京东大数据基础架构与创新应用(PPT)
合集下载
大数据分析技术架构及应用解决方案课件
• 监控数据存储和管理的状态
• 提高数据查询和处理的性能
• 在发生故障时能够快速恢复数据
• 在出现问题时及时发出告警
数据仓库与数据湖的建设与实践
数据仓库与数据湖的建设实践
• 确定数据仓库和数据湖的结构和组成
• 选择合适的技术和工具进行建设
数据仓库
• 为企业级数据分析提供支持
• 如Amazon Redshift、Google BigQuery等
• 挖掘潜在的商业价值和优化产品设计
大数据分析技术架构的组成部分
01
02
03
04
05
数据采集
数据预处理
储技术，如关系型数
数据存储与管
数据分析
结构化数据和非结构
数据，为分析做好准
等
析算法和工具进行数
数据可视化与
• 将分析结果以可视
报告
化数据
备
• 建立数据仓库和数
据分析
解和传达
• 使用各种技术和工
• 提高数据质量和减
NoSQL数据库
• 适用于非结构化数据存储
• 如MongoDB、Cassandra、Red计算能力
• 如Amazon S3、Google Cloud Storage等
大数据管理策略与工具
数据分区
数据备份与恢复
数据监控与告警
• 将数据分散到不同的存储节点上
• 定期备份数据，防止数据丢失
数据故事讲述与价值呈现
数据故事讲述
• 将数据分析结果与业务场景结合，讲述有趣的故事
• 提高数据的吸引力和可理解性
价值呈现
• 突出数据的关键洞察和价值
• 为决策提供依据和参考
06
大数据分析在各行业的应
京东金融集团大数据分析平台总体架构PPT课件
据区数据、主题数据区数据、大数据区数据和集 市数据区数据 数据按照生命周期规划存储到归档区Hadoop集群 ，归档后原数据区删除此数据 整个处理流程由流程调度层部署的自定义开发 WorkFlow组件调度运行 整个流程主要完成如下工作：
1. 数据文件通过HDFS命令行copyfromlocal进 行归档
1. 通过数据库数据交换组件获取增量 数据，加载到实时数据区
2. 通过大数据交换组件获取非结构化 数据，并利用Storm处理数据，加 载到实时数据区
3. 针对实时数据区数据执行标准化处 理和贴源整合
大数据分析平台总体架构——流程调度层归 档数据处理流程 数据归档的对象包括业务系统数据文件、贴源数
定时抽取用户访问 日志，加载到数据 平台大数据区HDFS 指定目录，MR程序 加工处理
开发网络爬虫程序 ，扫描用户微博， 抓取用户微博内容 ，社交圈信息，存 入大数据区
大数据分析平台总体架构——数据 交换层数据库数据交换组件
处理对象
企业内部业务系统产 生的结构化数据，包 括两大来源：
❖ 商城零售业务数据，数 据存储在Oracle、 SQLServer、MySQL和 MongoDB四类数据库
外部用户
用户访 问层
实时数 历史数 据查询 据查询
内部管理分析
应用集市数据区
客户管理 财务管理 风险管理
历
实
史
大数据区
时
归
数
档
待 社交媒体 处
据 区
数 据
处 理
用户评价
理 后
区
大 移动互联 大
数
数
据 访问日志 据
客户汇总 客户主题 零售数据
业务沙盘演练
数据增 值产品
1. 数据文件通过HDFS命令行copyfromlocal进 行归档
1. 通过数据库数据交换组件获取增量 数据，加载到实时数据区
2. 通过大数据交换组件获取非结构化 数据，并利用Storm处理数据，加 载到实时数据区
3. 针对实时数据区数据执行标准化处 理和贴源整合
大数据分析平台总体架构——流程调度层归 档数据处理流程 数据归档的对象包括业务系统数据文件、贴源数
定时抽取用户访问 日志，加载到数据 平台大数据区HDFS 指定目录，MR程序 加工处理
开发网络爬虫程序 ，扫描用户微博， 抓取用户微博内容 ，社交圈信息，存 入大数据区
大数据分析平台总体架构——数据 交换层数据库数据交换组件
处理对象
企业内部业务系统产 生的结构化数据，包 括两大来源：
❖ 商城零售业务数据，数 据存储在Oracle、 SQLServer、MySQL和 MongoDB四类数据库
外部用户
用户访 问层
实时数 历史数 据查询 据查询
内部管理分析
应用集市数据区
客户管理 财务管理 风险管理
历
实
史
大数据区
时
归
数
档
待 社交媒体 处
据 区
数 据
处 理
用户评价
理 后
区
大 移动互联 大
数
数
据 访问日志 据
客户汇总 客户主题 零售数据
业务沙盘演练
数据增 值产品
大数据架构介绍课件
案例中的架构设计
采用分布式架构，提高系 统的可扩展性和容错性
使用Hadoop作为大数据 处理平台，实现海量数据 的存储和处理
利用Spark进行实时数据 处理和分析，提高数据处 理效率
采用NoSQL数据库，如 MongoDB，实现高并发、 低延迟的数据访问
使用数据仓库技术，如 Hive，进行数据整合和存 储
常见的大数据架构包括Lambda架构、 Kappa架构和IoT架构等。
大数据架构的目标是实现数据的高效 处理和价值挖掘。
架构类型
批处理架构：适合大 规模数据处理，如 MapReduce、 Hadoop等
云原生架构：利用云 计算资源进行大数据
处理，如AWS、 Azure等
流处理架构：适合实 时数据处理，如 Storm、Spark Streaming等
采用数据可视化工具，如 Tableau，实现数据的直 观展示和分析
案例中的技术挑战
数据量庞大：需要处理海量 数据，对存储和计算能力要
求高
数据多样性：需要处理各种 类型的数据，如文本、图像、
音频等
数据实时性：需要实时处理 数据，对数据处理速度要求
高
数据质量：需要保证数据的 准确性、完整性和一致性， 对数据清洗和预处理要求高
02
金融服务：大数据在金融服 务领域的应用，如风险评估、 投资决策等
04
交通领域：大数据在交通领 域的应用，如交通流量预测、 智能交通管理等
06
政府管理：大数据在政府管 理领域的应用，如公共安全、 城市规划等
架构优化方向
01
实时数据处理：提高数据处理速度，降低延迟
02
云原生架构：利用云平台优势，提高系统弹性和可扩展性
京东大数据解析
一． 京东大数据
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
第16页
京东大数据实时分析
• Impala
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
面向移动开发 移动分析、移动消息推送、短 地址、移动测试
面向系统运行 弹性计算云、弹性负载均衡、 自动扩展、弹性块存储
面向运维 自动编译、统一监控、统一日 志、自动部署
云存储使用量突破10P，包括电子书、数字音 乐、商品图片、历史订单等，云存储使用率超 过80%
JCloud 京东私有云
电商应用关键模式实现复用，项目研平均研 发周期缩短50%+，大大提升了业务响应速度
共享京东电商资源和能力 真正的自动弹性伸缩的云计算平台 完整的电商应用解决方案 新兴的电商应用市场 5000万扶持基金
第25页
京东电商云发展现状
7月京东电商云对外邀请公测，我们打造了闭环的电商应用云 服务，电商应用生态快速生长
年底目标
26
目 录 CONTENTS
一．京东大数据
二． 京东大数据处理 三． 京东大数据工具云化
京东大数据
第2页
京东大数据
• 基本面
– 过亿用户 – 近五千万商品 – 2012年成交量600多亿 – 近五万第三方卖家 – 日PV2亿以上
第3页
京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
二．京东大数据处理
三． 京东大数据工具云化
第11页
京东大数据收集
第12页
京东大数据收集
第13页
京东大数据收集
第14页
京东大数据收集
第15页
京东大数据处理
第16页
京东大数据实时分析
• Impala
– 历史数据：除了推送实时数据，首先会推送三
面向移动开发 移动分析、移动消息推送、短 地址、移动测试
面向系统运行 弹性计算云、弹性负载均衡、 自动扩展、弹性块存储
面向运维 自动编译、统一监控、统一日 志、自动部署
云存储使用量突破10P，包括电子书、数字音 乐、商品图片、历史订单等，云存储使用率超 过80%
JCloud 京东私有云
电商应用关键模式实现复用，项目研平均研 发周期缩短50%+，大大提升了业务响应速度
共享京东电商资源和能力 真正的自动弹性伸缩的云计算平台 完整的电商应用解决方案 新兴的电商应用市场 5000万扶持基金
第25页
京东电商云发展现状
7月京东电商云对外邀请公测，我们打造了闭环的电商应用云 服务，电商应用生态快速生长
年底目标
26
目 录 CONTENTS
一．京东大数据
二． 京东大数据处理 三． 京东大数据工具云化
京东大数据
第2页
京东大数据
• 基本面
– 过亿用户 – 近五千万商品 – 2012年成交量600多亿 – 近五万第三方卖家 – 日PV2亿以上
第3页
京东大数据
云数据库（MySQL、MongoDB）
数据推送
云监控
京东商城案例分析PPT课件
2008年下半年，他错误的估计经济危机将使网上消费产生负面影响，而停止增加配送 人员的招募，而订单不减反增，远远超过了京东的处理能力，他的专断的判断使京东遇到 了一次物流瓶颈的大问题。
每一次需要作出选择的时候，刘强东总会在一段时间的学习和研究后得到自己的答案。 2001年，他迷上了逛商场，逛国美，他跑遍了北京国美的各个连锁店，北太平庄的国 美旗舰店他去了无数次，有时会买点电器，更多的是跟销售员讨价还价，问进货渠道、配 送问题等等，基于这样的实地研究他才最终选择了效仿国美，转型做IT数码连锁。 2004年“京东多媒体网”上线后，他又被互联网迷住，大部分时间都泡在网上，与当 时的2700名注册会员都很熟，了解了直观的一手的信息后，他才在2005年果断的关闭了 所有连锁店，关注线上发展。 他一直都在研究零售行业，最大的启发式对供应链效率和成本的认识，这也体现在京东 的战略转变上。
2.2 商业模式框架
合作伙伴 网络
核心能力 资源配置
价值主张
客户关系 分销渠道
目标消费 群体
成本结构
收入模型
是否盈利
一、B2C行业背景分析
1、B2C产业环境分析
（2） 中国B2C行业重要影响因素 ●首先，受宏观经济状况和宏观经济政策影响巨大。 受“互联网泡沫”破裂的影响，国内第一代的B2C企业很快就中途“夭折”了； 03年的“非典”、08年的“南方冰雪灾害”、“金融危机”和09年的“甲流”疫情，导 致宏观经济状况的大调整，都对B2C企业带来了巨大的影响； 在政府拉动内需和鼓励青年创业的政策影响下，B2C行业在金融危机期间得到了快速发展。
类别
中国代表企业
制造商直销模式 只在网络销售
Dell
兼有实体店面
达芙妮、海尔
中间商模式
每一次需要作出选择的时候，刘强东总会在一段时间的学习和研究后得到自己的答案。 2001年，他迷上了逛商场，逛国美，他跑遍了北京国美的各个连锁店，北太平庄的国 美旗舰店他去了无数次，有时会买点电器，更多的是跟销售员讨价还价，问进货渠道、配 送问题等等，基于这样的实地研究他才最终选择了效仿国美，转型做IT数码连锁。 2004年“京东多媒体网”上线后，他又被互联网迷住，大部分时间都泡在网上，与当 时的2700名注册会员都很熟，了解了直观的一手的信息后，他才在2005年果断的关闭了 所有连锁店，关注线上发展。 他一直都在研究零售行业，最大的启发式对供应链效率和成本的认识，这也体现在京东 的战略转变上。
2.2 商业模式框架
合作伙伴 网络
核心能力 资源配置
价值主张
客户关系 分销渠道
目标消费 群体
成本结构
收入模型
是否盈利
一、B2C行业背景分析
1、B2C产业环境分析
（2） 中国B2C行业重要影响因素 ●首先，受宏观经济状况和宏观经济政策影响巨大。 受“互联网泡沫”破裂的影响，国内第一代的B2C企业很快就中途“夭折”了； 03年的“非典”、08年的“南方冰雪灾害”、“金融危机”和09年的“甲流”疫情，导 致宏观经济状况的大调整，都对B2C企业带来了巨大的影响； 在政府拉动内需和鼓励青年创业的政策影响下，B2C行业在金融危机期间得到了快速发展。
类别
中国代表企业
制造商直销模式 只在网络销售
Dell
兼有实体店面
达芙妮、海尔
中间商模式
京东物流大数据应用
JSHOP
JMQ JimDB
版本控制、灰度发布
JBOX
Kubernetes编排系统 云主机节点
VM VM VM
集团镜 像 基础镜
像 自动 部署
部门镜像
基 镜 基础镜 像础 像
私有镜像
容器资源池
应用 应用 11 版 版本 本x y
应用 应用 22 版 版本 本x y
应用 应用 3 3版 版本 本x y
n
n
将结果按照城市纬 度进行展示。
智能建站案例：预测模型
n
根据所选模型，利 用运筹学模型，对 城市站点布局，进 行优化求解； 针对不同的应用场 景，可以选用传统 机器学习方法，甚 至深度学习的方法， 来进行解决。
n
智能建站案例：自动化决策
n
重新计算
北京市-成本最优模型 新增坐标 • 站点数量 • 消化订单量（总 量） • 终端总成本 • 平均传站距离 • 单均传站成本 • 单均站点成本 • 平均人效 • 单均总成本 • 平均站点派送半 径 • 站点人员数量
n
n
智能建站案例：大数据技术分析
智能建站案例：站点数据展示
n
收集配送站点相关信 息数据，包括地理位 置，单量，房屋成本， 管理成本，传站距离 等；
将站点对应的信息用 图形化的方式进行展 示，采用GIS模式和 传统表格方式。
n
智能建站案例：建站模型评估
n
建立多纬度构建模 型，包括成本最优， 传站距离最优，站 点数量最少，综合 模型最优等； 经过分析，确定评 估模型，即在满足 效率前提下成本最 低；
业务流程
业务流程
更多应用案例
京东物流大数据应用
当今技术热点
大数据应用门槛
JMQ JimDB
版本控制、灰度发布
JBOX
Kubernetes编排系统 云主机节点
VM VM VM
集团镜 像 基础镜
像 自动 部署
部门镜像
基 镜 基础镜 像础 像
私有镜像
容器资源池
应用 应用 11 版 版本 本x y
应用 应用 22 版 版本 本x y
应用 应用 3 3版 版本 本x y
n
n
将结果按照城市纬 度进行展示。
智能建站案例：预测模型
n
根据所选模型，利 用运筹学模型，对 城市站点布局，进 行优化求解； 针对不同的应用场 景，可以选用传统 机器学习方法，甚 至深度学习的方法， 来进行解决。
n
智能建站案例：自动化决策
n
重新计算
北京市-成本最优模型 新增坐标 • 站点数量 • 消化订单量（总 量） • 终端总成本 • 平均传站距离 • 单均传站成本 • 单均站点成本 • 平均人效 • 单均总成本 • 平均站点派送半 径 • 站点人员数量
n
n
智能建站案例：大数据技术分析
智能建站案例：站点数据展示
n
收集配送站点相关信 息数据，包括地理位 置，单量，房屋成本， 管理成本，传站距离 等；
将站点对应的信息用 图形化的方式进行展 示，采用GIS模式和 传统表格方式。
n
智能建站案例：建站模型评估
n
建立多纬度构建模 型，包括成本最优， 传站距离最优，站 点数量最少，综合 模型最优等； 经过分析，确定评 估模型，即在满足 效率前提下成本最 低；
业务流程
业务流程
更多应用案例
京东物流大数据应用
当今技术热点
大数据应用门槛
京东业务模式发展历程(PPT 38页)
•
•
43、付出才会杰出。
•
•
44、成功不是凭梦想和希望，而是凭 努力和 实践。
•
•
45、成功这件事，自己才是老板！
•
•
46、暗自伤心，不如立即行动。
•
•
47、勤奋是你生命的密码，能译出你 一部壮 丽的史 诗。
•
•
48、随随便便浪费的时间，再也不能 赢回来 。
•
•
49、不要轻易用过去来衡量生活的幸 与不幸 ！每个 人的生 命都是 可以绽 放美丽 的，只 要你珍 惜。
•
•
80、最困难的时候，就是距离成功不 远了。
•
•
81、知道自己要干什么，夜深人静， 问问自 己，将 来的打 算，并 朝着那 个方向 去实现 。而不 是无所 事事和 做一些 无谓的 事。
•
•
82、出路出路，走出去了，总是会有 路的。 困难苦 难，困 在家里 就是难 。
•
•
83、人生最大的喜悦是每个人都说你 做不到 ，你却 完成它 了！
2004-2007年 电脑产品
2007-2010年 手机数码、家用电 器、日用百货等
垂直型2010年 母婴、食品、图书
综合型
2010年 POP开放平台上线
8
二、京东产品阵营
家电
数码通讯
电脑
图书音像
服装服饰
母婴个护
家居百货
食品
在线旅游
9
IT数码
家电
图书音像
手机通讯
日用百货 虚拟产品
平台型 自营型
10
目录
海量的产品 以“客户为先”为核心的业务流 专业、拼搏的团队 前景广阔的京东业务
11
京东大数据分析与创新应用-邢志峰-发布版
关联标签挖掘 （基于京东搜索）
标签模型
舆情销售机会模型
主题模型
内外舆情数据集市
京东慧眼
京东雷达
京选（主题导购）
大数据看未来电商发展
电商用户群体趋向男女均衡
B2C网上购物人群的性别比例正在悄然变化，正趋向男女平衡
男性用户
女性用户
线上线下购物将互补发展
网购女性用户更喜欢选择在上班期间购物，而节假日还延续逛街习惯
女 男
移动购物成为电商未来趋势
工作时间
电脑设备
夜间休息
移动设备娱乐
准备 睡觉
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
加入我们
京东大数据平台
我们招聘
-数据挖掘工程师 -数据分析师
-BI工程师
-数据产品经理 ……. 简历可发送至：xingzhifeng@
• • 用户画像 京东慧眼
三 大数据创新的商业价值
• • 用户的生活圈 舆情深度挖掘
四 大数据看未来电商发展
电商面临的大数据挑战
商业思维面临的挑战
中国电子商务市 场依然在快速增 长，“红利”时
代还在延续
• 电商的人员构成（传统+互联网）
• 电商的组织架构（业务主导 VS 数据支持）
• 电商的商业目标（GMV VS Data-Driven）
用 户 浏 览
海淘犹豫型
SKU
奶爸奶妈
单身贵族 超级用户
时尚男女
PPT_京东数字业务介绍
供应商
京东商城
目 录
京东商城概况
京东数字业务介绍
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
京东数字业务的优势
京东数字业务的未来
京东数字业务方向
京东数字出版的主要业务方向：
– 在“内容运营”方面以Amazon为学习对象，以电子图书为突破口，逐步渗透到“ 杂志、期刊、多媒体电子书、数字音乐、应用软件（游戏+软件）、视频影像”等 各个领域，最终使京东成为国内最大的数字内容销售商； – 在“平台建设”方面以苹果iCloud为学习对象，在京东现有强大的电子商务平台 基础上，搭建“多元化数字内容服务平台”，将京东商城打造成全球知名、全国 第一的“多元化商销售平台（实体商品+零售商品）”；
在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食
品等11大类数万个品牌80余万种优质商品，日订单处理量超过22万单， 网站日均页面浏览量超过4500万。2010年，京东商城成为国内首家销售 额超过百亿的网络零售企业，占中国网络零售市场仹额的32.5%。
目 录
京东商城概况
京东数字业务介绍
用户资源：优质
年龄： •30岁以下 65% • 31-40岁 30% • 40岁以上 5% 学历： •高中以下 6%
•大学专科 25%
• 大学 54%
性别：
•男性 83% •女性 17% 地域： •北上广用户占比61.92%
主流消费 群体
高素质 群体
• 硕士及以上 15%
2200万
活跃用户
注册用户
个人计算机
智能手机 Android、iOS、 Windows phone7、 Web OS等 平板电脑 Android、iOS；
非智能手机 MTK、展讯等系统 平台，第二期实 现，Java实现
京东应用架构设计
核心业务精简（利于稳定），非核 心业务多样化。如，主交易服务、 通用交易服务
台、仓储平台、物流平台、支付平
台、广告平台等 • 基础业务下沉，可复用。如用户、
商品、类目、促销、时效等
4. 区分主流程、辅流程
• 分清哪些是电商的主流程。运行时，
3. 隔离不同类型的业务
• 交易业务是签订买家和卖家之间的
优先保证主流程的顺利完成，辅流
6 618经验
容量规划
• 容量指标选择 • 压测 • 服务关系分析 • SLA制定 • 依赖治理
• 监测容量指标数 据 • 为扩容、降级、 降级提供依据
• 下单调用链分析：每 笔交易对应tps • 单量预测：根据历史 数据，预测618单量 • 根据调用链模型，估 算各节点业务峰值
下单调用链模型
下单调用链
7 总结
架构总结
解耦/拆分
1. 2. 3. 4. 电商业务域 核心、非核心业务 主流程、辅流程 业务规则分离
抽象
集成
1. 跨业务域调用异步 2. 非核心业务异步
复用
1. 基础业务下沉，可 复用
治理
1. 厘清业务边界、 作用域
业务
应用
1. 2. 3. 4.
应用集群水平扩展 按业务域分离应用 按功能分离应用 按稳定性分离应用
应用抽象化：应用只依赖服务抽象， 不依赖服务实现细节、位置 数据库抽象化：应用只依赖逻辑数据 库，不需要关心物理库的位置和分片 服务器抽象化：应用虚拟化部署，不 需要关心实体机配置，动态调配资源
•
不过度设计
5
•
架构原则
容错设计
4 3
•
松耦合
服务自治：服务能彼此独立修改、 部署、发布和管理。避免引发连 锁反应 集群容错：应用系统集群，避免 单点
台、仓储平台、物流平台、支付平
台、广告平台等 • 基础业务下沉，可复用。如用户、
商品、类目、促销、时效等
4. 区分主流程、辅流程
• 分清哪些是电商的主流程。运行时，
3. 隔离不同类型的业务
• 交易业务是签订买家和卖家之间的
优先保证主流程的顺利完成，辅流
6 618经验
容量规划
• 容量指标选择 • 压测 • 服务关系分析 • SLA制定 • 依赖治理
• 监测容量指标数 据 • 为扩容、降级、 降级提供依据
• 下单调用链分析：每 笔交易对应tps • 单量预测：根据历史 数据，预测618单量 • 根据调用链模型，估 算各节点业务峰值
下单调用链模型
下单调用链
7 总结
架构总结
解耦/拆分
1. 2. 3. 4. 电商业务域 核心、非核心业务 主流程、辅流程 业务规则分离
抽象
集成
1. 跨业务域调用异步 2. 非核心业务异步
复用
1. 基础业务下沉，可 复用
治理
1. 厘清业务边界、 作用域
业务
应用
1. 2. 3. 4.
应用集群水平扩展 按业务域分离应用 按功能分离应用 按稳定性分离应用
应用抽象化：应用只依赖服务抽象， 不依赖服务实现细节、位置 数据库抽象化：应用只依赖逻辑数据 库，不需要关心物理库的位置和分片 服务器抽象化：应用虚拟化部署，不 需要关心实体机配置，动态调配资源
•
不过度设计
5
•
架构原则
容错设计
4 3
•
松耦合
服务自治：服务能彼此独立修改、 部署、发布和管理。避免引发连 锁反应 集群容错：应用系统集群，避免 单点
京东架构设计(京东-吴博)
1. 高可用性
系统架构简单清晰，应用系统间耦合 低，容易水平扩展，业务功能增改方 便快捷
自动化运维。整体系统可用性99.99%，单个 系统可用性99.999%。全年故障时间整个系统 不超过50分钟，单个系统故障不超过5分钟
1 架构愿景
质量要求
可用性 互操作性 可管理性
性能
可靠性 可扩展性 安全性
概念 完整性
2、Rs计算：Rs = s0 + s(影响关系) 其中，s0 = s0 * 10 s(影响关系) = y1*b1 + y2*b2 + ... + ym*bm y = f（系统分级）
二、修正后的风险指数：C = Cp * Rs * Ca
Cp: 修正后发生故障可能性。根据618预案评估 Ca: 修正后发现和解决故障能力。根据618预案评估
可扩展性
成本
2 JD架构
架构组成和关键点
业务架构
应用架构
数据架构
技术架构
解耦
拆分
抽象
集成
复用
治理
目 录 CONTENTS
架构愿景 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 618经验
2 业务架构
业务架构设计原则
1. 业务平台化
• 业务平台化，相互独立。 如交易平 台、仓储平台、物流平台、支付平 台、广告平台等
数据架构
3 数据异构
• 源数据和目标数据内容相同时， 做索引异构。如商品库不同维度
• 内容不同时，做数据库异构。如 订单买家库和卖家库。
6 合理使用缓存
• 数据库有能力支撑时，尽量不 要引入缓存
• 合理利用缓存做容灾
5 用Mysql数据库
• 除成本因素外，Mysql的数据 库扩展性和支持高并发的能力 较强，公司研发和运维在这方 面积累了大量经验
《京东商城案例分析》课件
对创业者的启示与建议
关注市场需求
创业者应该关注市场需求，了解消费者的需求和习惯，提供有针 对性的产品和服务。
重视团队建设
一个优秀的团队是创业成功的关键，创业者应该注重团队建设，发 挥团队成员的潜力。
创新引领市场
创业者应该通过创新引领市场，打破传统思维模式，发掘新的商业 机会。
05
结论
京东商城的价值与意义
加强数据安全保护
建立完善的数据安全保护机制 ，采用加密技术、数据备份等
措施保障用户数据安全。
未来的发展方向
拓展国际市场
随着国内市场的竞争加剧，京东商城可以拓 展国际市场，寻求更大的发展空间。
深化供应链合作
与供应商深化合作，优化供应链管理，降低 成本。
加强品牌建设
通过品牌营销、提升产品质量等方式提升品 牌影响力。
随着用户数据的积累，如何保障用户数据 的安全和隐私成为京东商城需要重视的问 题。
对策与解决方案
加强市场研究与定位
深入研究消费者需求，明确自 身定位，提供差异化的产品和
服务。
技术研发投入
加大技术研发投入，引进和培 养技术人才，保持技术领先优 势。
优化物流配送体系
通过建设仓储中心、采用智能 物流技术等方式提高物流配送 效率。
《京东商城案例分 析》ppt课件
目 录
• 京东商城简介 • 京东商城的成功因素 • 京东商城的挑战与对策 • 京东商城的案例启示 • 结论
01
京东商城简介
公司背景与发展历程
1998年，刘强东创立京东多媒体，即京东商城的前身 。
2014年，京东在美国纳斯达克上市，成为全球最大的 综合性电商平台之一。
对未来的展望与期待持续Fra bibliotek新京东商城应继续保持创新精神，不断探索新 的业务模式和产品，以满足不断变化的市场 需求，保持竞争优势。
京东快递智慧物流战略下的技术创新和应用
京东快递智慧物流战略下的技术创新和应用京东快递作为中国领先的电商企业，近年来在智慧物流领域取得了许多突破性的技术创新和应用。
在京东快递智慧物流战略的指引下，技术创新和应用不断提升了运输效率、降低了成本、提高了客户满意度，成为京东快递可持续发展的关键因素。
首先，京东快递引入了物流大数据和人工智能技术，实现了物流过程的智能化。
通过对海量的物流数据进行分析和挖掘，京东快递能够预测货物运输路径、运输时间和库存需求，进而优化调度和运输计划。
同时，京东快递还利用人工智能技术对物流操作进行自动化处理，减少了人力成本和错误率。
例如，京东快递引入了智能机器人和自动化分拣设备，大大提高了分拣速度和准确度，为下一步的配送提供了有力的支持。
其次，京东快递利用物联网技术实现了物流过程的全程监控和追踪。
物流过程中的各个环节，例如运输车辆、仓库和包裹等，均与物联网系统连接，实时传输和共享信息。
这使得京东快递能够实时监控货物的位置、温度和状态等信息，减少货物丢失和损坏的风险，并且为客户提供准确的物流信息查询服务。
此外，京东快递还利用物联网技术优化了车辆调度和路线规划，提高了运输效率和节能减排效果。
同时，京东快递积极推广无人配送技术，提升了配送效率和便利性。
无人配送技术主要通过无人机和无人车等无人载具实现。
京东快递通过与合作伙伴共同研发和测试，已经成功实现了无人机的商业化配送服务。
通过无人机配送，京东快递能够突破地理限制，提供远程和急件配送服务，进一步缩短了配送时间。
此外，京东快递还在城市部分地区实现了无人车的自动送货，不仅提高了配送效率，还减少了交通拥堵和环境污染。
最后，京东快递还积极倡导可持续发展和绿色物流。
为了减少包装废物和物流碳排放，京东快递推广可回收包装材料和纸质快递袋，并且优化了包装设计和运输方式，减少了包裹的运输体积和重量。
此外，京东快递还利用太阳能和新能源车辆等绿色能源，降低了物流活动的碳排放。
这些举措既降低了物流成本，也减少了对环境的影响，实现了经济和环境效益的双赢。
大数据技术原理与应用-完整版ppt课件
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖 掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视 化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构 建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数 据安全
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联