袋鼠云数据智能业务布局及平台介绍
分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈
数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。
今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。
（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。
）该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。
经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。
在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。
袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。
EasyCloud平台：云资源监控界面发现其问题如下：1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。
2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。
3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。
4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题；针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。
短期解决方案：思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。
1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。
2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。
3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。
4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。
袋鼠云数据智能解决方案
袋鼠云数据智能解决方案1.数据中台袋鼠云数据智能通过构建数据中台，将企业内部各个业务系统的数据集中管理和整合，实现了数据的标准化、一致性和可信度。
数据中台使企业能够更好地应对数据分散、冗余和不一致的问题，提供了一套完整的数据治理和管理机制。
企业可以使用数据中台来整合、清洗、分析和挖掘数据，从而更好地洞察业务运行情况和市场趋势，支持决策和创新。
2.智能运维袋鼠云数据智能还提供了智能运维功能，帮助企业实现运维工作的自动化和智能化。
通过将数据中台与现场设备和传感器连接起来，实现实时监测和远程诊断，企业可以及时发现和解决设备故障和问题，避免生产中断和损失。
同时，通过数据分析和机器学习算法，智能运维可以预测设备故障和优化维护计划，提高设备的可靠性和利用率。
3.优势-一体化解决方案：袋鼠云数据智能提供了一体化的数据管理、分析和运维功能，帮助企业实现数据和运维的无缝集成。
企业不再需要购买和整合多个软件和系统，降低了成本和复杂度。
-灵活和可扩展：袋鼠云数据智能提供了丰富的模块和组件，可以根据企业的需求和规模进行定制和拓展。
企业可以根据自身的业务特点和发展需求，选择所需的功能和服务，实现个性化和可持续的发展。
-高可靠性和安全性：袋鼠云数据智能采用先进的技术和安全措施，保护企业的数据和系统安全。
通过备份、冗余和灾备机制，确保数据的可靠性和可用性。
同时，采用权限管理和加密技术，保护数据的隐私和机密性。
总结：袋鼠云数据智能是一种可靠和灵活的解决方案，通过数据中台和智能运维，帮助企业实现数据管理和运维的自动化和智能化。
企业可以更好地管理和利用数据，提高业务效率和决策水平。
通过采用袋鼠云数据智能，企业可以快速响应市场变化，提高竞争力和创新能力。
袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案
袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案袋鼠云数据智能(数据中台、智能运维)解决方案1.背景1.1 介绍袋鼠云数据智能解决方案的背景和目的1.2 解释为什么数据中台和智能运维是重要的1.3 概述袋鼠云数据智能解决方案的优势和特点2.数据中台2.1 介绍数据中台的定义和作用2.2 解释数据中台的核心组成部分2.2.1 数据采集与存储2.2.2 数据清洗与预处理2.2.3 数据集成与共享2.2.4 数据标准化与元数据管理2.2.5 数据分析与挖掘2.3 详细描述袋鼠云数据中台解决方案的功能和架构2.4 案例分析：介绍一个成功应用袋鼠云数据中台解决方案的实例3.智能运维3.1 介绍智能运维的概念和目标3.2 解释智能运维的关键技术和方法3.2.1 数据采集与监控3.2.2 异常检测与故障预测3.2.3 自动化运维与优化3.3 详细描述袋鼠云智能运维解决方案的功能和架构3.4 案例分析：介绍一个成功应用袋鼠云智能运维解决方案的实例4.实施与部署4.1 介绍袋鼠云数据智能解决方案的实施流程和步骤4.1.1 环境准备4.1.2 解决方案配置4.1.3 数据导入与处理4.1.4 系统集成与测试4.1.5 上线与运维4.2 提供技术支持和培训计划5.附件5.1 袋鼠云数据智能解决方案详细介绍文档5.2 案例分析数据集5.3 技术支持和培训资料附录：本文所涉及的法律名词及注释：- 数据中台：是指将组织内部各个部门的数据汇总、整理，并提供给相关的应用程序和业务流程使用的中央化数据平台。
- 智能运维：是指利用和机器学习等技术，对设备和系统进行自动化监控和管理，以提高系统稳定性和效率。
中国联通基于智能云平台精细化运营方案
中国联通基于智能云平台精细化运营方案中国联通基于智能云平台精细化运营方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展和智能化的不断普及，中国联通作为国内领先的电信运营商，在面对竞争激烈的市场环境下，需要借助智能云平台来实现精细化运营，提高服务质量和用户体验。
二、智能云平台概述智能云平台是指基于云计算和大数据技术的一种运营管理系统，它可以通过数据分析和智能算法，实现对用户需求和运营业务的深入洞察，从而精细化运营。
智能云平台可以提供多种功能模块，包括用户画像、数据分析、运营决策、智能推荐等。
三、精细化运营方案1. 用户画像通过智能云平台，中国联通可以实时采集并分析用户的通信行为、消费习惯和社交关系等信息，从而形成用户画像。
通过用户画像，中国联通可以更好地了解用户需求，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户黏性。
同时，用户画像也可以帮助中国联通精确定位不同用户群体，进行精细化营销活动。
2. 数据分析通过智能云平台，中国联通可以对海量用户数据进行实时分析。
通过数据分析，中国联通可以发现用户行为规律、需求趋势和潜在问题，为运营决策提供科学依据。
例如，通过分析用户的通信行为，可以预测用户的流量需求，从而合理规划网络资源；通过分析用户的消费习惯，可以个性化推荐套餐和增值服务，提高用户满意度；通过分析用户的社交关系，可以实现精准营销和口碑传播。
3. 运营决策智能云平台可以根据数据分析结果，提供个性化的运营决策。
例如，在网络优化方面，可以根据用户的通信行为和流量需求，合理配置网络资源，提高网络质量和覆盖率；在产品发展方面，可以根据用户的消费习惯和需求趋势，开发具有差异化竞争优势的产品和服务；在市场推广方面，可以根据用户画像和社交关系，实现精准营销和口碑传播。
4. 智能推荐通过智能云平台，中国联通可以基于用户画像和数据分析结果，实现精准推荐。
例如，根据用户的消费习惯和需求趋势，可以推荐适合用户的套餐和增值服务；根据用户的社交关系和口碑传播，可以推荐适合用户的推广活动和优惠券；根据用户的通信行为和流量需求，可以推荐适合用户的流量包和话费充值优惠等。
盈动资本投资案例
盈动资本投资案例2016年的整个上半年，整个创投圈被「凛冬将至」的乌云笼罩，但对投资人来说，资本寒冬期恰恰是投资布局项目的好时期，泡沫与喧闹散去，投机者散场，投资人不再被热浪裹挟，会更加清晰地判断哪些才是真正的创业方向，哪些才是真正值得投资的项目。
2016年，我们成立了技术组、金融组和文创组，将2016年的投资方向锁定在互联网金融（互联网保险、资产端创新等）、泛智能（大数据、云计算、机器人等）、泛文化（消费升级等）三个领域。
互联网金融领域:开始众筹、魔方金服等泛智能领域:袋鼠云、买买买等泛文化领域:伯凡时间、口袋育儿、呆小贺、洋葱范（印度）、素食星球、云莱坞、幕星社、instreet等其他:鲜在时、图涂TuSDK等（PS：由于投资项目处在早期阶段，尊重创业者的想法，部分项目未能列在其中）我们专注这三个领域，why？为此，我们专门去采访了大象。
大象往沙发里一陷，回答了我们一堆的问题，于是有了下面长长的对「why」的回应，为什么盈动要关注这三个领域，以及盈动2016年会做些什么。
1、商业模式浅层次的创新的价值和机会越来越少，流量红利接近尾声，技术创新等深度创新将会接下来的趋势。
一方面，商业模式类创新的项目因为可复制性强，能够标准化批量生产，对于存量市场来说，其价值和机会已经越来越少，流量红利逐渐接近尾声。
不断出现的并购大潮已经验证了这一点。
2016上半年总体资本市场之所以会出现寒冬的本质原因就是创新乏力，依然有太多项目缺乏技术积淀而单纯希望通过流量运营方式变现。
流量红利之后，纵向的新技术等驱动的深度创新型项目才可能有未来。
另一方面，我们现在正在经历一个互联网化的过程，传统行业试图嫁接互联网基因来提高运作效率，利用技术的工具去嫁接云计算与大数据。
中国目前已经逐渐由互联网时代真正走入智能化时代，人工智能、大数据、云计算的重要性逐渐凸显，创业者和期待转型的传统企业都意识到上云以及数据服务的价值。
所投案例分析：袋鼠云：基于对泛智能时代大趋势的判断所投资的袋鼠云主要是面向企业端为公司提供数据服务与云服务。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。
随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。
市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。
技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。
智能监控,在袋鼠云日志运用中都经历了什么……
技本功丨智能监控，在袋鼠云日志运用中都经历了什么……作者：大鹏，袋鼠云日志团队后端开发工程师传统监控范围小，智能监控效率高，你说到底怎么用？大鹏给你来支招~传统监控是通过对监控项设置一个固定值（阈值），当监控项指标超过这个阈值时就通知人们关注这个指标项。
传统监控一般适用于一定范围波动的业务指标：比如磁盘的使用率，CPU的使用率等，当指标超过一定值时就意味着系统可能出现故障，但是遇到波动范围比较大的场景时；比如某银行的交易09：00~18:00之间交易量大，在其他时间交易量可能为0，工作日交易一般，非工作日交易剧增；比如某网站的点击量在白天很大，在深夜点击量可能为0，如果使用传统监控对上面的场景进行指标监控，往往不能很好的反映系统和业务的状态，产生很多误报的情况，增加人工成本，而且甚至会让人们对告警产生麻木，不信任感。
技术架构模型训练器：云日志以固定频率采集的业务指标形成时间序列，输送到模型训练器中，模型训练器有一系列的数学模型组成（可动态添加），每个模型都得到预测值，观察值与预测值之前存在的误差，对比误差我们将得到一个与业务最匹配的数学模型。
利用这个训练出的最佳模型，输入未来时间点，得到预测值，绘制未来业务图。
异常检测器：训练的数学模型预测的值与实际的观察值存在一定的误差，这个残差系列输送到异常检测器中，异常检测器也是由一系列的数学模型组成（可动态添加），模型检查的误差点与业务的异常点最匹配的模型将作为异常检测模型，将后续检测出的异常点发送给预警系统。
时间序列建模采集的时间序列数据并非是散乱，毫无规律的一组数据，它往往伴随业务的变化而变化，有的具有很强的周期性规则，有的具有相对平滑的趋势，我们需要利用对应的数学模型来拟合，一下是我们常用的几种数学模型。
对不同特征的时间序列，不同的数学模型所计算出的误差也截然不同，我们从以下列表的指标来衡量这些数学模型的匹配度。
在经过以上指标衡量预测模型的优劣后，我得到最契合业务的拟合曲线，得到最佳的训练模型。
大数据技术在光伏产业的应用
袋鼠云助力光伏产业 | 基于阿里云数加平台做算法预测随着大数据技术的蓬勃发展，现在关于大数据技术在各行各业的实践也如火如荼。
那么当大数据技术遇到光伏行业会产生何样的化学反应呢？下面就和大家一起分享一下袋鼠云是如何使用阿里云数加平台和机器学习平台助力光伏行业的。
说明：为保护客户数据隐私，本文未透露客户名称，并将相关数据进行了马赛克处理。
01 光伏大数据实践简介一光伏行业为什么适合大数据技术原因有二：光伏行业涉及的数据面很“广”；光伏行业涉及的数据量很“多”。
图一从狭义上来看：光伏行业拥有各个电站实时采集的光伏发电数据以及周边环境数据从广义上来看：光伏数据除了光伏电站全生命周期（规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易）的所有数据外，太阳辐射数据、气象数据、地理数据以及一些购电协议等相关业务数据，也包括其中。
二光伏大数据应用的价值1. 电力调度国家能源局下发的《2015年度全国光伏年度计划新增并网规模表》征求意见稿显示，2015年全国新增光伏发电并网规模将高达15GW。
随着光伏发电量在社会发电总量所占的比例越来越高，目前光伏电站所监测的发电数据仅用于常规运维及计量计价的现状急需改变。
通过对整个光伏发电数据的检测，将光伏发电加入到整个电网调度之中，这也是未来的一种趋势。
如此背景下，光伏发电企业急需解决的一个问题，则是如何准确地了解到自身能产生多大规模的电力供应。
在此基础上，才能通过对大数据技术的运用，对设备状态、电能负载等数据的分析、挖掘，实现精准调度，做到分布式电源的有效共享。
图二2. 提升用电效率《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》将“积极开展电力需求侧管理和能效管理，完善有序用电和节约用电制度”列为五项基本原则的重要内容，明确要“通过运用现代信息技术、培育电能服务、实施需求响应等，促进供需平衡和节能减排”。
在这种大背景下，光伏电站以及正在开展分布式光伏项目的企业也应积极参与，与需求侧响应管理相配合，提升发电能效。
数据交易所里在干啥
数据交易所里在干啥目录1. 什么是数据交易所？ (2)1.1 概念简介 (2)1.2 数据交易所的模式 (3)1.3 数据交易所的发展趋势 (4)2. 数据交易所的功能 (6)2.1 数据供求匹配 (7)2.2 数据安全与隐私保护 (8)2.3 数据质量评估 (9)2.4 数据交易流程 (10)3. 数据交易所的参与方 (12)3.1 数据提供方 (13)3.1.1 商业企业 (15)3.1.2 研究机构 (16)3.1.3 个人用户 (17)3.2 数据需求方 (18)3.2.1 商业企业 (19)3.2.2 行业联盟 (20)3.2.3 研究机构 (21)4. 数据交易所的应用场景 (22)4.1 商业场景 (23)4.1.1 市场营销和精准广告 (24)4.1.2 产品研发和市场洞察 (26)4.1.3 风险管理和欺诈检测 (27)4.2 研究场景 (29)4.2.1 科学研究和数据共享 (30)4.2.2 社会调查和公共政策分析 (32)5. 数据交易所面临的挑战与机遇 (33)5.1 数据安全与隐私保护 (35)5.2 数据标准化与互操作性 (36)5.3 监管政策与法律框架 (38)5.4 技术发展与创新 (39)1. 什么是数据交易所？数据交易所是一个专门用于促进数据流通、交易与共享的平台。
在这个虚拟的市场中，数据拥有者和数据需求者能够基于数据市场规则，安全、合规、有效地进行数据交换和交易。
数据交易所不仅仅是技术的实现，更是数据管理和治理创新的产物，它的目的在于解决数据分散、孤岛化问题，推动数据要素市场化。
该平台通过搭建一个数据商品化的市场机制，将数据资产的价值明确化和可交易化，从而为数据市场赋予更强的流动性和活跃度。
数据交易所还具有严格的安全保障和隐私保护措施，确保数据在整个交易过程中的安全性和隐私性。
在数据交易所运作过程中，还会依据一套系统的数据确权和定价机制，确保各参与方利益的平衡，促进数据产业的健康发展。
基于大数据的智能农产品销售平台搭建方案
基于大数据的智能农产品销售平台搭建方案第一章：项目背景与需求分析 (3)1.1 农产品销售现状 (3)1.2 智能农产品销售平台建设需求 (3)1.3 市场前景分析 (3)第二章：平台架构设计 (4)2.1 系统架构设计 (4)2.2 技术选型与框架 (4)2.3 数据处理流程 (5)第三章：数据采集与处理 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器采集 (5)3.1.2 网络爬虫 (5)3.1.3 用户行为数据 (5)3.2 数据预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (6)3.2.3 特征提取 (6)3.3 数据存储与管理 (6)3.3.1 数据存储 (6)3.3.2 数据管理 (6)3.3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.4 数据可视化 (6)第四章：农产品智能推荐系统 (6)4.1 推荐算法选择 (6)4.2 用户画像构建 (7)4.3 商品画像构建 (7)第五章：智能定价策略 (8)5.1 定价模型构建 (8)5.2 价格调整策略 (8)5.3 价格预测 (8)第六章：用户服务与互动 (9)6.1 用户服务功能设计 (9)6.1.1 用户注册与登录 (9)6.1.2 个人中心 (9)6.1.3 商品搜索与推荐 (9)6.1.4 在线支付与物流跟踪 (9)6.1.5 客户服务 (10)6.2 互动营销策略 (10)6.2.1 社交分享 (10)6.2.2 用户评论与评分 (10)6.2.3 优惠活动 (10)6.2.4 会员制度 (10)6.3 客户服务与反馈 (10)6.3.1 客户服务 (10)6.3.2 反馈渠道 (10)6.3.3 反馈处理与改进 (10)第七章：物流配送优化 (11)7.1 物流配送模式选择 (11)7.2 配送路径优化 (11)7.3 物流成本控制 (11)第八章：平台安全与隐私保护 (12)8.1 数据安全策略 (12)8.1.1 数据加密 (12)8.1.2 数据备份与恢复 (12)8.1.3 数据访问控制 (13)8.2 用户隐私保护 (13)8.2.1 用户信息收集 (13)8.2.2 用户信息存储与处理 (13)8.2.3 用户信息共享与传输 (13)8.3 法律法规遵守 (13)8.3.1 法律法规遵循 (13)8.3.2 政策合规 (13)8.3.3 用户权益保护 (14)第九章：平台运营与维护 (14)9.1 运营策略制定 (14)9.2 平台维护与更新 (14)9.3 市场推广与品牌建设 (15)第十章：项目评估与展望 (15)10.1 项目效果评估 (15)10.1.1 销售数据分析 (15)10.1.2 技术应用评估 (15)10.1.3 用户满意度调查 (15)10.2 风险分析与管理 (16)10.2.1 技术风险 (16)10.2.2 市场风险 (16)10.2.3 法律风险 (16)10.3 项目未来展望 (16)10.3.1 技术升级与拓展 (16)10.3.2 市场拓展与渠道建设 (16)10.3.3 社会责任与可持续发展 (16)10.3.4 跨界融合与创新 (16)第一章：项目背景与需求分析1.1 农产品销售现状我国农业现代化进程的加快，农产品产量逐年增加，品种日益丰富。
观云长系统介绍(2020)
自定义属性 标签管理 套餐商品
库存管理
采购管理 调拨 盘点
其他出入库
自动化配置
店铺选仓 快递策略 商品选仓 商品选快递 转化、推送 消息管理 库存同步
会员管理
会员标签 会员营销
订单自动化
自动审单 售后配置 合并策略 赠品策略 拆分策略 标签策略
财务结算
对账 应收应付 开票管理
数据安全
云服务器全面安全管理 让数据资产风险最低
高效容灾
服务器快速备灾 突发情况确保业务流畅
系统稳定
通用语言开发 技术性能稳定、API对接快速
开发语言 基础框架
Web应用服务器 负载均衡 性能监控
WEB: Java/Javascript/HTML/CSS、RF: C# WEB: SpringMVC/Mybatis/Shiro、 RF: 基于 .net的WEC应用开发 Apache Tomcat 7 阿里云SLB 袋鼠云EasyCloud
WMS
复核环节核验效期
降低退换货率，提高猫超收货比 分渠道处理临期产品，加速商品周转
批次管理、便于做批次处理如召回、销毁等 设置效期预警、禁发，杜绝误发风险
观云长系统快消行业实践：营销策略 128项运营策略，满足快消电商运营几乎所有场景
按订单赠送 按会员等级赠送 按活动等级赠送 价格区间赠送 件数区间赠送 满种类赠送
支持SAAS化应用与私有化部署
SAAS云端应用
企业无需购置服务器、统一运维、系统迭代
私有化部署
企业额外购置服务器、系统买断、版本迭代
信息安全保障
191项信息安全审计
【 代码安全 】
信息安全最高权限
【 权限安全 】
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
上海联通智慧云产品介绍
生态圈建设与未来发展
技术创新引领发展
加强与合作伙伴在技术创新方面的合作，引 领智慧城市发展方向。
持续拓展合作伙伴
上海联通将不断拓展与各类优秀企业的合作， 共同打造智慧城市生态圈。
跨界融合助力转型
推动不同行业之间的跨界融合，助力城市全 面数字化转型。
05பைடு நூலகம்
产品购买与实施流程
产品购买方式与流程
线上购买
定制开发
根据用户需求，提供定制化开 发服务，为用户量身打造符合
实际需求的产品功能。
06
产品未来发展与展望
技术发展趋势与产品创新
5G技术融合
随着5G技术的普及，上海联通智慧云产品将进一步与5G技术融合，提升数据传输速度和 云服务体验。
AI与大数据应用
利用人工智能和大数据技术，实现更智能化的数据处理和分析，为用户提供更精准的服务 。
促进创新
智慧云产品为用户提供了无限的想象空间和可能性， 可促进用户的创新和发展。
02
产品功能与特性
云计算服务
计算资源
01
提供虚拟机、容器、函数计算等计算资源，满足不同应用场景
的需求。
存储服务
02
提供块存储、对象存储、文件存储等存储服务，保障数据的安
全、可靠和高效。
云网络
03
提供虚拟私有云、专线接入、VPN等网络服务，实现灵活、安
上海联通智慧云产品 介绍
目录
• 产品概述 • 产品功能与特性 • 产品应用场景与案例 • 产品合作伙伴与生态圈 • 产品购买与实施流程 • 产品未来发展与展望
01
产品概述
产品定义与特点
定义
灵活扩展
智慧云产品是上海联通推出的一款云计算 服务，它基于云计算技术，提供计算、存 储、网络等资源服务。
袋鼠云公司解读报告2020年06月
公司解读报告
公司名称：袋鼠云
生成时间：2020.06.08
声明：
1、本报告仅供客户作为商业决策的参考资料，数据来自
公开渠道。
客户在做商业决策时、仅供参考，IT桔子并
不承担客户决策所可能带来的商业风险。
2、未经IT桔子书面同意，本报告不得以任何形式全部
或部分提供给第三方，或者在公开渠道进行传播。
IT桔子是关注互联网新经济行业的投融资数据库和商业信息服务提供商，数据服务包括公司、创业者、细分领域、投资机构、投资者、投资事件、新闻、产品等。
产品服务包括但不限于：IT桔子网站和APP、API 数据服务、IT桔子智讯投资管理系统、线下活动、数据和信息服务等。
宇星智能运营管理云平台
宇星智能运营管理云平台1. 简介宇星智能运营管理云平台是一款为企业提供全方位运营管理解决方案的云平台。
该平台集成了多个功能模块，包括销售管理、库存管理、财务管理、人力资源管理等，旨在帮助企业提升运营效率、降低成本、增强竞争力。
2. 功能模块2.1 销售管理宇星智能运营管理云平台提供了完善的销售管理功能，包括订单管理、客户管理、销售预测等。
企业可以通过平台对销售过程进行全面监控和管理，实时了解订单状态、客户需求，并进行销售业绩分析。
这有助于企业提高销售效率、加强客户关系、优化销售策略。
2.2 库存管理库存管理是企业运营中非常重要的一环。
宇星智能运营管理云平台提供了库存管理功能，支持库存盘点、入库出库管理、库存预警等。
企业可以通过平台实时掌握库存情况，避免库存过多或过少造成的损失，提高库存周转率。
2.3 财务管理财务管理是企业运营中的核心功能之一。
宇星智能运营管理云平台提供了财务管理功能，包括财务报表、应收应付款管理、税务管理等。
企业可以通过平台进行财务数据的统计、分析、报告，提高财务决策的准确性和效率。
2.4 人力资源管理人力资源是企业的核心资源之一。
宇星智能运营管理云平台提供了人力资源管理功能，包括员工信息管理、薪资管理、考勤管理等。
企业可以通过平台集中管理员工信息，提高人力资源的配置和利用效率，降低人力资源管理的成本和风险。
3. 优势3.1 一体化管理宇星智能运营管理云平台集成了多个功能模块，实现了一体化的运营管理。
企业可以通过一个平台完成多个业务功能的管理，避免了不同系统之间的数据不一致和重复输入的问题。
3.2 实时监控与分析宇星智能运营管理云平台可以实时监控和分析企业的运营数据。
通过数据的可视化展示和分析，企业可以随时掌握业务情况，及时做出决策。
这有助于企业快速反应市场变化，做出正确的经营策略。
3.3 安全可靠宇星智能运营管理云平台采用了先进的安全技术和机制，确保企业的数据安全和隐私保护。
互联网加智慧仓储大数据一体化管理平台建设方案
06
实施计划与运营方 案
实施计划
需求调研与分析
对现有仓储管理系统进行深 入调研，了解业务需求和痛 点，分析实施过程中可能遇
到的难点和挑战。
系统架构设计
根据需求分析结果，设计系 统的整体架构，包括功能模 块、数据流程、技术选型等
大数据分析与挖掘
总结词
大数据分析与挖掘是智慧仓储的升华。
详细描述
通过大数据技术，对采集到的数据进行分析与挖掘，发现隐藏在数据背后的规律 和趋势，为决策者提供更有价值的参考信息，助力仓储业的持续发展。
04
安全保障措施
数据安全保障
数据加密
01
采用数据加密技术，对敏感数据进行加密存储，确保
数据的安全性。
仓储管理系统
总结词
仓储管理系统是实现仓库高效运营的关键。
详细描述
基于互联网和物联网技术，构建一个集库存管理、订单处理、人员调度等功能 于一体的仓储管理系统，提高仓库的空间利用率和货物运转效率。
物联网技术的应用
总结词
物联网技术是实现智慧仓储的重要手段。
详细描述
通过物联网技术，实现设备的互联互通，提高货物在仓库内的自动化、智能化水平，降低人工成本，提高运营效 率。
运营方案
制定运营策略
根据市场需求和竞争 状况，制定合适的运 营策略，包括产品定 位、目标客户、市场 推广等。
建立运营团队
组建专业的运营团队 ，负责系统的日常运 营和维护，解决用户 在使用过程中遇到的 问题。
优化用户体验
通过收集用户反馈和 需求，不断优化系统 的功能和性能，提高 用户的满意度和忠诚 度。
阿里云产品容灾-高可用介绍及架构方案
袋鼠云出品——阿里云高可用-容灾解决方案这两天，一篇名为《IT之家因无法忍受阿里云而迁移至XX云》的文章引起了整个云计算行业的热议。
（袋鼠云CTO江枫还专门写了一篇热评）从目前得到的信息看，其应该是在青岛区域购买了一台云服务器ECS，基于.net和自建SQL Server，并且应用和数据库跑在同一台云服务器上。
IT之家，所有应用都部署在单台ECS上，不具备高可用的特性。
即便阿里云产品本身就有容灾、高可用的特征，但是因为一些用户对阿里云产品的不了解和自身应用架构不够合理，也根本无法使其发挥该优势。
其实，IT之家的事情不是个例，有很多其他企业在这方面很头疼。
所以，袋鼠云技术专家结合以往实践经验，总结出了一套切实可行的《阿里云高可用-容灾解决方案》，希望能和各位阿里云上用户一起探讨。
一、阿里云产品容灾-高可用介绍1、SLB 容灾-高可用介绍阿里云SLB产品使用开源软件LVS＋keeplived实现4层的负载均衡。
采用淘宝的Tengine实现7层的负载均衡。
所有负载均衡均采用集群部署，集群之间实时会话同步，以消除服务器单点，提升冗余，保证服务稳定。
在各个地域采用多物理机房部署，实现同城容灾。
SLB在整体设计上让其可用性高达99.99%。
且能够根据应用负载进行弹性扩容，在任意一台SLB故障或流量波动等情况下都能做到不中断对外服务。
图一2、ECS 容灾-高可用介绍云服务器ECS实例是一个虚拟的计算环境，包含了CPU、内存、操作系统、磁盘、带宽等最基础的服务器组件，是ECS提供给每个用户的操作实体，就如同我们平时使用的虚机。
但需要确认的是，ECS自身是没有容灾和高可用方面的功能。
所以当我们在单台ECS服务器上部署各种应用时，特别是对于那些将应用服务，数据库服务等都打包安装在单台ECS服务器时就更要注意这点了。
那ECS自身没有容灾-高可用这样的功能，对于在单台ECS上部署各种服务，一旦ECS 故障就只能眼睁睁的看着它down机对外停止服务么？此时，如果产品自身没有容灾和高可用功能，我们可以从架构上来弥补这个短板。
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