分布式电商网站项目day1_1环境分析

从2010至2015年,中国电商市场规模达到7.85万亿元,展现出强劲的增长势头。双十一期间,电商平台如淘宝、天猫成交额高达1207亿元,对服务器并发处理能力提出极高要求,促使分布式、集群、负载均衡等技术的应用。新兴技术如SpringBoot、SpringData、SpringDataRedis等加速项目开发。同时,面对海量数据和高并发场景,采用数据库分片、分布式架构确保系统稳定性和安全性。

行业分析

根据电子上午研究中心数据显示2010-2015年,中国电子上午市场交易额规模达7.85万亿人民币,发展趋势逐年上涨
淘宝天脑双十一成交额一天1207亿,第一分钟就10个亿,说明服务器要承受很大的并发(很多人同时在买东西),所以服务器要做集群,把压力进行分担,很多时候搭成分布式+集群的架构才能承受得住


电商技术特点

  1. 技术新
    比如SpringBoot,快速开发,减少配置,还有其他的SpringData,SpringDataRedis都是新技术,可以解决开发难题,减少开发周期。
  2. 技术范围广
    相对于传统的企业级开发,类似于OA(办公自动化),ERP,这种系统的特点:只有企业内部在用,一个企业最多几千人,管理人员也就1000人,这些同时在线的人数也就200人,200人同时点一个功能(并发)的几率很低,不需要融入很多技术。不需要搭集群,直接Tomcat就可以了。但是对于互联网应用,同时在线人很多,这时候融入比如redis减少数据库压力用Ninajx来搭建负载均衡,来支撑整个电商项目的正常运行
  3. 分布式
    Dubbox框架就是分布式,分布式就是把一个项目的功能拆分成不同模块,这些不同模块分布成不同的服务器上,都是可以独立运行的,分担了访问压力。比如百度,百度地图、百度知道都在不同机器上部署
  4. 高并发、集群、负载均衡、高可用
    很多人同时操作就是高并发(一种现象),集群是解决高并发的解决方案,负载均衡也是,高可用是在高并发的情况下系统可用。因为服务器有可能在高并发的情况下死机(宕机)
  5. 海量数据
    双十一10亿交易额,一个服务器就解决不了了,我们可以把数据库进行分片,存在不同的服务器上,这就可以实现海量数据的存储
  6. 业务复杂
    本项目类似于京东,业务逻辑比较复杂
  7. 系统安全
    和钱有关,必须严格考虑安全性,可以使用一些安全框架

主要的电商模式

  1. B2B(企业对企业)
    • 案例:阿里巴巴、慧聪网
    • 比如企业进行采购,就可以在B2B网站上进行采购,也可以在网站上批发一些货物
  2. C2C(个人对个人)
    • 案例:淘宝、瓜子二手车
    • 淘宝商家是个人,对个人的经营资质没有审核,天猫是商家
  3. B2C
    • 案例:唯品会、乐蜂网
    • 企业在卖东西,个人在买东西
  4. C2B
    • 案例:海尔商城、尚品宅配
    • 不是个人把东西卖给企业,是个人把需求告诉企业,企业按照个人的需求定制给个人产品,比如定制,家具
  5. O2O(线上到线下)
    • 案例:美团、饿了么
  6. F2C(工厂到个人)
    • 工厂直接把商品卖给个人,没有中间商赚差价,工厂直销
  7. B2B2C(企业对企业对个人)
    • 本项目采用的模式,也是京东、天猫的模式,也是电商模式中最常见的模式
    • 第一个BUSINESS是真正卖东西的公司(供应商)
    • 第二个是电子商务企业,为供应商和消费者提供中间桥梁
    • 我做一个平台,大家在我上面可以开店,就是B2B2C
    • 案例:京东商城、天猫商城
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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