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回答
在奶源溯源上,认养一头牛建立了一整套奶源溯源系统,使产 奶、罐装、运输、质检、加工环节流程标准、在线化,实现精准管控。从源头开始,认养一头牛 进行全链路数字化的管理。“通过精细化的管理,去年认养一头牛的平均单产为 12.5 吨,相比之 下老牌的养牛企业基本在 11 吨以下,其牧场单产比行业平均高出 15%-20%,接近美国水准。”
答复内容摘自《云原生:新生产力的飞跃》,这本电子书收录开发者藏经阁 下载连接:https://developer.aliyun.com/ebook/7622
企业提供可解决重点问题的基本功能,实现用户的核心需求,提高产品的市场占有率,普及 率的提升将直接提升服务商的盈利能力,从而企业有余力投入更多资金进一步丰富产品功能,持 续扩大受众范围与规模。对功能的需求促使服务商不断精进技术能力,构筑更完善的产品体系。
首先,Snowflake 要做云数据仓库(Cloud Data Warehouse),但是它自己并没有云设 施。所以 Snowflake 与三大云巨头 Azure、AWS 和 GCP(谷歌云平台)合作,从三家云服务 商”批发“来云设施资源,做成自己增值服务的 SaaS 产品,再转售给客户。
其次,Snowflake 致力于打造云数据平台(Cloud Data Platform),所提供的服务为基于 DW(数据仓库)的数据分析服务。
最后,Snowflake 新的服务产品是数据云(Data Cloud),应用层面的数据内容价值共享与交 换。
即将一个物理的数据存储服 务,成功转化为一个通用的云 DW 的 SaaS 服务。
其技术核心是虚拟的云服务,也就是说使用者不用再考虑”多云“数据问题,只对 Snowflake 一家就好。
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云原生是面向云应用设计的一种思想理念,充分发挥云效能的最佳实践路径,帮助企业构建 弹性可靠、松耦合、易管理可观测的应用系统,提升交付效率,降低运维复杂度。
这种技术方式的好处是专注于数据仓库的分析能力,将复杂 的数据专家工作变成傻瓜 UI,使没有数据分析知识的用户,也可以按照自己的想法使用 DW 的数 据。
其技术核心是计算分析与存储相分离,这与多数云服务计算与 存储紧密耦合的技术方式完全相反。
首先,Snowflake 是一款全托管的 SaaS 产品,几乎将运维负担降到了零。虽然像 Amazon Redshift 这样的服务极大地降低了创建数据仓库的负担,但今后仍然会有管理和扩展 Redshift 的 运维负担。
其次,Snowflake 的构建是为了支持结构化和半结构化数据的组合使用。例如,它可以接收 JSON、XML 或 Avro 格式的任意数据,并且全部支持嵌套和重复数据类型。这使得 Snowflake 既适用于传统的数据仓库使用场景,也适用于 Hadoop 或其它半结构化使用场景。 最后,服务弹性为数据仓库市场带来了一种新的、有趣的价格模型。价格依据数据存储大小 和每小时使用的计算资源而定。如果不需要计算(比如在夜间),那么就可以缩减计算资源,一 直到再次需要为止。Redshift 使用快照和恢复提供了类似的功能,但恢复需要花费大量的时间将 数据重新复制到 Redshift 主机。相比之下,Snowflake 根据需要向主机复制数据,其启动速度 更快。
大数据处理和公共云。
一是降低使用者的心智负担,使弱技术背景的业务人员也能用好数据;
二是更快、更便宜的 处理数据。
降低用户生产、加工数据的门槛。
即互联网企业、传统行 业新企业以及传统行业企业的创新部门。
“数字原生”是指企业、组织或产 业在发展的过程中,将以互联网、云计算等“数字技术”为代表的思维,充分融入组织、业 务、技术、人才的资源配置和模式创新。
主要指传统行业企业新成立的负责数字化建设的子公司,是传统行 业中数字先行企业在数字化转型过程中的自然衍生,它们在传统商业模式和运营方式的基础上, 利用数字技术完成生产效能的跃升,典型企业有建信金科、上汽大通等。
软件
“原生”来源于原理主义,以某种理念为思维的出发点。
从物流服务品质上,通过云原生 平台实现业务应用按需弹性与高可用,满足了大促活动等对物流业务量的考验,提升用户的服务 体验。
数字原生企业(Cloud-Native Digital Enterprise)是指业务流程、交易和交互很大程度上由 技术支持的组织,即企业在内、外部运营中均依赖数字技术获取竞争优势。
相较传统企业,数字 原生企业以数据为媒介,以软件系统为入口,颠覆了传统企业感知和调度物理世界资源的方式。
泛传统行业新锐企业以互联网思维改造传统行业的商业及运营模式,这类企业没有技术的历 史包袱,自诞生起生产、运营决策强依赖于数字技术和数据,业务表现出较强的互联网属性,典 型代表有蘑菇物联、犀牛智造、元气森林等。
从物流配送流程上看,通过云原生平台,实现配送路径的 智能规划与调度,进一步加快物流时效,降低运输与仓储成本
技术驱动、数据指引是数字原生企业的核心。
从物流转运数据上看,通过云原生平台实现不同应用系统间转运数据的流通与实时呈 现,做到了快件转运数据全流程跟踪。
IDC 于 2017 年提出了数字原生企业(digital-native enterprise)的概念,预测了一种由技 术强驱动、以数据为核心的颠覆性运营革新的企业形态的出现,这种前瞻性的预测成为了企业数 字化转型的灯塔。
一是商品推送更贴合,通过对消费者消费行为分析,使得客户画像更加清晰,商品 推送更加贴合用户实际购买需求;
二是商户选品更精准,通过对销售数据智能化分析,商户商品 品类进货更精准,从而降低了商品库存成本;
三是供应链更透明,基于智能营销库存分析,新零 售供应链决策更加数据化,智能化,实现整个产业供应链共赢。
从总体上看, 物流行业具有转运环节多、快递件数多、调度操作多等诸多业务痛点。
从营销策略 上看,传统零售多应用电视广告、传单等被动营销手段,而新零售则更注重主动营销策略,通过 客户画像智能分析进行个性化多渠道的商品推送。
从商品供应链来看,传统零售属于个体经济, 其供应链相对较短,而在新零售则进入了平台经济时代,实现供应链一体化才能实现整个产业的 共赢。
从销售核心上看,传统零售以商品 为核心管理运营,而新零售的核心在于触达消费者,通过准确把握住消费者心理与消费习惯获得 商业成功。
企业生态:从专注于企业自己的纵向业务发展,升 级到通过API实现生态的横向联通。
MES(制造执行系统)
首先,对于物流行 业而言交付效率是第一 要务,特别是在冷链配 送、商务快件等场景中 对快件的交付时效性与安全性均有严格要求,需要不断根据经验积累优化配送流程,以是用户体验 到更加极致的物流速度。
其次,用户希望在快件准时交付的同时,能够实时了解物流的状态,满 足更多个性化的物流需求,因此对物流业务创新与应用迭代速度提出了更高要求。
模型编程:从面向操作系统编程,升级为面向BaaS 的云原生编程。
通过云原生技术能够帮助工业企业快速构建平台,实现设备、机器、人力互联,用户、产品 互联、企业、供应链互联,全面提升工业生产中数据的价值,服务于安全生产、质量监控、产品研发迭代,进而打造产品全生命周期数字化,实现工业企业数字化转型。一方面,通过云原生平 台实现了生产设备间数据互联互通,通过对生产质量数据实时监测与自动化分析,有效提升了产 品生产良品率,帮助企业大幅度降低生产成本。另一方面,多变的市场环境促使客户需求向高品 质、定制化发展,依托于云原生平台,整个生产制造产业链实现了以最快的速度响应客户需求变 化,促进了企业业务创新发展。
从销售方式上看,传统零售以线下和实体店为主,而新零售的核心战场在线上以及电 商应用中,只要打造智能、易用的线上消费场景才能为消费者带来更好的购物体验。
如何让整个制造链对业务变化快速响应。
一方面,为应对各类大促场景与电子交易,金融行业面临业务系统流量弹性压力陡增。由于 历史遗留原因,基础设施资源异构化严重,资源利用率普遍较低,弹性伸缩能力较弱,金融企业 应用基础设施及软件架构均亟需升级。
另一方面,互联网金融促使传统金融企业转型,驱动金融 科技和金融产品的升级。
数据处理:从大量连接人的计算,升级到大量连接IoT 设备计算,IT设施升级到围绕云边端进行实践响应。
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