至顶网CIO与应用频道 11月23日 北京消息: 近日,山西省神利便利连锁有限公司(以下简称:神利便利)正式签约成为华为云的线上用户,华为云将为其提供为期三年的服务。在这个以商品零售为载体,为市民提供十几种网上服务的便利连锁有限公司中,华为云以其可靠、安全、灵活的特性,为神利便利提供总部与100多家线下门店的多系统交互,并为其新业务上线提供平台支持。
神利便利连锁有限公司成立于2014年1月,是神利集团旗下的子公司,公司以预包装食品、日用百货销售为载体,为市民提供全方位服务,24小时超长营业时间,365天不间断为市民提供服务,其依托神利集团的商流、信息流和物流等综合优势,致力于建立一公里便民,利民生活服务圈,利用销售平台为基础,拓展服务平台。近年来,神利便利不断调整优化运营模式、拓展多元化服务,通过线上互动与线下体验,构成互联网完整的“便利店+”生态链,在迅速开店的基础上创新思维、创新管理模式、经营模式、积极探索在大数据下的信息管理模式和方法。
与大多数传统企业IT建设模式一样,神利便利在总部自建了1个数据中心,每个分店均有一台服务器承载日常业务,每天的交易数据通过分店的服务器上传至总部数据中心。然而随着传统业务的数据量快速增长、新业务的不断更新,现有IT架构已难以满足业务发展的需求,主要体现在以下几方面:
1.现有数据中心的IT设备随着新开门店的加速,其功能特性已难以满足日渐增长的交易数据量需求,按照传统模式更新IT硬件设备,无法准确预估访问量,无法准确部署业务规模。如果部署不足则服务器无法支撑业务;部署超出则导致物理设备资源浪费,成本增加;此外,还面临着数据安全风险级别提高,大数据分析遇到瓶颈等问题。
2.随着店面数量的快速扩增,其自建核心数据库高并发响应压力大,除了需要不断投入硬件资源外,公司还需要成立专业的设备维护团队保证业务的稳定运行。但高昂的设备和人员成本投入,也将制约神利便利新业务的创新与发展。
3.未来神利便利将把店面向晋城市外扩增,扩增后分店与数据中心之间距离较远,店面间互联互通难,信息共享程度低,现有的网络架构已经不能满足公司的发展,而且部署成本直线上升,给公司发展和扩展带来了资金上的压力;
4.神利便利采用“互联网+”理念,致力于构建完整的“便利店+”生态链,通过线上互动与线下体验,使其服务内容不断迭代创新。这就要求其业务平台能够满足敏捷开发及快速迭代等挑战,并且保证硬件资源自动弹性增长,而传统IT架构则难以匹配神利便利的新业务需求。
为满足神利便利店面快速扩增和业务创新的需求、最大化的减少运营成本,神利便利需要构建一个先进、可靠的IT架构。为此,神利便利选择了华为云电商解决方案,将其微信交易系统、会员积分系统、供应链系统以及其B2B业务系统布置在弹性云服务器上,核心数据库采用高性能云主机,每台云主机上挂载云硬盘;同时数据中心部署在华为云上,其门店、批发商、供货商通过互联网直接访问云主机进行相应的业务处理;另一方面,各个门店和公司内网之间通过互联网建立SSL_VPN隧道,实现内网互通,具体架构如下:
弹性架构,稳定承载突增流量:
华为云具备弹性架构的特点,可满足业务快速增长需要的资源,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,同时提升运维效率。而云硬盘提供持久性块存储的服务,通过数据冗余和缓存加速等多项技术,提供高可用性和持久性,以及稳定的低时延性能。神利便利业务系统云化上线后整体架构非常稳定的承载了这些迅猛的突增流量。
降低建设与运维成本:
利用华为云服务运营方式,极大降低了神利便利的运营成本。首先,华为提供底层运维保证,减少了客户自行维护工作,降低了运维成本。同时,华为云平台根据神利便利业务需求和业务策略,自动调整弹性计算资源,通过服务租赁方式大幅减少硬件投资;并且随着便利店店面在其他省市的扩增,其业务数据流均在华为云上,解决了地域距离远,内部互联互通难等问题。
7天业务快速部署:
华为云服务基础设施资源,从方案确定、资源部署再到系统上线仅用了不到7天的时间,其快速、低成本的业务部署方式,全面满足了神利便利业务快速上线的需求。
作为创新的云服务供应商,华为云电商解决方案,致力于做企业业务全流程数字化转型的牵引机,帮助客户畅联亿万用户,实现百万并发、可靠交易。神利便利与华为云相结合的模式,不仅降低了神利便利的IT系统建设与运维成本,也满足了神利便利当前十几种线上线下便民服务业务的开展。利用华为云服务作为企业IT运营基础平台,将逐渐成为中小型企业、初创企业的IT系统建设趋势。正如神利便利负责人所言:“有华为云专业的维护团队,相比我们自己搭建管理数据中心,更为安全放心。
好文章,需要你的鼓励
本文揭示了AI时代CIO的七项关键行为特征,基于对多位CIO和AI专家的深度访谈。专家指出,AI精通的CIO需具备实用AI素养、战略视野和变革领导力,能将技术与业务战略对齐,建立强大数据治理基础。文章详细解析了分析型AI、生成式AI和智能体AI三大技术领域,强调数据基础的重要性,并提出CIO应从项目思维转向产品思维,通过跨职能团队实现端到端价值交付。
斯坦福大学等机构联合开发的CIFT系统首次解决了机器人"近视眼"问题,通过精确控制真实数据和合成数据的混合比例,让机器人在陌生环境中的表现提升54%以上。该系统包含多视角视频增强引擎MVAug和数据组合优化策略,能够预测数据失效的"去相干点",确保机器人学习真正重要的任务特征而非环境表象,为实用化通用机器人奠定了重要基础。
尽管苹果在AI竞赛中看似落后,但其私有云计算基础设施展现了技术优势。当行业为追赶大语言模型而降低隐私标准时,苹果坚持原则,开发出保护用户数据隐私的技术方案。谷歌最新宣布的类似实施方案验证了苹果技术路线的正确性,这可能推动其他AI实验室采用相同做法,为用户隐私带来重大胜利。
香港中文大学研究团队开发的Search-R3系统成功解决了大语言模型推理与搜索分离的问题,通过两阶段训练让AI在深度思考过程中直接生成搜索向量。该系统在多个领域测试中显著超越现有方法,特别是启用推理后性能提升明显,为AI系统设计提供了推理与搜索统一的新范式,展现了从专门化向通用化发展的重要方向。