定了,2022 双 11 技术进化开启新未来
今年,是阿里巴巴第 14 个双 11。
过去,双 11 是一台大型粒子对撞机,在数百倍于日常高峰压强下不断产出创新技术,压出了阿里处理海量交易的数字商业系统,压出了一朵驾驭峰值挑战的云。
今天,双 11 更像一个大型天文望远镜,透过双 11,去探索与验证未来的技术与系统架构趋势、未来的商业与用户体验。
今年双 11,首个云上大规模应用的自研 CPU“倚天 710”开始规模化应用电商交易环节,全面弹性高效支持三峰叠加,3D 商品浓度明显提升,五大数据中心支持绿色双 11……
透过这些技术看点,大家会发现阿里巴巴的技术正在朝着四个重要方向发力,开启新的未来:
技术方向一:系统架构走向全面深度云原生化
未来的数字世界是弹性的、敏捷的、云原生的,只有这样才能在不确定的世界中快速响应。而要实现弹性和敏捷,需要进行全面深度的云原生化,让系统架构真正变成一个云上的系统。今年,阿里在这方面做了一些努力,看到了初步成效。
1. 自研芯片“倚天 710”规模化应用
今年的双 11,首个云上大规模应用的自研 CPU“倚天 710”开始规模化应用电商交易环节,基于倚天 710 的云实例与飞天操作系统及 CIPU 融合,首次实现了芯片、计算架构及操作系统的协同优化,算力性价比可提升 30%,单位算力功耗降低 60%。
2. 云数据库支持购物车升级 更大空间更智能体验
每位网购用户都有一辆自己的购物车,今年购物车发生了大变化:不仅容量升级到 300 个,还提供了多种新功能,比如用户可对购物车宝贝进行分组、排序,一键筛选双 11 的跨店满减活动,凑单更方便。
这些体验升级其实并不容易,背后需要一个支持大连接、高吞吐的数据库来应对。今年双 11 采用了阿里云自研的高性能云原生内存数据库 Tair,Tair 拥有性能极高的读写速度,单集群访问流量达到 100GB/秒,可以应对海量数据处理。
3. 全面弹性高效支持三峰叠加
今年双 11 是三峰叠加的第一年,10 号晚上 8 点开始,大家会发现:下单、预售尾款支付、退款功能都同时打开了。即使在下单高峰期,消费者也可以随时随心想退就退。应对三峰叠加压力的背后,和阿里的深度用云、全面弹性能力密不可分。
每年双 11 开卖的那一刻,千万用户同时在线下单,那个瞬间服务器的压力是平时流量的数百倍,为了保障稳定,阿里每年要提前买很多机器保障大促,只要交易不出问题、系统不出问题就是成功的,即使很多体验会因此折损。
今年阿里非常关注用云的全面弹性,这背后其实核心考验的是系统的弹性架构能力,业务能够部署到公有云的全球站点,具备全球站点快速拉起服务的能力。今年,从信息流到详情、店铺、购物车等核心链路,包括各层面的基础设施都发生了很多变化。借助云的随申随用,弹性资源供给能力,不仅可以支持流量峰值、提供性价比更优的算力支撑,研发运维、大促保障的方法也正在发生相应的改变。
今年,阿里使用了 60 多款重点 PaaS/SaaS 产品,这些产品全球多 region 开箱即用、无需运维维护,减少了大量运维成本。未来随着云技术的不断成熟,可以打开限制、创造更多的可能性。
4. 淘宝首页 100%全面 Serverless
今年双 11,阿里完成了淘宝首页 100%Serverless 化,通过更轻量灵活规范地用云,实现了应用轻量化和运维效率的显著提升,应用部署时长缩短一半。阿里会持续推进应用全面走向 Serverless 化,实现研发模式和应用架构的全面升级,让应用架构极致轻量具备弹性,可以随时充分利用云的弹性能力,同时让应用依赖标准化云服务,让应用可以随时在云上环境弹性部署、随申随用云资源,更好地实现业务的敏捷创新。
5. 灵骏智能计算快速实现超大规模机器学习模型训练交付
通过用云产品灵骏智能计算快速实现超大规模机器学习模型训练交付,在大规模稀疏场景中,训练万亿样本数据时间从两周缩短到半周,提效四倍,训练集群成本下降 50%。
技术方向二:全行业走向深度数实融合
未来的数字世界和实体世界是深度融合的,通过深度实时的融合才能以一种同频共振的方式去共同创造确定性。如何跟全社会一起来共同构建这个协同的数据大系统,端到端地解决商家效率、消费体验的问题,这是阿里今年第二个探索方向。
6. 翱象 实现全行业生态供应链能力数字化开放协同,优化疫情期间的物流履约体验
这段时间,尤其是疫情期间,物流确定性是消费者和商家关注的焦点。消费者买的商品能不能发货?多久才能送到?今年双 11,物流的确定性会持续加强。通过数字供应链翱象生态协同平台,链接了商家 ERP 和社会化仓配能力,实现天猫淘宝商家亿级订单和千万级商品池数字化,借助阿里云在线存储 lindorm 和大数据计算引擎 MaxCompute,实现每秒百万级商品实仓库存和基础信息更新能力。淘宝 APP 消费者订单上会直接透出包裹仓作业状态信息、进度等,在疫情期间进行商家时效服务协同,告知消费者包裹送达时间可能延迟、受疫情影响退回等,降低退货率,让消费者买的安心、收货放心。
值得一提的是,阿里数字供应链不仅让消费者更有确定性地收货,也在帮助商家更有确定性的备货发货。以家装家电类为例,有些消费者会先订购、配合装修的进度再预约送达,以前这种远期预约订单占用了库存,也会影响一些需要紧急发货的新订单。现在,数字供应链支持商家根据消费者真实诉求,主动操作实物库存转虚仓库存,帮助商家提升了资金周转效率。
7. 瓴羊,围绕核心经营环节提供数智服务、助力商家高质量增长
今年 6 月,阿里发布了企业数智化服务品牌瓴羊,助力商家构建智能数据建设与治理、分析决策、全域用户增长、全渠道货品效率、全渠道用户体验等服务能力,帮助商家通过数据智能,实现高质量增长。
近年来,随着消费者的购买行为趋于多样化,很多品牌商家开始布局多平台及多渠道的经营,但随之也带来跨平台多渠道经营的数据不互通、生意数字难以追踪的难题。瓴羊分析云“经营参谋”可以帮助品牌商家连接旗舰店、分销店等上百家店铺,并通过智能算法诊断渠道经营情况和问题,及时进行生意优化。
近几年,许多商家也借助双 11 等大促节点,围绕线下和线上开展全域营销,但往往也面临着:流量见顶,营销投入 ROI 持续下降的难题。瓴羊营销云可以帮助商家通过全域数据能力让线上+线下投放更精确可衡量,可将品牌曝光的数据沉淀至“全域营销工具”中,进行二次触达。瓴羊营销云“全域营销工具”还可结合用户群体特征进行分层匹配,下发更懂消费者的卡片短信内容,有效帮助商家提升转化率与到店率,这一营销方案有效将品牌媒介投放与电商转化相结合。
为了更好帮助中小商家,瓴羊分析云“生意参谋”开启了免费服务,已为约 400 万商家带来了明确的销售额增长。面向商家提供免费使用为期一年的瓴羊产销云“Quick Stock”打单工具,帮助商家轻松完成快递电子面单打印,指导拣配发货,提高商家的发货处理效率。面向年营收十万到百万的商家提供免费的初级分析师认证,帮助更多的中小商家培养数据人才。目前已有 9.7 万人考试通过数据分析师认证,年度培训商家规模覆盖数超 100 万+。
8. 国内首个零售行业大模型助力双 11
行业级大模型成为人工智能落地应用的焦点。阿里巴巴推出国内首个“知识交互”零售行业级大模型,该模型基于人脑模块化思想设计的大模型底座 mPLUG,结合千亿级数字商业知识图谱沉淀,定义“知识”+“数据”双驱动的新模式。今年双 11 行业级大模型首次全量覆盖商品和千万商家,支持消费者搜索和商家上货等环节,调用峰值达 20 万次/秒,让商品“更懂”消费者和商家。行业大模型让消费者“搜的快、搜的准”,搜索的非相关结果下降 23%;行业大模型实时洞察社会热点和商品,消费者在热点出现的 2 天内能购买到相关商品;大模型也让商家“发得快,响应快”,商品发布速度提升 1 倍,评价和反馈处理时长缩短 50%。
9. 阿里小蛮驴进入 400 所高校,天猫双 11 半程配送包裹近 200 万
阿里达摩院联合菜鸟驿站,为全国 400 多所高校配备了小蛮驴无人车。截至 11 日,天猫双 11 前半程,小蛮驴配送包裹近 200 万件,较去年同期翻番。整个双 11 周期,无人车配送总量预计将达去年两倍。
此外达摩院定向优化小蛮驴的用户体验,上线「离线取件」功能,网络信号导致的取件失败客诉下降为 0,上线「并行取件」功能,从 1 人/次取件变为 2 人/次取件,效率提升 100%。
技术方向三:新技术打开“体验电商”新可能
从体验的视角来看,未来互联网的交付、体验一定是 3D、沉浸式的,未来的电商应该是一种体验电商。今年阿里巴巴做了很多尝试,希望为未来打开空间。
10. 3D 建模与渲染技术的突破,让 3D 商品的浓度明显提升
商品 3D 化,是打造更立体更有体验感电商的基础能力,但目前主流的 3D 几何建模技术,还存在很多问题,无法支撑电商产业的快速发展。首先,建模成本很高,单个模型成本一般都在几百到几千不等,3D 化代价太高;其次,模型太大,未经优化一般几十兆不等,在移动端购物场景中加载、渲染很慢,消费者体验不好。
如何能够帮助商家更简单、高效、低成本地构建出更高质量的模型,如何为消费者提供“秒开”的 3D 体验,非常重要。今年双 11,阿里实现了学术界 NeRF 算法在电商实际场景中的突破,首创性地将 NeRF 算法规模化的应用于商品建模。NeRF 生产的模型小于 5 兆,非常轻巧,但精度却很高,建模成本比原来降低了 70%以上,再配合自研 AceNNR 渲染引擎,在用户实际体验的场景中几乎“秒开”,为消费者带来了非常好的体验。目前在淘宝天猫上面有超过十个类目在基于 NeRF 进行高质量、规模化的建模,未来也会迅速拓展到更多类目,可以说,将来,小到一个纽扣,大到一架直升飞机,都能快速 3D 化,这为下一代沉浸式体验的发展,打开了巨大的想象空间。
11. 立体人货场探索,打开想象空间
今年双 11,阿里从人、货、场各个方面,打造了更立体的消费体验。大家最直观的是,很多商品的展示方式,都从平面照片变成了立体的 3D 模型,比如手表、首饰、手机、运动鞋等等。商品的 3D 化可以准确表达商品的外观颜色、形状结构、物理材质等等信息,让消费者的感受更为直观。今年双 11 天猫猫享里,3D 商品覆盖率已经达到 60%。
提升 3D 商品“浓度”的同时,天猫也推出了臻品馆、品类馆等立体的场景体验,通过“猫享任意门”,用户可以在虚拟空间自由地行走和互动,让场景更具备可玩性,大家可以在线逛江诗丹顿钟表展、梵高《向日葵》油画展等展览,还能亲身“试驾”小鹏飞行汽车,操控宇树数字狗等黑科技产品;手机淘宝也推出了“TAOLIVE CITY 未来城” ,基于端云协同的实时渲染、音视频传输网络、低延时多人在线互动等多项创新技术,实现了虚拟数字人与 3D 货品互动的创新交易模式,并且支持数万人同时在线的超低延时互动体验。消费者可以启动“淘宝人生”分身,进入 3D 未来城查看商品、直播和社交互动,商家和主播也可以定制品牌空间和场景。
未来,每个用户都可以根据自己的体征数据,构建一个 3D 数字分身。同时,结合 3D 化的商品。消费者不仅可以看到商品的外观颜色,还可以感受到材质,再结合自己的数字分身,完全模拟真实的贴合程度,实现定制化消费体验。
技术方向 4:更绿色、更普惠、更开放
12. 五大超级数据中心支持绿色双 11
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%。 同时,阿里云还积极推动数据中心低碳转型,自主研发了单相浸没液冷技术,PUE 低至 1.09,大幅降低数据中心散热能耗。阿里还在持续加强绿色自研技术创新投入,目前,阿里云基础设施层已形成了服务器、网络、数据中心一体化架构设计,具备计算异构、资源池化和加速引擎三大能力,支撑上层云计算产品和应用平台的算力释放最大化,从而实现数据中心利用率的全局最优。
同时,全面上云后全球机房峰值 buffer 预留逐步下降,闲置率下降;通过神龙虚拟化卸载带来混部集群 CPU 利用率提升,资源利用率处于业界先进水平。今年双 11,阿里整体单位算力成本再下降 8%。整个过程中,双 11 保证同样的峰值,可以用更少资源的消耗,更加绿色的方式去支撑。
13. 阿里巴巴集团内部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
Havenask 是阿里巴巴集团内部广泛使用的大规模分布式搜索引擎,是阿里电商搜索和推荐业务中最核心部分的图化引擎之一。它支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷在内的整个阿里巴巴集团的搜索业务,也是过去十多年阿里在整个电商领域积累下来的核心竞争力的产品,在今年双 11 期间正式开源。
它的实时检索效率高,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。
14. 生产可用、面向规模场景的混部系统 Koordinator 1.0 开源发布
阿里巴巴早在 2016 年就启动了混部技术研发,作为云原生混部的践行者,阿里巴巴是真刀真枪的在生产环境中推进混部技术理念,在 2021 年双 11 实现了混部技术全面升级,支撑了全球数十个数据中心、数百万容器、数千万核的大规模资源调度。
为了帮助企业更快速获取云原生混部带来的资源效率红利,阿里在今年开源了 Koordinator 项目,并在前两天发布了 Koordinator1.0,在标准化、通用化上做出了更多的突破。可以解决企业应用混部的过程中面临的两大挑战:应用如何接入到混部平台;应用如何在平台上能够运行稳定、高效 ,帮助企业真正意义上的用上混部,提高全局的资源利用效率。从 2022 年 4 月正式开源以来,Koordinator 社区吸引了包括阿里巴巴、小米、小红书、爱奇艺、360 在内的企业参与贡献。
15. 橙点同学助力数字化人才技能提升
阿里巴巴集团以中职高职在校生人群为主要服务对象,打造“学、训、赛、考、聘”一站式的线上普惠公益教育平台“橙点同学”,向全社会免费开放,通过线上线下相结合的持续运营,提升就业者职业技能,助力高质量就业,努力探索以教育均衡化推动区域均衡化发展的新机制新模式。目前已上线 198 门课程、23 项专业化认证,课程总时长超 3 万分钟。截止目前,橙点平台注册人数 5.18 万,学习时长 9.5 万小时,累计认证人数 1.22 万。其中,橙点同学联合阿里巴巴设计推出的设计云课堂,凝聚各大平台优秀设计师的资源力量,面向给三四线城市的小镇设计师,通过云课堂的方式开展阿里巴巴设计公开课。一些经过培训的学员设计作品已经出现在双 11 活动中。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【阿里技术】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/544067fbd9e2f38d29b2d3009】。文章转载请联系作者。
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