目通过embedding作为类目特征，将用户行为（发表重复图的数量和比例）作为用户特征，判断该UGC的图片是否是无关图。就这样，大家终于又能愉快地欣赏美美的买家秀了~~划重点在此分享一些心得体会，希望能对大家有帮助：数据强于特征，特征强于模型；贴近真实场景的数据对提升任务表现贡献巨大；如果确实缺乏数据，不妨尝试快速标注数千条数据，可能取得超出预期的效果；对ImageNet等数据集预训练的模型进行fine-tuning可以在小数据集往往能取得更好的问题；通过图像翻转、旋转、随机裁剪等方法进行数据增强，可以提升模型泛化能力。本文作者：晓鸿阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“ 阿里技术”，如需转载请联系原作者。

阿里妹导读：混沌工程属于一门新兴的技术学科，行业认知和实践积累比较少，大多数IT团队对它的理解还没有上升到一个领域概念。阿里电商域在2010年左右开始尝试故障注入测试的工作，希望解决微服务架构带来的强弱依赖问题。通过本文，你将了解到：为什么需要混沌工程，阿里巴巴在该领域的实践和思考、未来的计划。一、为什么需要混沌工程？（翻译自Chaos Engineering电子书）1.1 混沌工程与故障测试的区别混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科, 目的是建立对系统抵御生产环境中失控条件的能力以及信心，最早由Netflix及相关团队提出。故障演练是阿里巴巴在混沌工程领域的产品，目标是沉淀通用的故障模式，以可控成本在线上重放，以持续性的演练和回归方式运营来暴露问题，不断推动系统、工具、流程、人员能力的不断前进。混沌工程、故障注入和故障测试在关注点和工具中都有很大的重叠。混沌工程和其他方法之间的主要区别在于，混沌工程是一种生成新信息的实践，而故障注入是测试一种情况的一种特定方法。当想要探索复杂系统可能出现的不良行为时，注入通信延迟和错误等失败是一种很好的方法。但是我们也想探索诸如流量激增，激烈竞争，拜占庭式失败，以及消息的计划外或不常见的组合。如果一个面向消费者的网站突然因为流量激增而导致更多收入，我们很难称之为错误或失败，但我们仍然对探索系统的影响非常感兴趣。同样，故障测试以某种预想的方式破坏系统，但没有探索更多可能发生的奇怪场景，那么不可预测的事情就可能发生。测试和实验之间可以有一个重要的区别。在测试中，进行断言：给定特定条件，系统将发出特定输出。测试通常是二进制态的，并确定属性是真还是假。严格地说，这不会产生关于系统的新知识，它只是将效价分配给它的已知属性。实验产生新知识，并经常提出新的探索途径。我们认为混沌工程是一种实验形式，可以产生关于系统的新知识。它不仅仅是一种测试已知属性的方法，可以通过集成测试更轻松地进行验证。混沌实验的输入示例：模拟整个区域或数据中心的故障。部分删除各种实例上的Kafka主题。重新创建生产中发生的问题。针对特定百分比的交易服务之间注入一段预期的访问延迟。基于函数的混乱（运行时注入）：随机导致抛出异常的函数。代码插入：向目标程序添加指令和允许在某些指令之前进行故障注入。时间旅行：强制系统时钟彼此不同步。在模拟I/O错误的驱动程序代码中执行例程。在 Elasticsearch 集群上最大化CPU核心。混沌工程实验的机会是无限的，可能会根据分布式系统的架构和组织的核心业务价值而有所不同。1.2 实施混沌工程的先决条件要确定是否已准备好开始采用混沌工程，需要回答一个问题：你的系统是否能够适应现实世界中的事件，例如服务故障和网络延迟峰值？如果答案是“否”，那么你还有一些工作要做。混沌工程非常适合揭露生产系统中未知的弱点，但如果确定混沌工程实验会导致系统出现严重问题，那么运行该实验就没有任何意义。先解决这个弱点，然后回到混沌工程，它将发现你不了解的其他弱点，或者它会让你发现你的系统实际上是有弹性的。混沌工程的另一个基本要素是可用于确定系统当前状态的监控系统。1.3 混沌工程原则为了具体地解决分布式系统在规模上的不确定性，可以把混沌工程看作是为了揭示系统弱点而进行的实验。破坏稳态的难度越大，我们对系统行为的信心就越强。如果发现了一个弱点，那么我们就有了一个改进目标。避免在系统规模化之后问题被放大。以下原则描述了应用混沌工程的理想方式，这些原则来实施实验过程。对这些原则的匹配程度能够增强我们在大规模分布式系统的信心。二、阿里巴巴在混沌工程领域的实践：故障演练混沌工程属于一门新兴的技术学科，行业认知和实践积累比较少，大多数IT团队对它的理解还没有上升到一个领域概念。阿里电商域在2010年左右开始尝试故障注入测试的工作，开始的目标是想解决微服务架构带来的强弱依赖问题。后来经过多个阶段的改进，最终演进到 MonkeyKing（线上故障演练平台）。从发展轨迹来看，阿里的技术演进和Netflix的技术演进基本是同时间线的，每个阶段方案的诞生都有其独特的时代背景和业务难点，也可以看到当时技术的局限性和突破。2.1 建立一个围绕稳定状态行为的假说目前阿里巴巴集团范围内的实践偏向于故障测试，即在一个具体场景下实施故障注入实验并验证预期是否得到满足。这种测试的风险相对可控，坏处是并没有通过故障注入实验探索更多的场景，暴露更多的潜在问题，测试结果比较依赖实施人的经验。当前故障测试的预期比较两级分化，要么过于关注系统的内部细节，要么对于系统的表现完全没有预期，与混沌工程定义的稳态状态行为差异比较大。引起差异的根本原因还是组织形态的不同。2014年，Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师（Chaos Enigneer），并开始向工程社区推广。而阿里目前并没有一个专门的职位来实施混沌工程，项目目标、业务场景、人员结构、实施方式的不同导致了对于稳定状态行为的定义不太标准。2.2 多样化真实世界的事件阿里巴巴因为多元化的业务场景、规模化的服务节点及高度复杂的系统架构，每天都会遇到各式各样的故障。这些故障信息就是最真实的混沌工程变量。为了能够更体感、有效率地描述故障，我们优先分析了P1和P2的故障（P是阿里对故障等级的描述），提出一些通用的故障场景并按照IaaS层、PaaS层、SaaS层的角度绘制了故障画像。从故障的完备性角度来看，上述画像只能粗略代表部分已出现的问题，对于未来可能会出现的新问题也需要一种手段保持兼容。在更深入的进行分析之后，我们定义了另一维度的故障画像：任何故障，一定是硬件如IaaS层，软件如PaaS或SaaS的故障。并且有个规律，硬件故障的现象，一定可以在软件故障现象上有所体现。故障一定隶属于单机或是分布式系统之一，分布式故障包含单机故障。对于单机或同机型的故障，以系统为视角，故障可能是当前进程内的故障，比如：如FullGC，CPU飙高；进程外的故障，比如其他进程突然抢占了内存，导致当前系统异常等。同时，还可能有一类故障，是人为失误，或流程失当导致，这部分我们今天不做重点讨论。从故障注入实现角度，我们也是参照上述的画像来设计的。之前我们是通过Java字节码技术和操作系统层面的工具来分别模拟进程内和进程外的故障。随着Serverless、Docker等新架构、新技术的出现，故障实现机制和承接载体也将会有一些新的变化。2.3 在生产环境中运行实验从功能性的故障测试角度来看，非生产环境去实施故障注入是可以满足预期的，所以最早的强弱依赖测试就是在日常环境中完成的。不过，因为系统行为会根据环境和流量模式有所不同，为了保证系统执行方式的真实性与当前部署系统的相关性，推荐的实施方式还是在生产环境（仿真环境、沙箱环境都不是最好的选择）。很多同学恐惧在生产环境执行实验，原因还是担心故障影响不可控。实施实验只是手段，通过实验对系统建立信心是我们的目标。关于如何减少实验带来的影响，这点在"最小化爆炸半径"部分会有阐述。2.4 持续自动化运行实验2014年，线下环境的强弱依赖测试用例是默认在每次发布后自动执行的。2015年，开始尝试在线上进行自动化回归。不过发展到最近两年，手动实验的比例逐渐变高。原因也不复杂，虽然故障注入自动化了，业务验证的成本仍然比较高。在业务高速发展、人员变化较快的环境之下，保持一套相对完善的线上回归用例集对是见非常难的事情。虽然也出现了流量录制技术，不过因为混沌工程实验本身会打破系统已有的行为，基于入口和出口的流量比对的参考度就下降许多。为了解决测试成本问题，2017年初开始推进线上微灰度环境的建设。基于业务、比例来筛选特征流量，通过真实的流量来替换原来的测试流量，通过监控&报警数据来替代测试用例结果。目前已经有部分业务基于微灰度+故障演练的模式来做演练验证（比如：盒马APOS容灾演习）。因为故障演练之前是作为一个技术组件被嵌入到常态和大促的流程中，所以在系统构建自动化的编排和分析方面的产品度并不高。演练可视化编排和能力开放会是我们团队未来的一个重点，下文中的规划部分会有所阐述。2.5 最小化爆炸半径在生产中进行试验可能会造成不必要的客户投诉，但混沌工程师的责任和义务是确保这些后续影响最小化且被考虑到。对于实验方案和目标进行充分的讨论是减少用户影响的最重要的手段。但是从实际的实施角度看，最好还是通过一些技术手段去最小化影响。Chaos Engineering和Fault Injection Test的核心区别在于：是否可以进一步减小故障的影响，比如微服务级别、请求级别甚至是用户级别。在MonkeyKing演进的中期阶段，已经可以实现请求级别的微服务故障注入。虽然那个时候演练实施的主要位置在测试环境，但初衷也是为了减少因为注入故障而导致的环境不稳定问题。除了故障注入，流量路由和数据隔离技术也是减少业务影响的有效手段。三、未来的计划线上故障演练发展到今天是第三年，随着阿里安全生产的大环境、业务方的诉求、研发迭代模式的变化，以及大家对混沌工程的接受和认识程度的提高。集团的演练领域会向着未来的几个目标发力：建立高可用专家库，结构化提高应用容错能力（解决"稳定状态定义"的问题）建设故障注入实现标准，集团内开源，提升故障模拟的广度和深度（拓宽"多样化真实世界的事件"的广度）规模化覆盖核心业务（提升"在生产环境中运行实验"的规模）以产品化、平台化思路开放演练能力（探索"自动化运行实验"的方式）四、触手可及的混沌工程MonkeyKing已经提供商业化产品，欢迎在阿里云官网搜索“AHAS”，进行免费公测。地址：https://www.aliyun.com/product/ahas本文作者：中亭阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”，如需转载请联系原作者。

糟糕的最后一公里最近在某东买了一个水龙头，顺带买了一个安装服务。服务介绍页面是这样的一切看上去很清楚，按流程就搞定。S90113-102938.pngS90113-102442.pngS90113-102928.png但是实际操作起来真的很糟心。收到水龙头的某天，接到一个陕西西安的手机电话，就是个人手机不是什么服务号码，说是帮忙安排安装，然后给了一个师傅的电话，让我联系这个师傅，跟师傅取得联系，师傅说下周一来安装，周一前2天联系师傅，师傅说不好意思啊，跟承包方有资金没结清，不来了，重新致电陕西西安的号码，说再安排下，等了一天没有消息，再次致电陕西西安的号码，说帮我安排，又没有消息，最后又致电这个号码，又回复说师傅嫌太远不来了，要不你在附近找个师傅，我去，我说我不装了退款吧，陕西西安说，只能退你50，另外10块被京东提成了。到这里，大概清楚了，这个所谓安装服务的运作模式，其实就是，平台负责包装，然后层层转包。每层扒一层皮，最后这一层的质量也没办法保证。突然想起自己买的一些理财产品，吓出一身冷汗。果断退款，60全退，自己在建材市场门口找了个师傅，业务又好，态度又好，留了电话方便售后，50块搞定，过程及其舒适。而且安装师傅还得到了更高的回报，如果按照之前安装服务层层砖包的模式，最后干活的师傅最多也就拿到40。其实我遇到的问题，就是典型的互联网商业落地最后一公里的问题，特别是这种服务行业，目前这种模式不能保证用户每次都能获得一致的好的体验，全凭运气，因为用户订购服务的平台自己都不知道给你服务的是谁。想到几个问题。1.这种模式即使有改进的空间，但是平台有没有动力去改进。2.平台其实就是信息枢纽。3.如果平台垄断了信息怎么办。4.幸好现在还没有垄断。5.未来手艺人，只能被信息平台剥削？信息去中心化能不能帮到这些人里的多数。6.未来普通用户，只能被信息平台绑架吗。

今天下午，期盼已久的阿里巴巴技术脱贫大会就要开始了。很多人都知道，我们在1年前就投入100亿元人民币成立阿里巴巴脱贫基金。从教育到健康，再到女性、生态和电商扶贫，这五个方向分别由五位阿里合伙人直接牵头。很多人不知道的是，过去一年，数百位阿里工程师和产品经理在乡村呆的时间比在杭州的时间还要多，他们的办公地点分别在四川宜宾的猪场、陕西阎良的瓜田、四川平武的蜂场、云南的梯田……他们的足迹，遍布中国上百个贫困县。有人还因此获得了公司“空中飞人”奖。很多人也许看到了阿里脱贫基金的百亿投入，但这背后，还有看不到的工程师“脱贫代码”。今天，阿里妹就和你分享4个小故事。我们不是什么超级英雄，我们只知道，既然来了就必须做出点东西雷宗雄 阿里云技术小二我在北邮读的计算机专业，很早接触互联网技术和AI算法，当时的梦想是像马斯克一样能干点“牛到天上”的事儿。2014年毕业进入阿里，参与机器学习算法平台PAI的研发，在亲戚朋友眼里也算是“高大上”。但谁也想不到后面我会和猪发生联系，而且一干就是一年。去年年初，阿里云同四川特驱集团、德康集团合作，准备将ET农业大脑跨界推广到养猪场，选了20名工程师，我是其中之一。第一次出发去猪场前，总架构师慷慨激昂的说：同学们，中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场，发现根本不是那么回事。要个WIFI，没有；要环控设备接口，没有；要安装个智能传感设备，拉电线、组网络、调试系统都得从零开始。站在猪舍，有一种很绝望的感觉，只听见猪撞栏的声音、风机转动的声音、打料的声音……我和总架构师在宿舍大吵了一架：“你的规划就是扯淡，不可能实现的，完蛋了！”吵完呢，又继续干活。大家都很清楚，既然来了，就必须做出点东西。猪场的厂长挺积极，非常支持我们。因为现在95后已经很少有人愿意来猪场工作了，进了猪场就得被关一个月，地方又偏远。他就盼着机器人来帮他。在猪场，我们想了很多方案。比如行走机器人，让机器人在过道里不断走动，完成巡检、清扫卫生、加料等工作，彻底取代人。很性感对吧？但实验了几个方案之后发现，行走机器人根本迈不过横亘在它面前的猪粪。机器人倒在猪粪面前之后，我们决定用无人机。无人机定时在猪场内起飞、巡逻，完成对每个猪只情况的盘点、记录。但伸手就能摸到的房顶和凌乱的水线，又把无人机拦了下来。最后受盒马外卖传输索道的启发，我们在猪场顶部搭建了一个跑在滑轨上的自动巡查系统，完全DIY自己爬猪栏装上去的。在这里，猪脸识别等这些时髦技术完全没用，都是吹牛，能落地才是好技术。我们这套系统能够实现对每个猪只信息的几乎100%的准确判断，记录它一天的饮食、运动、饮水、精神状态、体型、产仔、断奶等数据，也成为后续各类算法的基础。从天马行空到有脚踏实地计划，我在猪圈待了整整三个月。现在，我们已经做了7套算法，另外几个课题还在研究。在技术落地方面，除了大型猪场，我们的技术也通过钉钉开放给了合作的家庭农场，这其中不少是贫困家庭。对于普通农户，以前由于技术和资金问题，养猪顶多养个十头。现在他们跟猪场合作，每家农户一年可以养500-1000头，在没有疫情损失下可以拿到9-18w不等收入，农户前期投入一般地在3年内能收回成本。有一次走访，一个养户因为一头猪死了，郁闷自责得快要掉眼泪了。我看了猪的死亡报告，完全就是因为着凉了没有及时诊断，最后不断的恶化，恶化到最后绝食厌食免疫力下降，一下子就摔倒了，摔死了。这些其实是有可能通过我们的技术提前发现的。我觉得，如果要想真正帮助传统行业、帮助农户，必须弯下腰跳进猪圈、走进牛棚、去到田间才行。我经常跟同事开玩笑，我现在养猪的技术差不多相当于本科毕业在猪场工作两年的水平。我们不是什么超级英雄，只是一群用代码改变传统养猪方式的“猪猪侠”。一年里频繁下瓜田，我得了个“空中飞人奖”熊琴 阿里云产品小二我妈以前总说我，嘴这么会吃咋不会做呢？别说做了，我连什么菜什么瓜都分不清。没想到组建农业智能团队，给了我和瓜果蔬菜亲密接触的机会。2018年初我们开启“西安模式”，希望同西安六个县合作摸索出农业数字化转型方案，从此各种基地大棚，成了我和小伙伴的办公地点。西安阎良县是我们的第一站。当地标志作物是甜瓜，无论在口感上还是耐运输上，都具备了走出去的实力。但在让瓜走出去之前，如何走进农户们还真的考验我们实力。大棚里基本都是四十度，湿度大，日照强烈，每次下地都像在公费蒸桑拿。更要命的是，虽然是政府牵线的合作，但让种了一辈子的瓜农，相信我们几个没下过地的年轻人能改变种瓜模式，太难了！你能想到的解数，我们差不多都用上了。比如穷追不舍，跟着瓜农社长去勘测大棚，量间隔数、瓜架行数，细到每一株瓜苗上的花朵数。让社长看到我们是带着互联网数据思维和技术，决心要帮他解决管理痛点的。我们还找来农户们写的农事记录本，花了一个多月人肉整理。天书一样的笔记，信息化后大家都能看得懂了。还有算法博士认亲归宗的、拜把子认了俩兄弟的，追着别人认瓜苗，学习甜瓜的不同生长阶段、种植过程。等和农户熟了我们就开始跟他们“抬杠”，凭什么你说自己的瓜就最好，你的瓜到底有多甜，你知道买瓜的人怎么评价吗，证明给我们看看。最终，瓜农社长从“烦我们耽误工作”，到“我都听你们的”。他种了三十多年甜瓜，他太清楚农户们有多固执，也太希望有人来帮助他带领大家把瓜种好脱贫。像社长三十多年来的种瓜经验，我们也做成智能种植生产手册，大家通过手机就能查看。而每天包括天气、虫害等预警提醒，统一的种植任务，也能像发短信一样发给农户，按指示操作，种瓜可以变得傻瓜化。其实当初说要把数据智能技术应用到农业上，我们也不确定，因为传统农业太缺乏数据了。但现在随手一拍，农户就能参与到数据采集中来。而这些信息也是他们的资产，可以成为日后在蚂蚁金融产品贷款的信用信息。为了让甜瓜更能被消费者接受，我们为瓜设计了能溯源生产信息的身份证，还开发了扫描识别甜度的功能。从三月开始到秋季第一批甜瓜上线天猫，我因为频繁飞西安，飞回了一个“空中飞人”奖，从啥都分不清变成了蔬果带货达人，朋友总让我推荐什么好吃什么该买。希望我们的技术方案能把行业上好的经验、知识传播下去，让种植更科学高效，有钱可赚，年轻人愿意加入和留下来。而我更怕农户们急于短期收入靠打药增收，不仅种出的作物不安全对土地的破坏更是他们承受不起的。而信息化、数据化能帮助提高农业生产效率，市场的高标准能倒逼他们种出健康的产品，可持续发展才是我们用数据智能来做农业的根本。是好东西，我们就要让它好有所值姚义海 村淘运营小二我是村淘的小二，我最擅长的是农产品种养殖。2015年底加入村淘后，不同品类都做过，到2017年，我开始做肉蛋禽相关的工作。不管是植物还是动物，发展农业，促进农品价值都是我最感兴趣的。来阿里之前，我自己做了几年农业创业，我爸就是老一辈搞种子研发的，我从小就对农业深有感情。所以我特别理解干农业的人怎么想？他们担心收成不好，害怕白辛苦换不来钱。2018年初，我们一大队人去到平武大山里，蚂蚁森林的同学在认真思考如何保护自然区，我们团队就在想，一定要挖掘出既不破坏环境、又能保证当地人收入稳定的产业模式。不然，保护环境容易但以山为家的当地人生活却困难了，保护也无法持久。当地有着百年历史的高山蜂蜜其实就很生态友好。但一大圈了解下来，我不得不说“祖辈传承”和“老手艺”这即是原生态，也是太原始。不过落后就意味着留给我们可做的事很多，让好蜜电商化走出深山这只是第一步，如何用技术优化整个高山蜂蜜产业让我更加兴奋。要知道养蜂这件事，对人要求并不太高，毕竟奔忙的是人家小蜜蜂。但平武人养蜂非常辛苦，难点在于这山太高了。平武山地海拔高，雨水多，山里容易滑坡泥石流。而很多公路只修到了山半高的地方，剩下一千多米的海拔只能人自己爬上去。我们有一次上山就遇到山石塌方，车动不了，路上全是山泥，每个人都是吊着一颗心摸爬上去。但蜂农几十箱蜂在高山上，心惦记啊，想一次就要爬一次，心累人也累。到了冬天，怕蜜蜂冻死，还必须把几十甚至上百个蜂箱背下山来，又危险又辛苦。怎么能让蜂农不那么费劲呢？我们自己也弄了一箱蜜蜂回来养，了解整个采蜜流程。我呢找业务相关从业者、内部算法的技术同学各种讨论，前后大概十来天，方案就出来了。大家直觉高山蜂蜜就该这么做。蜂农最关心的是蜂群的健康情况，于是我们在蜂箱口安上红外线探测，给蜜蜂计数。蜂农可以直接在手机上就看到自家的蜜蜂的活跃状况，发现异常再针对性上山查看。这样蜂农的精力就能大大节省。而采购端关心蜂蜜质量是否成熟，这也直接影响蜂农们的辛苦能不能换来回报。我们就继续在蜂箱上做手脚，安装GPS和重量监测，前者定位蜜源是不是高海拔山区，后者根据蜂箱质量变化和时间推算蜂蜜是否成熟。由于气候影响花期和蜜蜂的状态，我们的探测仪能记录天气、降水变化，未来还将通过大数据算法预测花期。蜂农根据手机提示就能科学管理蜂场，提前预测，让产量也能趋于稳定。我们把设备带回平武试点，当地蜂农说可算有人懂他们了，不用动不动往山上跑，蜜好能卖出去，这蜂没白养。以前当地人对养蜂很有感情，可往往无法靠这个生活。通过信息化新技术，现在他们有更多的精力养更多的蜂，而养多少都有渠道以比较好的价格卖出去，这下心态稳了。老蜂农感到轻松，年轻蜂农也没那么纠结，不再怀疑自己留在家乡养蜂能不能行。对我来说，蜂农们轻松了的感觉不仅重要而且意义深远。轻松了，就能真心真意做这一行，不再只是爱好而是职业。心里有底，对投入产出有明确预期，生活可期，年轻人也愿意留下加入高山养蜂，这才能让整个行业更好传承和发展。保护原生态很重要，但也要紧跟时代，我们正好去做这个桥梁。我觉得，用信息化技术解决他们的生产难处，靠电商帮助他们把蜜卖上好价格，其实是对当地人的尊重和肯定——既然是好东西，那我们就让它好有所值。世界很大，不要着急，值得妳们看看王菁 蚂蚁金服产品小二朋友，“好保险”了解一下？别误会，我不是卖保险的。我是蚂蚁金服保险事业部的一名产品经理，“好保险”是我们针对贫困县女性开发的脱贫公益险。这个有点土的名字，却是我们好几个女同志想了好几天定下来的。它能让小姑娘上得起学，妈妈们生育能有保障，女子平安就是“好”呗。作为一个女宝妈，我看着贫困县里很多一脸稚嫩却背着娃娃的姑娘，明明是该上学的年级却在卤菜摊打工的小妹，非常心疼。所以，我们要做一个产品让女孩们面临选择时多一种可能。这个可能也许能改变她们的一生，晚了就真来不及了。因为我们都着急，不想等，所以使用我们的产品只要你准备好相关材料，最多72小时，理赔金就能打到你的卡里。有钱能继续上学，生病能去医治，就是改变贫困现状的转机，尤其对于在农村习惯自我牺牲的女性，能在需要帮助时获得支持，生活就能大不一样。在云南，我们遇到那个准备弃学打工的女孩蒲双双。其实她上职高是不需要学费的，但一学年一千块的学杂费家里也出不起。直到她弟弟都初中开学了，她才在老师劝说下拿回录取通知书，这时离高中开学已没两天了。我们教她用好保险，申请教育金，9月7日她已经重新回到学校了。做脱贫保险这两年，我真心体会到帮助得及时才能真的帮到他们。扶贫项目很多人做，但从募钱到用钱，没人说得清中间要多少时间、多少流程。很多时候是困难户真要帮助来申请了，一开始回复人家说有有有，结果拖很久最后却没有钱，大家心里落差很大。但现在，县里的扶贫干部跟我们说，村民们提交申请两天后钱就到账了，简直不可思议。为了他们这个“不可思议”，我们搭建了一个庞大而缜密的体系：支付宝提供前端平台、用户入口，蚂蚁提供区块链和AI技术支持，基金提供运营管理，保险公司提供推广网络，各级扶贫办牵线搭桥。对于当地人来说，只要全村有一个人的手机能安装支付宝，保险理赔就能顺利搞定。而对于捐助者，也能通过支付宝查看自己的钱去了哪里，帮助了谁。到目前，“好保险”已经试点了3个县覆盖16万用户，很多贫困家庭的女儿能因此继续念书。其实啊，我上大学的时候就很想做公益。但我心里也清楚公益不好做。现在，我的工作就是把公益技术化，用好产品把公益落地。这不仅实现了我大学的梦想，还多了一大帮有同样梦想的靠谱伙伴。我看着我们所做的事情，真的影响了很多人，尤其是那些山里的姑娘。我们用项目鼓励她们去读书我们就支持她们读书，希望她们不要急着打工别急着嫁人，这个世界很大，还有很多她们能去做的事情。女子就是“好”，我想我会把这些女孩的变化慢慢告诉我的女儿。本文作者：公益橙阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”，如需转载请联系原作者。

摘要： 机器翻译、语音交互、汽车、医疗、法律、金融、广告、电商，全年案例大合集。2018年见证了 NLP 许多新的应用发展。Elvis Saravia 是计算语言学专家，也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他在一份报告中总结出，NLP 不仅在聊天机器人和机器学习中有所突破，也在医疗健康、金融、法律和广告等行业中有崭新的表现。点击文章中的链接，可查看详细信息。聊天机器人聊天机器人是一项非常重要的研究领域，因为包括了 NLP 所覆盖的几大目标。这篇 Wired 文章，解释语音情感识别如何帮助机器与人类建立更加健康的关系。梅赛德斯奔驰发布了聊天机器人 MBUX，据称能为顾客创造“最会聊天的汽车”，让人与汽车可以通过自然的对话进行聊天。NLP 创业公司 Hugging Face 获得400万美元融资，打造情感智能聊天机器人。Wired 还发布了一篇文章讨论 Facebook 的虚拟助理 M ，以及为何公司计划将其关闭。此前就有许多人认为，也许聊天机器人只是一个泡沫，因为目前的 NLP 和 AI 的技术水准还无法达到顾客的预期。这篇文章讨论 Passage AI 如何使用 NLP 和深度学习技术来训练顶尖的聊天机器人，用英语、西班牙语和中文进行聊天。谷歌研究人员开发了一系列技术，深化聊天中的语意文本相似度。Mastercard 称，聊天银行也许已经成为主流。艾伦 AI 研究院通过 Alexandria 项目开发具有常识的AI。AskArvi 使用 NLP 和深度学习，理解顾客的需要，从而推荐合适的保险项目。亚马逊的新技术和 API 将提供能够离线使用的机器学习工具。Facebook 提交了一个电商聊天机器人的专利申请，以 NLP 为其核心技术。谷歌发布 Google Duplex，用于进行自然聊天，通过电话实现“真实世界”任务。这项技术在谷歌2018 IO 大会发布。医疗健康Jessica Kent 探讨如何将 NLP 应用于电子医疗记录，精确分析并改善心脏衰竭的病人护理。Anthem 与 doc.ai 合作，分析和预测病人的过敏模式。MIT 研究人员打造了一个基于 AI 的众筹平台，打造一个可以分析药物与蛋白质的系统。据一份新报告称，NLP 和 AI 将把医疗从线下服务，改变为不受医生地理位置限制的高质量服务。DeepMind 称其开发了一项新技术，能自动探测和治疗视网膜疾病。一种基于 NLP 的新文本挖掘技术，可以通过病人的生物标记来决定癌症治疗方案。创业公司 Proven Beauty 使用 NLP 为顾客提供个人化的护肤产品线。看 NLP 如何帮助改善医疗文档。BrightSign 是一款智能手套，使得具有语言残疾的人能够更好地沟通。一家医疗机构使用深度学习和计算机视觉技术在 CT 扫描中检测疾病，比人类肿瘤学家的速度快150倍。看谷歌如何通过技术，提升人们的健康水平。自动化心理治疗机器人 Woebot 获得A轮800万美元融资。Stitch CEO 讨论如何通过数据来销售个人化时尚。Linguamatics 提供基于文字药物发现和研究的工具库。机器学习工具谷歌发布 Cloud AutoML，目标是为大企业提供云端 AI 服务，这是谷歌普及 AI 使命的一部分。谷歌 AI 发布 BigQuery ML，能让数据科学家在大规模结构化和半结构化数据库上使用机器学习模型。Fast.ai 与 AWS Open Datasets 合作，标准化并发布开放数据库。Facebook 通过多语言嵌入，提供更快速的翻译服务。PyTorch Geometric 通过 PyTorch 进行几何深度学习。简单的几项测试看出，最优秀的谷歌翻译也很肤浅。Linguistics Agents Ltd. 发布了一个 NLP 平台，训练深度增强学习代理。这里有一个简化电子游戏代码编写的 AI 工具。谷歌 Brain 发布 Magenta.js，一个利用 TensorFlow.js 生成音乐和艺术内容的API。谷歌发布谷歌文字语音转换，其基础是 DeepMind 开发的 WaveNet。TensorFlow 1.9 和 TensorFlow 1.10.0 相继发布，TensorFlow 2.0 将于2019年初发布，在这个论坛可以看到新版本的预期特征。PyTorch 主持了第一场开发者大会，讨论最新发布的 PyTorch 1.0 的研究和生产能力。Intel 开源了名为 NLP Architect 的 Python 库。Semantris 是一款基于 NLP 和机器学习的文字联想游戏。金融、广告和法律澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）希望利用 NLP 加强管理公司和金融服务法律。Tumi 使用 AI 和 NLP 进行目标营销。华尔街和大型创业公司现在都下血本投资 NLP 和机器学习，用于为客户进行更好的投资，类似于一种自动化投资管理。小型和大型律师事务所正在通过 AI 一决高下。金融行业在使用机器学习和 NLP 来重新定义服务，开发新市场。通过“数据转移项目”，谷歌希望实现数据移动化，包括给予用户完全的数据掌控。更多的NLP故事据称，DARPA 将在 AI Next Initiative 投资高达20亿美元，实现语境推理和问题解决能力。著名教授及研究员 Pedro Domingos 计划成为纽约投资公司 D.E. Shaw 集团的管理总监，领导公司的机器学习工作。微软最新的专利目标通过 NLP 将来电 ID 功能提升一个水准，系统将能够识别来电者的目标和行动。使用 AI 改善呼叫中心服务的创业公司 Observe.ai 筹集800万美元资金，使用机器学习和 NLP 技术将呼叫中心体验自动化。本文作者：【方向】阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。 ...

当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透，既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会，还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐，还是在工业、医疗、自动驾驶领域，计算机视觉技术都扮演着越发重要的角色。元旦假期即将来临，我们精心准备了这本《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》，收录了顶级会议 CVPR 2018 阿里论文，送给计划在假期“充电”的同学们，也希望能和更多学术界、工业界同仁一起探讨交流。下载地址：https://yq.aliyun.com/download/3237?utm_content=g_1000033518在这本干货精选集中，我们收录了多篇具有代表性的 CVPR 2018 论文。比如，拍立淘利用图像搜索和识别技术，帮助用户在移动端通过拍照就能找到相似商品；线下新零售领域，阿里用空间定位、货架商品SKU识别技术推动“人货场”数字化，并做进一步的商业分析；城市大脑项目中，阿里研发了大规模视频高效处理技术，帮助城市交通事故识别、人流轨迹判断、交通数据样本汇总。哪些核心技术值得一看？Spotlight论文《基于时间尺度选择的在线行为预测》讨论了视频中行为预测的一个非常重要的问题：怎么去选择一个好的时间维度窗口？论文提出了包含多个子网络的尺度选择网，比如包括时间序列建模的一维卷积子网络、尺度回归子网络以及行为预测子网络。在两个公开数据集上，尺度选择网的实验结果优于其他方法，并且准确率也接近使用Ground Truth尺度的结果。Spotlight论文《基于语境对比特征和门控多尺度融合的场景分割》致力于场景分割中的两大问题：场景图片中像素形式的多样化（例如：显著或者不显著、前景或者背景）和场景图片中物体大小的多样性。文章针对这两个问题分别提出了语境对比局部特征和门控多尺度融合方法。本文提出的模型在Pascal Context, SUN-RGBD和COCO Stuff 三个场景分割数据集上验证了性能，取得了目前最高的场景分割性能。对于跨模态检索而言，如何学到合适的特征表达非常关键。Spotlight论文《所见所想所找－基于生成模型的跨模态检索》提出了一种基于生成模型的跨模态检索方法，该方法可以学习跨模态数据的高层次特征相似性，以及目标模态上的局部相似性。本文通过大量的实验证明了所提出的方法可以准确地匹配图像和文本，并且在MSCOCO以及Flickr30K的数据集上都取得了state-of-the-art的效果。在论文《整体还是局部？应用Localized GAN进行图像内容编辑、半监督训练和解决mode collapse问题》中，作者建立了GAN和半监督机器学习中Laplace-Beltrami算子的联系，在用少量标注样本训练深度学习模型上取得了优异的性能。同时论文还展示了用Localized GAN (LGAN)对给定图像在局部坐标系下进行编辑修改，从而获得具有不同角度、姿态和风格的新图像；以及如何从流型切向量独立性的角度来解释和解决GAN的mode collapse问题。论文《处理多种退化类型的卷积超分辨率》针对现有基于CNN的单图超分(SISR)算法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型的问题，提出了一种维度拉伸策略，使得单个卷积超分辨率网络能够将SISR退化过程的两个关键因素（即模糊核和噪声水平）作为网络输入来解决这个问题。实验结果表明提出的卷积超分辨率网络可以快速、有效的处理多种图像退化类型，为SISR实际应用提供了一种高效、可扩展的解决方案。论文《于尺度空间变换的本征图像分解》将把图像分解为其本征的反射图像和光照图像看作是一个图像到图像的转换问题，并且将输入和输出在尺度空间进行分解。通过将输出图像（反射图像和光照图像）扩展到它们的拉普拉斯金字塔的各个成分，论文提出了一种多通道网络结构，可以在每个通道内并行地学习到一个图像到图像转换函数，这个函数通过一个具有跳过连接的卷积神经网络来表示。在MPI-Sintel数据集和MIT Intrinsic Images数据集上结果表明，新提出的模型在比之前最先进的技术上有了明显的进步。大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题。在论文《基于直推式无偏嵌入的零样本学习》中，作者提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，CUB和SUN数据集上进行的实验表明，文章的方法在遵循广义ZSL设置的情况下比现有技术的方法优越。更为具体的实践信息，大家可以通过此本电子书，进一步了解。好的视觉技术不仅需要好的方法指引，还需要在实际的场景中形成数据闭环和不断打磨。未来的计算机视觉技术一定是理论探索和数据实践的共同推进。希望这本论文合集能抛砖引玉，给学术界和工业界带来一些输入，共同推进计算机视觉技术的发展。本文作者：元旦“充电包”阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”，如需转载请联系原作者。

体验开源项目已经部署了体验环境，开源通过扫描下方小程序码进行体验：我们部署了 Laravel API demo 环境，访问地址：https://demo-open-admin.ibran… , 访问默认是 Laravel 的欢迎页面，可通过 API 文档了解请求地址和相关参数说明。我们提供了完整的 Postman 文件，可以通过百度网盘下载：Postman 软件下载 https://pan.baidu.com/s/1bqVD5MJ 密码：4lkuPostman API 请求下载 https://pan.baidu.com/s/17Etk… 提取码: 9m54Laravel API 部署要本地开发部署，需要先搭建好本地的开发环境，本文已经假设你已经会通过各类工具（homestead）等来开发 Laravel 项目下载源码git clone https://github.com/ibrandcc/ecommerce-open-api或者composer create-project ibrand/open-ecommerceLaravel 常规安装以下步骤基本是 Laravel 项目安装需要执行的必须步骤安装依赖包我们为了方便大家使用，在项目的 composer.json 中已经默认使用了国内的 composer 镜像源，感谢 laravel-china下载好源码后，直接执行composer install -vvv设置 .env.env 文件中的数据库部分设置成自己开发的数据库配置cp .env.example .env应用密钥通过以下命令来生成应用密钥，密钥值在 .env 文件 APP_KEYphp artisan key:generate发布相关资源执行 publish 命令发布所有相关的资源，包含配置项，静态资源等。php artisan vendor:publish –all设定公共磁盘软连接Laravel 中上传文件通常是存储在 storage/app/public 目录下，该目录下的文件可以通过 php artisan storage:link 命令软连接到 public 目录下，以供外部访问。更多细节请见：文件系统完成安装执行内置命令完成数据库及其他配置和数据初始化等任务。php artisan ibrand:store-install 导入商品数据该项目使用标准的 Laravel migration 来创建数据表，虽然 ibrand:store-install 命令进行了数据初始化，但是为了方便，我们准备一份完整的商品数据，有助于理解商品模块的系统设计和快速体验。商品示例数据SQL文件在 modules/EC.Open.Core/database 目录下，可以通过使用各类 mysql 管理工具 或者 mysql 命令执行 sql 文件导入。sql 文件地址： goods_demo_data.sql最后一步请把 .env 文件中 APP_URL 值设置为你当前的域名，比如开源 demo 环境中APP_URL=https://demo-open-admin.ibrand.cc因为后续为了方便上 https ，所以此处 APP_URL 值必须指定当前项目所在域名。欢迎提交问题，觉得项目不错，记得 star : ) 项目传送门：ibrand-ecommerce-open-source ...

现在小程序很火，各行各业，大家都在尝试开个小程序。对于大部分行业来说，自己养一个技术团队来开发是不现实的，现在一个技术团队起码要一个程序员、一个产品经理、一个设计师，一年下来省着点节也要三四十万的人力成本，老板不懂技术的话还会被骗，因此找一个第三方技术服务商，成了很好的选择。但是，这个行业，鱼龙混杂，前不久还有第三方支付宝小程序服务商诈骗事件发生。那我们要怎么选择第三方服务商呢？下面就来介绍几招。我们先从百度搜索“小程序开店”，找到一批第三方服务商备选。现在我们有“微盟”、“十二赞”、“柚安米”、“酷客多”这么几个备选。我们列个表，接下来我们看看从不同的标准来判断。第一个，我们先看看官网好啦，看看官网上有没有安全标识:微盟的:十二赞:酷客多:柚安米:这一轮，【十二赞】胜出，其余三个官方网站都被添加了“不安全”的标识。测试结果如下:第二个，我们去查证各个第三方平台背后公司的情况，先摸个底:这么看，除开酷客多没有明显的资料拿到了投资以外，基本都是拿到了投资，至少不会算是小团队了。第二个，我们去官网上找案例，查看一下，官网声称的案例是不是全部是由该公司提供的。为了登记方便，我们分别从各官网上随机选三个案例。微盟:我们选择了官网的”爱华仕”，”百草味”,”妖精的口袋”；十二赞：我们选择了”一坐一忘云南丽江主题餐厅”、“一尊芳红酒”,”爱尔眼科“。酷客多：一进去，我吓了一跳，展示案例里，有九牧卫浴、苹果、周大生，这都是人们耳熟能详的大品牌。我就选了这三个案例。柚安米:我们从首页上随便选了三个案例:老爸去哪儿 一个书店，还有oppo手机这三个小程序。我们分两个维度，来查证案例是否是由该第三方平台提供的，第一个，小程序底部是否声明了由该第三方提供，第二个，该小程序右上角有三个小圆点，点击之后会有个菜单，我们点击菜单里的“关于*小程序”就可以查看小程序属于哪个公司，在哪个分类下，这时再点公司，就知道是由哪个公司提供的服务了，像这样:我们分别检查了这四个平台上提供的随机选的三个案例，结果如下，发现，基本上，各平台贴出来的案例还确确实实都是自己提供的。除开微盟和柚安米以外，另外两家的提供方，有的只显示了网址，没有显示公司名，有的公司名字没有显示品牌名字的。我就把酷客多和拿来反向查了一下，提供小程序数据接口的soonku.net是用的闪酷信息技术（上海）有限公司来备案的，是酷客多的关联公司。这一轮，都过关了。接下来我们review了一下各个案例的资质和品牌影响力。我们做了一个简单的汇总：接下来我们试用一下体验。微信小程序官方的界面标准是跟微信类似，在小程序的最下面有一排标签栏，就是这个：像这个，连图标都显示不全，案例看到这样的，基本就不用去谈了（这个是一个朋友发的不知名小团队提供的，不在评测对象之中）。具体怎么测呢，很简单，不管这个地方提供了几个，我们来回点一下，看看点击切换的时候，页面切换有没有停顿感。有停顿感就说明技术上还需要提高。好了，现在我们分别体验一下这个页面切换速度，最终结果如下：本文转载自十二赞官网【原文链接】

（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用）在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。首先看下整个业务流程图，这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程：首先把数据导入Maxcompute，有监督的结构化数据接着做特征工程，在特征工程环节主要做一些数据的预处理以及特征的衍生，特征衍生的作用是扩充数据维度，使得数据能更大限度的表示业务特点接着把数据通过拆分分成两份，一份通过分类算法生成二分类模型，另一份数据对模型效果进行测试最后通过评估组件得到模型效果一、业务场景描述通过一份真实的电商数据的4、5月份做模型训练生成预测模型，通过6月份的购物数据对预测模型进行评估最终选择最优的模型部署为在线http服务供业务方调用。本次实验选用的是PAI-Studio作为实验平台，仅通过拖拽组件就可以快速实现一套基于对象特征的推荐系统。本实验的数据和完整业务流程已经内置在了PAI首页模板，开箱即用：二、数据集介绍数据源：本数据源为天池大赛提供数据，数据按时间分为两份，分别是7月份之前的购买行为数据和7月份之后的。 具体字段如下：字段名含义类型描述user_id用户编号string购物的用户IDitem_id物品编号string被购买物品的编号active_type购物行为string0表示点击，1表示购买，2表示收藏，3表示购物车active_date购物时间string购物发生的时间数据截图： 三、数据探索流程本次实验选用的是PAI-Studio作为实验平台，仅通过拖拽组件就可以快速实现一套基于协同过滤的推荐系统，并且支持自动调参以及模型一键部署的服务。实验流程图：（1）特征工程在特征工程的流程中是把最原始的只有4个字段的数据通过特种工程的方法进行数据维度的扩充。在推荐场景中有两个方面特征，一方面是所推荐的对象的特征，另一方面是被推荐对象的特征。在商品推荐这个案例中：被推荐对象为商品（item），扩充的维度为每个item被购买量、每个item被点击量、每个item被点击购买率（购买量除以点击率）推荐对象为用户（user），扩充的维度为每个user总的购买量、总的点击量、总的点击购买率（点击数除以购买率，可以得出每点击多少次购买一个产品，可以用来描述用户购物的果断性）最终数据由原始的4个字段变成了10个字段：（2）模型训练现在已经构建了一个大宽表，有了做完特征工程的结构化数据，现在就可以训练模型了。这个案例中选用了逻辑回归算法，在做模型训练过程中有一个痛点就是如何找到合适的参数，对于逻辑回归参数（如下图）而言，如何调整以下几个参数，使得模型训练能达到最好的效果是一个非常有挑战的任务。为了解决繁琐的调参工作带来的劳动量问题，PAI产品内置了AutoML引擎帮助调参，在页面上打开AutoML，只要设置下需要调参的算法的参数范围以及评估标准，后台引擎即可在最小的资源消耗下找到最合理的参数，详见:（3）模型评估模型评估模块是用预留的一部分未参与模型训练的数据评估模型质量，通常推荐场景都是二分类实验，可以使用混淆矩阵和二分类评估组件去评估结果。二分类评估：打开组件选择“图表”，会展示下图ROC曲线，其中蓝色区域的面积为AUC值，面积越大表示模型质量越高混淆矩阵：通过混淆矩阵可以确定具体的预测准确率、召回率、F1-Score等指标（4）模型在线部署模型生成后，如果效果也达到预期，可以使用PAI-EAS将模型一键部署为在线服务，通过http访问。点击画布上的“部署”按钮，选择“模型在线部署”功能，选择需要部署的模型。后续流程可以参考在线预测文档：https://help.aliyun.com/document_detail/92917.html部署成在线服务之后，模型服务可以通过http请求访问，这样就可以做到模型跟用户自身的业务结合，完成PAI模型训练和业务应用的打通。本文作者：傲海阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

阿里妹导读：2018天猫双11物流订单量创新高，突破10亿件，这是一次史无前例的物流洪峰。天猫双11十年来，见证了物流业从手写地址、人工分拣，到电子面单、机器人分拣。无论是物流园区、干线运输，还是秒级通关、末端配送，都通过技术高效连接，智能物流骨干网正在加快实现行业数字化、智能化升级。因此，阿里技术推出《菜鸟智慧新物流》专题，邀请菜鸟技术人，为你揭秘物流核心技术。今天第二期，我们将了解到“仓储体系的大脑”：智能波次，全面了解它在过去一年时间里算法友好型的系统架构建设和演进过程。一. 前言仓储管理体系从粗放向精细化经营、柔性自动化管理转变是大的趋势，2018年双11国内物流订单首次突破10亿，对整个物流行业都是巨大的挑战，菜鸟的AGV小车、PTL、立体存储等自动化设备发挥了强大的作用。在智能化方面，菜鸟仓储技术团队同样在进行多维度的探索，覆盖从接单、分拣、交接等关键链路，并取得显著效果。在仓储系统中，波次汇总是将系统单据（信息流）转化为可作业单据（实物流）的关键节点，传统方式有诸多缺点，本文主要介绍了菜鸟仓储系统的智能化波次在过去一年时间里算法友好型的系统架构建设和演进过程，以期为其他业务平台的智能化提供借鉴，进而构建覆盖整个仓储领域的智能化系统架构。二. 背景介绍什么是波次汇总？交易订单承载着物流契约信息，仓储系统根据货品的属性将订单切分成可作业的包裹单元。波次汇总是以包裹为单位，按照一定的策略（波次策略）进行筛选，并将不同包裹按照策略内指定的规则聚合成拣选单，来指导拣货。在这个过程中，波次汇总的准确性、平衡性、可控性、高效性都尤为重要。面临的挑战1. 技术挑战：波次汇总（菜鸟内部称之为中枢平台，寓意就像大脑一样是整个仓储体系的大脑，调度仓库的作业节奏）是大数据计算密集型的系统，对数据量、效率、数据一致性、计算资源等因素极为敏感。系统上需要重点解决的是在分布式架构下的最优化生产计算问题。2. 实操挑战：在智能波次诞生前，波次汇总主要有两种方式——波次查询汇总和波次导航汇总，它们都是人为的根据一定的条件查询包裹并应用波次策略来生成拣选单，查询设置都是制单员根据仓库现场进行决策。在实操方面，问题主要集中在以下几点：汇单生成优质拣选单的要求极高要考虑订单时效性、实操的拣选效率、现场劳动力等因素，控制汇波节奏；汇单人员能力良莠不齐、无法掌控全局数据，一旦产生路径依赖，很难再去思考如何优化波次策略；拣选单生成后未进入作业的积压，拣选无法精细化每次汇总单量大，打印的拣选单长时间未进入生成，造成拣选单积压；而这部分订单hold单后可以提高优化空间，提升秒杀率；已经确认的拣选单无法回滚和拦截，只能到质检时拦截，拣选作业浪费；综合来看人工波次汇总的方式无法达到最优，要做到满足时效前提下提供柔性服务，这种关键节点必须交由系统来决策。三. 构建算法友好型的智能化波次架构历程智能波次由来2017年双11结束后复盘，我们着手解决人工决策来进行波次汇总情况下出现的问题，思考用智能化系统手段来提升——由系统根据全局的数据来判断何时汇单、用什么条件汇单、汇哪些单，以便更柔性的控制生产节奏。优化思路聚焦如下三点：不是思考如何设置最优的波次策略参数，而是从拣选单的角度出发，现场有多少的作业能力，就从“所有的”包裹里选出“最好的”进行聚合组单；在对包裹进行聚合组单，充分考虑仓内巷道、库位的布局，将拣选距离、SKU动碰次数作为优化目标，进而提高人效；控制波次汇总节奏，对仓库现场和仓内数据进行详细的采集，交由人工智能的算法决策是否波次，再由业务系统来进行执行。详细的系统流程可以用下图来理解：在前期的可行性验证中，我们选取一个单量适中的仓库作为样本，对该仓单日出库包裹进行仿真汇总，和当日实际的人工汇总结果进行对照。下图是几个对照组的结果：系统生产方式与第一列的实际作业情况进行对比，拣选单数量明显下降，单包裹平均库位数的下降趋势也很明显。经过核算间接人效提升达到两位数的百分比：为了和传统的人工决策方式进行区分，我们称之为智能化波次，下图是一个形象化的展示： 我要着重强调的是，很多同学在比较智能波次和人工波次时往往把注意力集中在各种feature上（比如包材的优化、比如容量的劳动力控制、比如动态的组单参数、比如自适应的参数配置等等），但更重要的是理念上的转变：人工波次的着眼点是包裹——关注的是如何根据规则来组合包裹、生成拣选单，进而来优化规则；智能波次的着眼点是拣选单——需要拣选单来进行生产，然后是怎么根据现场的状态来挑选包裹生成最好的拣选单。方向上的差别不可小觑，智能波次是真正尝试实现仓内“按需生产”（JIT，Just In Time——只在需要的时候，按需要的量，生产所需的产品），让仓库拣选作业从对包裹的需求转变成拣选单的需求，向精益管理、柔性服务迈出第一步。正如曾鸣教授《智能商业》一书中提到的，我们要从“数据提供支持”向“数据智能进行决策”进化。样本仓库试点在几个月的时间内，全国范围的样本仓开始使用智能波次来进行波次汇总，期间完整经历了几次大促的考验。对于样本仓库，我们进一步明确了主要指标并进行效果跟进：拣选单数：count(pickBill)，日均拣选单数表达所有包裹出库需要拣选作业的人次；该指标与单量正相关；在相同包裹量下，越低越好；单个包裹平均拣选时长：sum(pickBill.time)/sum(packageCount)，拣选每个包裹需要的时间；该指标与单量负相关；在相同包裹量下，越低越好；包裹平均库区/巷道/库位数：sum(pickBill.position)/packageCount，拣选每个包裹需要走过的库区/巷道/库位数；该指标与单量正相关；该指标越低越好；智能波次上线后几个主要指标呈现下降趋势，与此同时仓库所需的拣选人员数也同时减少，切实降低了成本。下图是“单个包裹平均拣选时长”指标的变化趋势：架构探索期从完整的可行性仿真到样本仓库落地，是智能波次的架构探索期。当时菜鸟内部业务系统和算法的系统设计和交互比较简单，L1级别的交互图如下表示：在这样的方式下，算法蜕化为业务系统的依赖，业务系统像普通的二方包/HSF服务一样来进行调用，那这是否是算法友好型的设计呢？简单做下比较： 构建算法友好型的业务系统在试点仓库进行智能波次可行性的验证后，我们开始考虑如何升级当前的系统，进一步构建算法友好型的业务系统，以应对双11海量的订单。阿里巴巴从电商、金融、仓储物流、云计算等领域有不少智能化应用的场景，在调研预演阶段，我们对广告、搜索、推荐等集团内业务平台和算法协同的典型场景进行分析对比，看看我们这样的生产型业务平台怎么做智能化，通过下列的对比，可以看到菜鸟仓储系统是既有着与互联网级别的高并发，又有企业级复杂特性、金融级安全稳定的特点，所以在系统形态上既有共性，又具备独特的要求。最终我们演化出了基于TPP（阿里个性化平台）的实现仓内智能化架构方式：与之前相比，新系统架构和特点还是比较明显的：数据资源层+计算容器层+业务层三层；数据层来解耦业务系统和算法技术；基于集团的算法个性化平台TPP做计算+灵动做存储的架构来进行设计，blink来进行订单预处理；算法场景配置化，降低开发工作量；稳定性设施齐全，算法方案的变更、分桶更加灵活高效，快速打造多个行业的方案；OnLine运算+NearLine预测+OffLine分析，为智能算法提供更完备的输入，具备一定的预测机制；一套行之有效的业务平台+智能化算法协同的架构模式，具备可复制性；上线后系统表现：在业务数据量级提升2倍的情况下RT降低5倍以上；代码行数缩减到之前的1/3；应用数降低2/3，机器数缩减6台。另外在这套架构之上，可以进行仓储智能化系统的进一步构建和完善，比如丰富的劳动力数据、实时的作业状态、自动化设备的运行态的获取和使用。仓库的部署速度也越来越快，双11期间智能波次覆盖了华东、华中、华南、西南、西北等全国范围的猫超仓库，帮助仓库降本提效，充分验证系统的可靠性。新架构下的开发协同方式在TPP平台上进行方案的开发，一般来说是算法同学来进行的，但由于波次计算的复杂性，里面不可避免的掺杂了业务规则（如某些场景下对库存的筛选，很难通过数据来进行解耦），如果TPP代码中掺杂算法计算和业务逻辑，日后绝对难以维护。我们创新性的基于TPP的插件机制来进行业务和算法模块的解耦。具体来说，算法和业务的代码封装成插件，方案的代码蜕化成简单的胶水代码，用方案对插件的调用来隔离两方的内部逻辑。在这样的方式下，我们采用“总-分-分-总”的方式进行项目开发，后期各领域内独立迭代。快速的系统功能支持能力在未进行架构升级之前，我们经常面临算法的快速迭代能力和业务系统稳健要求的矛盾。基于TPP的新架构下我们要充分利用平台能力，以参数预估模块为例说一下我们的快速支持方式。在前期的智能波次中，由于上游的交易订单是源源不断流入的，临近出库时间等部分场景下需要用户来进行少量的参数配置，校准系统行为。为进一步降低人为干涉，我们提供预估模块来进行系统参数自动判断，在不违反时效约束的前提下做到所有拣选单的总fitness最优。在新架构下，算法和工程同学在前期仿真完成后，很短时间内开始开发、分桶测试，充分体现了新架构下功能特性快速上线的能力。从下图上看，系统效果和实际运行的曲线拟合度很高。双11大考表现每一个新架构上线后都要面临双11大促的考验，对此我们确立智能波次业务的专项保障，从前期的影子链路改造、底层存储优化、网络请求合并、异步查询优化到后期的全链路压测，整体保障准确有力，面对老板们提出智能波次实现千万级别订单的自动化智能化汇单的目标大家都很有信心。经过充分准备我们在双11交出答卷——整个大促期间仓库自动化汇单，而且各个仓库拣选时效均有不同程度的提升，体现了菜鸟数据化、智能化的决策能力。下图是各个大区随机选取共计9个仓的效果跟踪（形象化展示，恕不披露详细数据）四. 出库智能化从去年12月份到今天经历双11大促，我们在中枢智能化迈出的这一小步，已经激起了片片涟漪。未来我们还有更长的路要走，4PL仓库怎么去支持？自动化场景下怎么更好的协同？订单的波次和补货怎么线上化？波次如何更具有计划性？如何实现产品化、平台化的跨越？技术驱动的社会化物流协同，是菜鸟技术人坚持的方向。延伸到仓储智能化方面，多环节协同、应对复杂场景的不确定性、时效性与可预测性、国际化，这些问题都还未有答案，需要我们更多的思考和落地，半年甚至一年后再来看现在，希望能有更大的突破。本文作者：哲成阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”，如需转载请联系原作者。

阿里妹导读：2018天猫双11物流订单量创新高，突破10亿件，这是一次史无前例的物流洪峰。天猫双11十年来，见证了物流业从手写地址、人工分拣，到电子面单、机器人分拣。无论是物流园区、干线运输，还是秒级通关、末端配送，都通过技术高效连接，智能物流骨干网正在加快实现行业数字化、智能化升级。因此，阿里技术推出《菜鸟智慧新物流》专题，邀请菜鸟技术人，为你揭秘物流核心技术。今天第一期，让我们一起走近神秘的“神鲸网络全球通关平台”，全方位了解新技术时代下的跨境智能关务。前言“跨境”，这是在当今行业一个非常 fashion的名词。从2014年起，海关总署陆续颁发多项跨境贸易政策，给跨境进出口业务带来了诸多红利。2014年也被很多业内人士称为跨境进口电商元年。也许你会听到这样一段对话：A：Hey，兄dei，你是做什么的？B：哦，我搞跨境物流的。A：是嘛，跨境这几年很火啊！政府在大力扶持这一块，我看很多公司都在做一块，有前途！B：哪有？道路坎坷，很艰辛的，不过累并快乐着，我也挺看好这块的！在整个跨境物流链路中，会涉及到多个角色：仓、干线、关务、快递等。关务是跨境物流链路最核心的环节，需要协同海关，国检等政府部门完成整个进出口国的通关操作。这块不仅业务复杂，而且存在诸多不确定性。为此，我们搭建了“神鲸网络全球通关平台”。旨在对接海关，协同CP（cainiao partner），从线下到线上，以全球化、数据化、智能化为方向，以快速、轻量、多态为核心目标，为跨境电商客户提供全球一体化的通关解决方案！痛点和挑战如下是整个通关全链路业务流程，包含资质备案、风控、出入区、跨境通关、税汇等核心领域。整个链路交互节点繁多，不同国家，甚至不同监管区在申报模式，交互方式，通关能力上都存在很大差别，另外由于申报链路冗长，任何一个节点出现抖动都有可能导致整个通关发生异常，进而导致申报时效拖长，为保障用户能够正常通关，我们往往需要投入更多的成本去解决申报链路过程发生的种种问题。所以，如何有效使用海关通关能力，给到跨境商户稳定的、高效的、统一的一站式通关解决方案？这是我们需要攻克的核心难题。应对策略通关异常繁多，申报时效冗长，大促成本飙高是大部分跨境通关企业碰到的问题。如何去异常，打时效，降成本，保障通关丝般顺滑？基于此，在神鲸网络通关平台中，我们做了诸多举措，有一体化监控的星宫大盘，阳关道批量申报，政企协同全链路摸高压测以及守护神智能辅助系统等等。今年的双十一大促上，因为有这些强有力的后盾，加上海关通关能力再创新高，大家在喝茶+聊天中度过了一个轻松愉快的双十一。今天，我们重点来交流下星宫大盘、批量申报和智能辅助系统。星宫大盘，一体化监控整个通关链路长，依赖系统多，如果有一个全链路的监控系统进行护卫，不仅可以实时窥视整个链路流转情况，还可以做到异常的实时跟踪处理。为此，我们搭建了关务数据中心，承载关务所有数据，并依托它构建了整个星宫大盘产品，将业务监控，指标监控，系统监控一体化，真正实现360度无死角主动监控。如下图（注：下图中数据非真实数据，仅做示例）：数据中心数据中心涵盖了整个关务生态的数据，通过实时+离线两种方式，很好的支撑了实时业务监控和指标监控等核心业务。如下是整个数据中心核心架构，包含消息接入，指标计算，数据存储等核心模块。作为一个数据产品，最基本的的诉求就是能保证数据实时性、准确性，那怎么在大促情况下能够做到99.99%数据准确性？这是数据中心面临的最大的一个挑战。实时性(秒级生效)业务系统通过消息埋点的方式记录各个链路节点数据，通过阿里消息中间件消息异步推送给数据中心。数据中心拥有一个支持水平扩展的庞大的服务器集群，具有强大的消息处理能力，保证消息的实时消费。通过缓存+异步存储的方式提升整体消息处理能力； 存储之前先往缓存存一份，后面热点查询优先从缓存获取数据，提高查询效率，数据插入如果超时或者失败立即创建调度任务进行异步重试插入。准确性(99.99%)由于关务业务特殊性，星宫需要保证监控数据的准确性，传统的方案一般是通过流计算的方式把数据统计出来，这种方案统计和详情数据是分开的，可能会导致数据统计和真实数据存在误差的情况，这对于星宫来说是不可接受的。为此，项目组另辟蹊径采用实时详情数据聚合的方案，这里，我们引入了ES中间件，阿里中间件团队针对ES做了非常多的优化，具有高性能的聚合能力，支持海量级数据的实时聚合。另外我们在数据结构存储上面做了多层优化，比如：热点查询条件用int来逻辑映射，字段存储底层采用列存储。为了加快检索，存储树形结构把目录加载到缓存，犹如数据字典一样。另外为了保证数据消费不丢失，在客户端启动了多层重试机制，保证数据的最终一致性。今年大促上，数据中心表现出色，双11当天QPS达到40000+ 平均耗时11ms，正是这种强大的数据消费能力保证了星宫数据实时性，另外亿级别数据多维度聚合统计基本上都是秒级返回，真正做到了100%可用。批量申报，独木桥变阳关道由于海关各个节点大多采用MQ+FTP的技术架构，文件数的个数会影响整体通道消费能力。另外总署的56号公告要求四单申报进行加签操作，随之带来的将是验签成本的增加。为减轻总署通道压力，并提升验签能力，我们采用了批量申报的策略，简而言之就是将多个订单聚合到一起进行申报，一次加签操作，一次申报动作。如下：批量申报调度模块自研了一个轻量的批量调度框架实现，通过一个任务池汇总所有任务，按照不同业务规则聚合同类型的任务然后进行消费。如下：记得当时该项目刚上线时，还有一个小插曲，压测下来发现整体性能远远达不到要求，这可急坏了整个项目组。任务消费过程大体分为：分页捞取任务-》锁定任务-》消费任务。其中捞取任务和锁定任务过程是通过抢占分布式锁的方式来防止并发，避免同一个任务被多个线程捞取并消费。正式由于这个分布式锁的限制以及单库单表的DB瓶颈，导致整体性能一直上不去。经过讨论，最终我们采用了分布式锁池+DB散列方案。即既然单个分布式锁无法满足要求，那么设计成锁池好了；既然单库单表存在瓶颈，那按照业务关键字进行散列。分布式锁池我们使用的是redis的Set数据结构+spop和sadd命令实现的，应用启动时初始化指定个数的锁放到Set数据结构中，然后通过spop随机获取一个模值捞取任务，任务锁定后再通过sadd返还锁，插入任务时也是通过锁个数进行随机散列到多个库多个表中。通过该机制改造后，整体性能大大提升，数据库压力也降低了好几倍。这次微小的调整，却带来了巨大的性能提升，在今年双十一大促上，批量申报也是大放异彩，整个通关审单时效大大降低，申报能力相比往年也有质的提升。如下是17年和18年双十一某一属地海关的平均审单时效对比，相比17年，今年的平均审单时效非常稳定，基本保持在20分钟以内，海关上行和下行通道毫无压力。如下是某海关30分钟内审单完成率情况，相比往年，今年审单能力有巨大的飞跃，基本上是零堆积，申报速度跟审单速度几乎持平。智能辅助系统，关务守护神今年是关务的智能化元年，在正向申报链路上，我们推出了智能限流与智能hold单产品，自适应保护自身与海关系统。在人工成本降低的同时，保证了海关系统的最大吞吐能力。在异常处理上，我们基于规则引擎上线了异常智能处理系统，通过不断丰富异常处理规则，系统变得越来越聪明，基本上可以自动处理大部分海关异常。同时，作为关务智能大脑，还为关务数据中心提供数据分析服务。智能系统包含产品如下：智能限流整个智能限流的设计不仅支持集群环境下任意接口秒级与分钟级精准限流，还能根据接口的RT与失败率等指标对接口流量进行动态调节。1.技术架构：智能限流分三个主要模块：资源监控（对资源的请求量精准统计）、限流策略（请求量达到阈值后的操作）、智能调控（依据一定的规则与算法调节）。智能限流整体采用了pipeline的设计模式，目前实现了单机限流、集群限流和自适应限流三个阀门，只有全部通过阀门，请求才能被放行，否则就会被拦截。这种设计便于维护以及后期限流策略的扩展，例如在双十一之前紧急增加的集群分钟级限流（开发测试仅半个人日）。单机限流和集群限流都是固定限流，即人为提前设定好接口的限流值，如果请求量超过这个值，便会被流控。人工限流的关键是对请求量的精准统计。动态限流则会依赖一些指标进行实时计算和分析，系统按照一定规则自行判断是否需要限流，这个限流是将接口能力分为档位进行调整，既会下调，也会自动上调恢复接口的能力。2.资源监控资源监控是指统计某个接口的各种指标，包含请求量/失败量/限流量等，这些指标基本上是在单台机器上的统计。但是在限流场景，单机限流仅仅能保护机器本身，对于下游的保护，还是需要集群限流功能，因此还需要对集群环境下的资源访问统计。单机指标统计单机指标主要是基于滑动窗口的原理进行统计，比如QPS(每秒的请求数)的统计是将1秒分为5个时间窗口，每个窗口统计200ms内的请求，最后做累加。单机指标监控主要是做单机限流，单机限流的最大好处是能够保障单台机器不会被上游压垮。而对下游而言，单机限流可用性较低，对集群数据来说准确性不能保障。集群指标统计我们不仅仅要保护自己，还要保护下游系统，因此需要保证集群环境下给到下游的量是精确可控制的。集群指标统计需要借助分布式缓存实现，通过使用incr原子累加功能，实现在分布式环境下对请求量的统计。针对QPS的统计，缓存的key由接口名称+秒级时间戳(yyyyMMddmmSS)组成，例如：xxxx_20181118012012。集群统计的准确性依赖两个点：一个是分布式缓存的性能，另一个是分布式环境下每台机器的时间一致性（NTP网络可以保证）。智能限流的缓存使用的是阿里集团的tair(MDB)，单次读写平均在5ms以内，对于并发量不是特别大的业务系统来说误差完全可以接受。3.限流策略通过对资源的准确监控，人工固定限流比较容易实现，只要比较下当前的实际qps值和设定的qps值大小即可，达到设定的限流值该请求就会被终止（目前通过抛出指定类型的异常）。无论是秒级还是分钟级限流，只是监控的粒度不同，即统计的key的时间戳的区别，对于限流的逻辑完全一致。在限流时，我们还会进行主动通知，便于人工干预。异常智能处理异常智能处理主要是在日常和大促后的扫尾阶段发挥重要作用。它以关务知识大脑为核心，协同CP、小二、系统共同高效解决业务异常。处理的异常越多，沉淀的就越多，系统也会越来越智能。关务异常存在繁、杂、多、变等特点，如果靠人工去处理每一个异常订单，需要投入巨大的成本，时效也无法得到保障，在大促期间，异常订单量更是以百倍级别增长。技术是第一生产力，我们需要机器代替人工处理这些异常，系统自动处理也就应运而生。然而，经过不断的实践证明，短期单纯依赖系统自动处理所有的异常是不现实的，有部分还是需要人工介入（比如备案问题），然后再利用系统进行重新申报。因此，异常智能处理系统的目标是：搭建人机交互闭环机制，沉淀底层知识大脑，快速提高异常处理的智能化程度。在底层实现上，我们搭建了一套规则库用于知识沉淀，上层实时监听海关异常回执，实现大部分异常秒级处理；同时，启动定时异常处理任务，每天定点捞取遗漏订单进行处理；最后，为小二和CP推送需要人工介入的异常订单，处理完后再推送到系统，由系统接着处理后续流程。展望未来在全球化的道路上，我们任重而道远，AI智能，大数据协同是未来的方向，基于人工智能方式实现全球通关的丝般顺滑，让全球通关更简单！这是我们的宗旨和目标，我们会一步一个脚印一直走下去！未来的路还很长，我们迫切需要有更多的能人异士加入，一起谱写旷世不灭的传奇。如果你足够优秀，如果你不甘平庸，来吧，让我们一起风骚前行！本文作者：啸鹏阅读原文本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”，如需转载请联系原作者。