본토 전자 상거래 거 대 한 알리바바의 듀얼 11 쇼핑 페스티벌, 시스템의 안정성을 유지 하면서 수요를 높이기 위해 가장 큰 도전의 클라우드 프로세싱, 물류 배포 및 네트워크 트래픽 관리, 컴퓨팅 기술이 무대 뒤에 있다. techwireasia 보고서에 따르면, 2009 Alibaba 쇼핑 플랫폼 처리 400 주문 초당, 2016에 17000, 2017-년 더블 11 쇼핑 일 피크 처리 최대 325000 주문 초당, 48%의 연간 증가. 사업이 점점 복잡 하 게 되는 때, 계산 능력, 순서 지불 능력, 근 수 배열 및 다른 기반에 압력을 가져온다. 이를 위해 Alibaba 2 핵심 기술 분야, 즉, 클라우드 컴퓨팅 관리 및 인공 지능 (AI)에 투자 하고있다. 사용자 경험을 강화 하는 것은 원활한 경험과 맞춤형 경험을 포함 한 신기술 도입의 목표입니다. 알리바바 소프트웨어 엔지니어는 몇 년 전 모두가 동일한 권장 사항 및 제품을 본, 지금은 플랫폼이 더 개인 수 있습니다, 사용자는 심지어 친구의 추천을 볼 수 있다고 말했다. Alibaba 직면 하는 2 개의 주요 도전은 증가 수요를 지키고 점점 복잡 한 근 수 체계에서 변하지 않게 비용 유지 하기 위한 것 이다. 보고서는 알리바바 시스템, 특히 자동 엔드--엔드 부하 테스트, 과도 한 수요와 붕괴 때문에 시스템 인프라를 피하기 위해 더 많은 자동화 기능을 채택 했다 언급, 헛된에서 주문의 손실. 부하 테스트 시스템에 대 한 종단 간 도구는 모든 시스템 트래픽 데이터의 익명 시뮬레이션을 포함 하며 트래픽 데이터는 수 년에 걸쳐 Alibaba의 사용자 레코드입니다. Alibaba 엔지니어는 반복적으로 다른 짐 기준에 소통량을 시뮬레이트 하 고, 테스트 과정 도중, 기계 정보 및 자동 스케일링 시스템은이 짐에 반응 하 고, 자원 할당을 조정해, 체계 안정성을 지킨다. 트래픽이 절정에 있다면, 기계 알고리즘은 지불 및 주문 요구 사항에 남아 있는 용량을 전송 하 고, 일부 불필요 한 대량 분석은 Alibaba의 파견 Ai ' 다 링 '에 의해 운영 되는 공간을 촉진 하기 위해 신속 하 게 저하 될 수 있습니다. 시스템이 자율적으로 작동할 수 있기 때문에 엔지니어의 부담을 줄일 수 있습니다. Alibaba의 인프라가 점점 자동화 되어 서, 인력에 그것의 신뢰를 감소 시키고 있다. 이 보고서는 자동 스케일링, 협업 포지셔닝 기술 및 기타 주요 도구를 포함 한 온라인 시스템 자체는 자율 작동, 또는 인간-컴퓨터 상호 작용의 극히 소수의만을 지적 하고있다. 네트워크 작업은 또한, 트래픽의 문제를 피하기 위해, 그래서 작품의 원래 10 분, 10 초 이내에 완료 될 수 있는 자동 오류 감지 및 복구 도구를 통합 합니다. 이 2 년 부하 테스트에서 Alibaba는 미래의 수동 준비 시스템 작업 시간 1000을 저장할 수 있는 것으로 예상. 생산 시스템 자동화, 더 적은 인간적 인 내정간섭, 믿을 수 있는, 엔지니어는 더 효과적인 사용 하기 위하여 시간을, 기계 정보 개량에 집중 하 고 있습니다.
