大陸電子商務巨擎阿里巴巴的雙十一購物節, 是一場雲端處理, 後勤部署和網路流量管理方面的最大挑戰, 為增加訂單需求同時維持系統穩定性, 運算技術是幕後最大功臣. 據Techwireasia報導, 2009年阿里巴巴購物平台每秒處理400張訂單, 2016年提升到1.7萬張, 2017年雙十一購物節高峰期每秒處理多達32.5萬張訂單, 年增48%. 隨著業務日益複雜, 對運算能力, 訂貨支付能力, 物流安排等基礎設施帶來壓力. 為此, 阿里巴巴已經投資2個關鍵技術領域, 分別為雲端運算管理和人工智慧(AI). 增強用戶體驗是導入新科技的目標, 包括順暢的使用經驗, 以及客制化體驗. 阿里巴巴軟體工程師表示, 幾年前每個人都看到相同的推薦與產品, 現在平台可以做到更個人化, 用戶甚至可以看到朋友的推薦. 阿里巴巴眼前面臨的2個主要挑戰是保持不斷成長的需求, 同時在物流系統愈來愈複雜下保持IT成本不變. 報導指出, 阿里巴巴系統已採用更多自動化功能, 特別是自動端到端負載測試, 避免系統基礎設施因需求過大而崩潰, 白白損失訂單. 用於負載測試系統的端到端工具包括所有系統流量數據的匿名類比, 流量數據是阿里巴巴多年來的用戶記錄. 阿里巴巴工程師在不同負載標準上重複類比流量, 在測試過程中, 機器智能和自動縮放系統將對這些負載做出反應, 調整資源分配並確保系統穩定. 如果流量處於高峰, 機器演演算法會將任何剩餘容量轉移到付款和訂單需求, 而一些不必要的批量分析工作可以迅速降級, 以利騰出空間, 這些重新分配系統由阿里巴巴的調度AI '達靈' 來運作. 因為系統可以自主運作, 因此可減輕工程師的負擔. 由於阿里巴巴的基礎設施日益自動化, 正在降低對人力的依賴. 報導指出, 線上系統本身, 包括自動縮放, 協同定位技術等關鍵工具都是自主運作, 或者只需要非常少的人機互動. 網路營運方面也整合全自動錯誤檢測和複原工具, 避免網路流量出現問題, 讓原本需要10分鐘的工作, 可以在10秒內完成. 在這2年的負載測試中, 阿里巴巴預期, 未來手動準備系統工作可節省1千個工時. 生產系統自動化, 更少人為幹預, 更加可靠後, 工程師空出的時間可以專註於提高機器智能, 做更有效的運用.
