奇硕:使用网易云服务,运维成本降低50%

上海奇硕网络科技与网易云合作,利用云计算及大数据服务,解决了数据剧增带来的挑战,运维成本降低50%。奇硕为零售企业提供数据支持,随着业务增长,原有数据库存储难以满足需求。通过网易云服务器方案、对象存储、缓存服务,以及容器服务技术,实现了多租户SaaS解决方案。

2018年上半年,我国电子商务发展仍保持较高增速,前5个月网上零售额总额达到32691亿元,首次在1-5月份突破3万亿。当下零售业的快速增长不仅拉动了专注泛零售数据分析的科技公司发展,同时也为第三方数据分析公司带来急需快速扩充IT资源的挑战。

以上海奇硕网络科技(下简称奇硕)为例,作为零售企业一体化解决方案的供 应商,奇硕为众多零售企业提供数据支持、解决方案,但随着奇硕业务的不断增长,海量的数据需要进行分析和处理,而数据库存储业务对云服务器的性能要求极高,奇硕原有的数据库存储已经无法满足数据量的暴增。应对以上问题,目前奇硕选择与网易云(163yun.com)合作,据了解,通过网易云计算及大数据服务,奇硕在保障大量数据安全的同时,运维成本降低50%。

面临业务增长压力,奇硕选择网易云基础服务

以往,成功的零售依靠的是销 售模式及渠道,而到了互联网时代,零售商的获客方式越来越离不开对用户的线上运营以及依靠大数据的用户管理和营销。

奇硕抓住这一风口,选择泛零售数据分析作为公司发力方向,历时两年开发了基于数据驱动的新零售智慧中台并成功实施。据了解,奇硕成立的4年时间里发展迅猛,共收获了5家上市公司及170个品牌客户,并从店铺选址、商品运营、业绩考核、目标设置、商品调拨完全实现了“采集自动化”、“诊断自动化”、“运营自动化”。商户终端人员在零售魔方的帮助下,业绩大幅提升。与此同时,大量的零售企业客户必然会带来海量的数据分析需求,对于现阶段的奇硕来说,扩张更多的IT资源、数据库存储以及提高对数据的安全保护是首要解决的问题。

从2017年开始,奇硕选择与网易云多维度合作,“奇硕通过网易云服务器方案、对象存储、缓存服务来解决数据剧增的挑战,同时针对客户多样化、定制化的问题,基于网易容器服务技术,实现多租户 SaaS 的解决方案,为不同用户量身定制个性化的服务”,网易云基础服务技术人员表示。

网易云大数据服务,有效降低奇硕运维成本

在大数据技术层面,奇硕考察了网易云的数据迁移、架构设计、安全策略、自动运维、数据安全等因素后,最终选择将平台迁移至网易云。

“在我们迁移到网易云的过程中,我们对整个体系架构和数据平台进行了升级,这些升级主要包括数据平台的升级,企业数据中心的升级和应用系统架构的升级”奇硕CTO殷世林说。

安全稳定是大数据服务行业最重视的问题之一,奇硕在没有进行数据平台升级之前,其架构使用的全部是带公网网卡的云主机,服务经常受到外网的网络攻击,差点造成数据的丢失。“基于网易云的部署,我们的数据平台,从安全性、高可用性、易维护性、合理性、易扩展性方面都得到了极大的保障”殷世林表示。

伴随大量客户而来的除了漂亮的业绩,还有对奇硕数据中心和应用系统架构的压力,据介绍,现在奇硕的数据量在500G/天左右,如果搭建数据平台,运维成本太高。面对这种情况,殷世林团队选择将数据平台迁移到网易猛犸,并和网易有数进行整合。同时,奇硕在应用架构方面也进行了升级,开始对系统进行微服务架构的改造。在改造后,奇硕的运维成本降低了50%。

奇硕CEO顾奇对网易的评价是:“技术领先,服务体贴”,谈及此次合作,顾奇表示“网易云的产品性能稳定,不仅提升了我们的客户体验,而且还为我们提供了稳定、可开发模式以及良好的运维环境,是一个值得信赖的合作伙伴”。

另据了解,网易云(163yun.com)截至2017年底已服务40万企业客户,覆盖金融、电商、社交、教育、游戏、文化娱乐、医疗生物等互联网企业以及传统企业。

凝聚了网易21年互联网技术及经验的网易云(163yun.com)在业界首次提出“场景化云服务”和“专属云”的发展战略,先后推出了通信与视频(云信)、云客服、云计算基础服务、云安全(易盾)、网易猛犸、网易有数、信息流服务(有料)等服务。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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