国内电商太脆弱:重市场营销 轻IT基础建设

10月18日,正值凡客诚品五周年庆典,却因所在地区酒仙桥突发停电事故,导致其官方网站无法访问,严重影响了促销活动效果。同样受影响的还有维棉网、亚马逊等电商网站,但亚马逊凭借异地容灾措施,表现出了更强的应对能力。

10月18日正值凡客5周年纪念日,但是因为机房断电致使网站无法打开,冲淡了原本应该有的喜悦气氛。有网友在微博上对此调侃:“早上一上班凡 客的员工都围在陈年身边,陈年发表了感情激扬的讲话,讲述5年的艰辛和欢乐,然后眼含热泪地说:熄灯,我们一起吹蜡烛…… 结果,机房的人也拉闸了!凡客就打不开了……”

陈年自己也转发了这条微博,他说“事实是,我的确气晕了。”可以理解,在喜庆的日子里摊上这样的倒霉事,谁都不乐意。

实际上,在这一天倒霉的不仅是凡客,还有优购网上鞋城、维棉网、亚马逊等,但是表现各不相同。亚马逊是电断而网不断,国内电商则是电断了,网站也就断了,国内电商网站为何会如此脆弱?

机房停电 电商“停电”

10月18日,凡客五周年庆,官网推出了一系列促销活动。但是当天早上,用户登录凡客官网时却发现网站无法正常访问。

凡客方面称,机房业务交由IDC(互联网数据中心)托管,该机房的位置位于酒仙桥,而当天8时至9时40分,酒仙桥地区遭遇大面积停电,导致官网暂时无法访问。

“促销活动受到极大的影响。机房停电导致页面流量直接归零,等网站恢复正常之后才逐步回升。”凡客公关部人士向《IT时报》记者表示,虽然延长了一天“满200直减50”店庆活动,但这也使得毛利润受到直接影响。

“我们在酒仙桥兆维工业园办公,上午9点到公司看灯黑着,被告知园区有一半停电,办公用电已经恢复但照明还没有恢复”,满座网CEO冯晓海当时在微博中称,证实当时酒仙桥地区发生断电事件。

在同一地区设有机房的维棉、亚马逊、优购网上鞋城等其他几家网站也都出现不同程度的访问问题。优购网上鞋城CMO徐雷在微博中表示优购网上鞋城也受到酒仙桥某IDC断电机房断电的影响,导致网站无法正常访问,到当天下午2点左右才恢复正常。

鸡蛋在一个篮子的恶果

鸡蛋不能放一个蓝子里,不过总是等到鸡蛋打碎时,人们才发现这句话是真理。

虽然陈年致歉,而且凡客延长了店庆活动,但是凡客等电商网站的“断电”事件,仍让外界十分诧异。“像凡客这么有实力的公司,服务器布局应该是分 布式的,至少保证即使两个机房断电也有第三点保证正常服务。”知名IT评论人、雅虎中国前总经理谢文对《IT时报》记者表示,他认为凡客“基本功不过 关”,在技术、投入、管理上都存在一定问题。

“从这次的情况看,凡客是没有做异地容灾的。”满座网CEO冯晓海对《IT时报》记者表示。异地容灾是指在相隔较远的异地,建立两套或多套功能相同的IT系统,当一处系统因意外停止工作时,可以切换到备份系统上,继续正常工作。

反观在这期事件中,亚马逊的表现显然强于凡客,因为亚马逊没有将鸡蛋放在一个篮子里,做了异地容灾的准备。“公司同事查询后发现,亚马逊确实有钱,做了异地容灾,在美国有全套亚马逊中国的备份,只是跨国网速太慢。”优购CMO徐雷微博中称。

“警钟”敲响 基础建设不可忽视

冯晓海认为,这次断电事件暴露出国内电商的基础建设还很落后,一旦发生地震、火灾等更大事故,后果不堪设想。“现在竞争环境恶劣,大家把重点放在了竞争和价格战上,对基础建设的投入不够重视,中国的电商现在大多在裸奔”, 冯晓海对记者说道。

一些电商之所以“裸奔”,没有做好容灾准备,原因还是基于成本投入方面的考虑。“异地容灾的成本颇高,基本上就是另租一个IDC机房,两倍的成 本投入。”上海某运营商IDC维护中心负责人季先生告诉记者,“国内一家知名互联网公司,他们在上海有三个机房,承载不同的业务,平时都在运作,但都留有 承载空间。一旦遇到紧急情况时,一个机房业务中断的情况下可以切换到另外的机房。”他称,一些电商不愿这样做,因为投入太大。

为了节省成本,一些电商不仅没有做容灾,在选择IDC机房上对安全因素未做足够考虑。目前,国内电商往往比较片面地强调带宽和负载能力,满足了上述条件,就一味追求廉价机房,给电商运维带来巨大隐患。

业内人士告诉《IT时报》记者,国家标准规定,A、B、C三种级别的机房中,A、B机房应提供2路市电和柴油发电机,C级可以没有。对于A、B 级机房而言,外部原因停电时,会将一路市电切换到另一路市电中,其中会有几秒的切换过程,此间的供电由不间断电源提供,待全部切换到一路市电后,则由柴油 发电机提供较长时间的电力,对用户浏览网站来说几乎没有影响。

希望“断电”事件能让国内电商们警醒,营销很重要,物流建设很重要,但是IT基础建设切莫忽视。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有要的参考价值。 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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