为什么页面显示都是自己所心水的东西?为什么现在的快递速度那么快? 9小时的时间,今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军,先问大家一个问题:购物车里面的东西都清空了吗?是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手,一边忍不住的动手一键下单购买呢? 虽然双十一发福利的花样越来越多,令许多人恨不得不参加双十一,但是,很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛,看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看,相信在接下来的日子里,国内外朋友都会被快递包裹所包围。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
这是悟空的第 67 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构(ID:PassJava666) 临近双十一,从 2009 年第一届双十一开始,成交量只有 5000 万,到去年 2019 年,成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一,想想都挺激动。 阿里人喜欢将双十一视为 Team Building(团队建设),广为流传的一句话:打仗是最好的团建,没有参加过双十一的叫同事,参加过双十一的叫战友。 这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件:Sentinel 和 Hystrix,以及
临近双十一,从 2009 年第一届双十一开始,成交量只有 5000 万,到去年 2019 年,成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一,想想都挺激动。
11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
阿里江湖中,很多资源和技术,如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等,在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应,既是内功也是武器。
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
2009年,淘宝推出第一届“双十一购物狂欢节”。2010年,京东首次以“京东618”开启店庆日。今年是618的第10年,同样第十一届“双十一”不断临近。谁也不曾想到,这两个由电商双巨头造出的促销节日,竟如此深得消费者的购物之心,走到了今天。
去年8月,国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰,想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
即将迎来第十二个年头的双十一正在遭遇越来越多的质疑,在这些质疑背后,正是传统电商模式与用户需求开始脱节的佐证。
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2022年,双十一迎来第14个年头,人气却不复当年;人到中年,双十一眼前的难关越来越多,流量红利枯竭、消费欲望下降、折扣缩水……到底是谁在杀死双十一?
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
在性能测试中,需要根据具体的性能需求和系统架构等情况,采用不同的测试策略,其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章,就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。
前几天12306崩了,很多人在痛骂12306,还有很多人在我公众号的后台问我为什么12306总是动不动就崩溃,和大姨妈一样不给力。
一年一度的双十一又快到了,自从淘宝在2009年首次举办双十一促销活动,已经过去十余年,但活动热度却丝毫未减,每年销售额屡创新高。发展至今双十一已经成为全电商行业的盛会,也是大众参与热情极高的剁手盛会,甚至已经成为中产阶级购物文化的一部分。
“数据猿年度重磅活动预告:2020年度金猿策划活动(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会)即将推出,敬请咨询期待!
线上消费的普及使得电商行业新服务形态快速成长起来,据数据显示,2020年前三季度的电商促销呈多频化发展态势,实物商品的线上零售额同比增速达15.3%,占社会消费品零售总额的比重为24.3%。
不可否认的是,现在的双十一的确要比以往平淡了很多。看看玩家们的表现,我们就可以看出一丝端倪。如果要是放在以前,双十一的战火或许早就已经开启。尽管双十一的声量已然大不如前,但是,这并不代表双十一已经不再。笔者认为,在当时当下的情况之下,我们应当看到的是,双十一的新变局,双十一的新动向,并且以此来窥探整个电商行业正在发生的新变化。
当李佳琦回归,很多人直呼今年双十一总算是有了些看点。然而,我们同样要看到的是,尽管李佳琦回归,但是,直播带货的退潮正在以肉眼可见的速度退潮。在这种趋势下,如果我们依然还将直播带货看成是今年双十一的爆点的话,未免有些太多简单和武断了。从某种意义上来讲,今年的双十一,其实是需要新爆点的。
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尽管没有参与到双十一的剁手大战当中,但是,我依然感受到了双十一的浓浓氛围。满屏的红包雨、不断弹出的推广链接、朋友圈里不断刷屏的盖楼活动,还有各大卫视的双十一的晚会都在告诉我双十一已经真真切切地来到了我们面前。虽然各大电商平台的数据依然表现良好,并且参与了千亿元的大项目,但是,隐隐约约当中,这个双十一似乎有了一些不一样的味道。
阿里双十一以571亿元交易额收官,在财务数据上,当天阿里获得数十亿规模的营收,核心模式便是围绕流量的广告。阿里上市之后的首个“大考”,并无系统宕机等问题,支撑可谓完善。阿里宣称本次移动取得重大突破,45%的交易额来自移动,移动流量更是超过PC流量两倍。这相当于在宣称,阿里已经顺利拿到移动船票——陆兆禧接受采访时已在暗示,此前做来往就是为了声东击西,阿里的移动化已经通过另外一条路走通了。阿里前路一片光明,其他玩家看上去却显得有几分落寞,果真如此吗? 双十一的本质是流量游戏 与传统卖场打折促销最大的不同是,双
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
当李佳琦回归,很多人开始对即将到来的双十一有了新的期待。说到底,人们还是对以往的直播带货有幻想,更为确切地说,直播带货这样一种新奇的方式让电商重新焕发了生机与活力。然而,我们同样要看到的是,经历了数年的发展之后,直播带货在获取流量,实现转化的问题上似乎已经开始逐渐失去原有的魔力。
无论是前期的造势宣传,还是真刀真枪的消费补贴,我们都可以看出玩家们对于今年双十一的无比重视。
轰轰烈烈的双十一已经来临。尽管很多人说双十一已经大不如前,但是,至少从现在的情况来看,双十一依然是诸多传统电商平台和新电商平台相当重要的消费时点。在今年双十一,诸多以前我们司空见惯的操作依然还在延续,同时,一些新的模式、新的技术、新的手段,同样开始逐渐萌芽和发展。其中,双十一透露出来的产业互联网的苗头和动向,更是值得我们去深度思考和关注的。
今年的双十一,直播又火了一把。尽管之前直播已经火了一次,但是,由于那个时候的直播始终没有找到一个完整的商业模式,最终变成了一个匆匆过客。经过调整之后,在以李佳琦、薇娅等网红的联合作用之下,直播再度来到了人们面前。同以往直播仅仅局限在秀场模式不同,现在的直播更多地与电商、新零售等行业深度融合在了一起。
数亿网民也许还没准备好集体狂欢,各电商巨头、数百万大中小卖家却已经枕戈待旦,磨刀霍霍,准备华丽登场。
当双十一的脚步越来越近,我们看到的是,越来越多的人开始将关注的焦点聚焦在了双十一的身上。同以往人们将关注的焦点聚集在了各大电商平台之间的乱战和肉搏不同,今年双十一,人们更多地将关注的焦点聚焦在了两个人的身上,这两个人就是罗永浩和李佳琦。
每年的双十一,我们都会看到各大平台不断攀升的销售数字,与此同时,平台和商家都在牟足了劲拼命宣传。即使在互联网红利已经落幕的当下,双十一各大平台的销售额都在刷新着去年的记录。尽管数据非常“让人满意”,但是我们却依然不得不接受一个现实,那就是双十一作为一个消费时点或许仅仅只是一个时间点而已,其实质意义越来越少。因为越来越多的用户开始感觉到他们在双十一并没有买到相对优惠的商品,他们的购买体验也没有提升多少。所谓的双十一不过是平台和商家共同导演的一场闹剧而已。
机器之心原创 作者:徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒,天猫双十一订单峰值产生,58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分,今年整个双十一成交额破 3723 亿,实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后,今年的消费体验也出现了很多变化,付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后,来盘点一下,阿里用什么技术撑住了双十一? 一、阿里双十一技术发展史,从去 IOE 说起 从最底层来说,支撑双十一
今年双11跟往年有许多不同,比如更加立体化和全球化,引入了VR等黑科技,将农村市场放在首要位置…不过,更显著的不同是,无处不在的直播元素。双十一晚会上,马云亲临现场坐镇,并请来贝克汉姆夫妇、林志玲等巨星,还有一个特别的群体是直播平台的网红。 天猫与直播平台映客达成独家合作,映客将为天猫组织50场直播,并分享50亿天猫红包,其中比较有代表性的活动就有“双11全球狂欢节最红主播等你来狂欢”,在双11当天许多映客用户都感受到了浓浓的双11气氛,并且因为内容开始关注双11活动或品牌,还有一些映客主播参与到了双11
早在去年的双十一期间,蘑菇街、京东等电商平台就开始在微信小程序上集结火力,“小程序电商”也成为过去一年中讨论最多的电商话题,电商平台、公众号大V、品牌零售商乃至淘宝网红,纷纷开始将阵地向微信小程序转移,打起了智慧零售的主意。
今晚八点,各大店家将陆续开启了双十一预售,意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿,秒杀的时候网速要跟得上,商家则更希望的是网站平稳运行,交易正常,利润源源不断,万一网站崩溃,就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
仅仅只是玩法的升级,而不去改变双十一的底层驱动力,所谓的狂欢或许仅仅只是一个人的狂欢,越来越多的用户正在成为看客。
第13届双十一即将画上句号,除了李佳琦、薇娅制造的带货神话,不同类型的主播带货不断涌现也让人印象深刻。
大神都已在腾讯云双十一促销活动中加满了购物车,而你的购物车却全是肥宅快乐水(bushi)
“双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期,作为一个电商网站,如果不能保障流畅运行,将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”,当天日活跃用户到达峰值3.56亿,交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下,你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢?
今天在移动端,尤其是像手机淘宝这样的 app 中,动态性问题逐渐成为一个比较棘手的问题。所谓动态性,就是把移动应用本身的灵活性、迭代更新的周期和成本优化到极致。比如手机淘宝的店铺首页,它允许商家实时装修自己的店铺,更新自家的商品、活动等信息;再比如淘宝、天猫每次大促的会场页面,要求我们非常灵活的及时调整界面信息和状态,确保在瞬息万变的活动当天紧跟促销节奏,应对各种突发情况。
第一年天猫双十一只有5000万销售额,2018年达到了1682亿。如果算上京东、苏宁等电商平台的交易额,这个数字将更加可观。
“忙是肯定的,每天都挺忙的。”不过更多人所好奇的,是作为SaaS服务公司的有赞,在双十一这一天都在“忙”些什么?
本文以商品交易数据追踪为例,介绍了适合NodeJS全栈入门区块链开发的技术方案:Ethereum+Truffle+Electron+Metamask,这篇文章偏科普性,不涉及到具体代码。 作为《区块链全栈开发系列》的开篇吧。 ---- 先看下去年的天猫双十一战报,交易额达1207亿。不知今年能达到多少? 交易额虽然惊人,但是双十一也存在一些黑暗面,通过搜索引擎简单搜索,我们可以看到返回的内容,如下示例: 每年双十一都会搞得轰轰烈烈,一年比一年火爆,火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗?
之前断断续续写过一些全链路压测相关的技术文章,很多同学评价还不错。朋友建议我写个系列,基于自己的落地实践经验,对全链路压测做个系统性的梳理总结。今年跳槽后我的工作重心也偏向了全链路压测和稳定性保障方面的研究,这个时间点写这个系列,也算是对自己过去工作的最好总结。
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