今年双11,全面深度用云!

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 今年双11,全面深度用云!


“一个全面深度用云的时代正在到来。”


在2022天猫双11技术分享中,阿里CTO程立表示,今年是阿里首个全面深度用云的双11。云计算释放出巨大的技术红利,让双11更敏捷、更经济、更绿色。


以前双11像大型粒子对撞机,极短时间、极大压强,“压”出了阿里云的技术;现在的双11更像天文望远镜,我们要通过它看未来。



他分享了四个趋势:

第一,未来的数字世界必须是弹性的、敏捷的,是云原生的,要快速在不确定的世界中去快速响应,实现弹性和敏捷。

第二,未来的数字世界和实体世界是深度融合的,以同频共振的方式创造确定性,把数字系统和实体技术实时的融合、耦合起来,这是我们今年的第二个方向。

第三,未来的交互和体验必须是3D沉浸式的,在这种场景下,我们的电商它会变成什么样子?未来应该是一种体验电商,今年我们做了很多的尝试,我们希望为未来打开空间。

第四,未来必须是绿色普惠的。也是我们一直坚持的,未来的技术必须始终坚持是绿色的、普惠的和开放的。


历经双11大规模场景的淬炼,阿里巴巴将云的先进性转变为技术效能的提升,带来今年阿里整体单位算力成本下降8%


全面用云带来了业务的敏捷创新及消费体验的变革,技术的进化引领商业与社会系统走向更全面深度的融合。


01 助力业务更加“敏捷创新”


云的弹性能力为业务“敏捷创新”带来更多的可能。今年双11首次实现三峰叠加,即现货下单、预售尾款支付、退款功能都在11月10日晚20点全面开启,通过云的使用轻巧应对高并发带来的流量峰值。


通过调用云数据库Tair进行云上优化,双11实现了淘宝购物车从120个到300个的扩容,以轻量化连接、异步支持等技术支撑起超大连接数,使单集群访问流量达到100GB/s。


程立表示,云原生Serverless化正在加速重塑阿里应用架构和研发模式。


重塑研发模式:基于Serverless构建的IT架构可以根据用户体量自适应伸缩,进行组装式研发,让超大规模软件系统也能具备实时弹性能力,更灵活地使用云资源。


拥有数百条业务应用的链路关系的淘宝,在采用serverless架构后可实现实时感知、判断系统流量,预计业务资源成本将下降18%。


研发、交付效率大幅提升:基于容器技术,庞大复杂的业务通过分层架构可以大幅提升研发、交付效率。


今年双11前,淘宝首页率先实现了Serverless化,基于阿里云的极致弹性能力,1分钟可扩容1万个容器,应用部署时长缩短了50%,极大提升了超大规模软件协作效率和研发效率。


02 更经济、更绿色


借助于全面深度用云,双11这场规模巨大的数字化大协同变得更“经济、绿色”。


今年,阿里自研CPU倚天710已大规模应用于双11,首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化,倚天710带来单位算力功耗降低60%。


今年,阿里云五大超级数据中心全面启用清洁能源。双11期间,张北基地和南通基地绿电购买量清洁能源使用合计超6000万千瓦时,相比去年双11同时段增加一倍以上,其中绿电使用日均同比增加30%。



03 “体验电商”新可能


下一代互联网技术打开“体验电商”新可能。在沉浸式购物体验方面,今年双11,阿里从人、货、场三个方面打造了更立体的消费体验。


在展示方式上:

商品从过去的平面照片变成立体的3D模型,比如手表、首饰、手机、运动鞋等等。商品3D化可以准确表达其外观颜色、形状结构、物理材质等信息,让消费者购物体验更为直观。


在今年双11天猫猫享里,3D商品覆盖率已经达到60%。


在3D建模方面:

阿里推出创新的软硬一体三维重建方案,首次将学术界神经渲染(NeRF)算法在工业界规模化落地,目前在淘宝、天猫上面已有超过10个品类在基于NeRF进行高质量、规模化的建模。


从平面交互体验到3D沉浸式交互,从数字世界到数实全结合的世界,科技正在引领商业与社会系统更全面深度的融合。”程立表示。


在社会化大协同方面:

以阿里瓴羊为例,数字化系统正在将阿里、商家、以及第三方系统实时互联,形成巨大的社会化大协同。


在供需匹配方面:

天猫淘宝商家亿级订单和千万级商品池的数字化,实现了每秒百万级商品实仓库存和基础信息更新能力,提升商家经营效率以及履约的确定性。


技术的保障让实时互联、数实一体的系统更加高效、准确地运行,可知、可感、可见。



双11锤炼的技术正在以更开放的方式分享给全社会。


阿里广泛使用的大规模分布式搜索引擎Havenask在今年双11期间正式开源,引擎支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷在内整个阿里的搜索业务,是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品,它能够支持千亿级别数据实时检索、百万QPS查询,百万TPS高时效性写入保障,毫秒级查询延迟和数据更新。

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