當(dāng)脈沖式流量來(lái)襲，零售商不用擔(dān)心后臺(tái)“崩了”

Labubu無(wú)疑是近一年來(lái)的頂流IP。圍繞Labubu展開(kāi)的產(chǎn)品預(yù)售、搶購(gòu)等節(jié)點(diǎn)為泡泡瑪特帶來(lái)了脈沖式的流量引入。若有不慎，導(dǎo)致后臺(tái)崩了，不僅會(huì)限制企業(yè)銷(xiāo)量沖量，也會(huì)帶來(lái)大量客訴，進(jìn)而影響品牌形象。

這種因日常流量與流量洪峰相差極大帶來(lái)的運(yùn)營(yíng)承接問(wèn)題，是大多數(shù)零售企業(yè)進(jìn)入線上線下運(yùn)營(yíng)一體化深水區(qū)所面臨的共性問(wèn)題。搭建數(shù)據(jù)底座，接入一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)，提升數(shù)字化運(yùn)營(yíng)能力正成為實(shí)體零售需要補(bǔ)齊的技能短板。

從業(yè)者基本認(rèn)同了上述趨勢(shì)。零售行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型加速，AI和多云部署成為關(guān)鍵投入方向，打造新一代數(shù)據(jù)底座成為智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。其中一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)作為新一代數(shù)據(jù)底座的核心組成部分，已在零售核心場(chǎng)景產(chǎn)生顯著價(jià)值，例如海底撈、泡泡瑪特、李寧、斯凱奇、雅戈?duì)柕缺姸囝^部企業(yè)均顯示出落地成效。

但就實(shí)體零售企業(yè)大盤(pán)而言，投入智能化轉(zhuǎn)型具有諸多難題，例如成本高、人才少、運(yùn)營(yíng)能力弱等實(shí)際掣肘。尤其是不少零售企業(yè)認(rèn)為，數(shù)字化建設(shè)是“成本中心”的一部分，需要長(zhǎng)期投入因而會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生壓力。

不過(guò)，隨著國(guó)產(chǎn)數(shù)字化建設(shè)升級(jí)，上述問(wèn)題逐步得到解決。OceanBase就是螞蟻集團(tuán)于2010年自研的原生分布式一體化架構(gòu)。它承接了十?dāng)?shù)年的雙十一低層運(yùn)維，在進(jìn)行市場(chǎng)化開(kāi)放后為企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案和服務(wù)，為企業(yè)核心系統(tǒng)提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)底座，促進(jìn)國(guó)產(chǎn)力量升級(jí)。2022年，其推出一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)OB Cloud，正以全球化布局與創(chuàng)新技術(shù)，助力千行百業(yè)邁向數(shù)智化新時(shí)代。

就拿零售企業(yè)更熟悉的云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，OB Cloud用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決80%的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題，比如解決“脈沖流量承載、實(shí)時(shí)分析響應(yīng)、AI應(yīng)用落地”等零售業(yè)務(wù)難題。尤其對(duì)于規(guī)模較小的零售企業(yè)來(lái)說(shuō)，OB Cloud相當(dāng)于一個(gè)性價(jià)比較高的外接CTO團(tuán)隊(duì)，能夠幫助零售企業(yè)快速應(yīng)用落地，使成本中心轉(zhuǎn)化為增長(zhǎng)引擎。

開(kāi)放兩年來(lái)，OB Cloud已經(jīng)接入了200多家零售企業(yè)，實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；涞?。海底撈相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“通過(guò)部署OB Cloud一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)，成功化解億級(jí)會(huì)員系統(tǒng)的高并發(fā)壓力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)營(yíng)成本降低50%，進(jìn)銷(xiāo)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析效率提升45%”。

兩年超200家零售企業(yè)接入

云數(shù)據(jù)庫(kù)具有必然性

現(xiàn)階段，每年以“618”、“雙十一”為代表的大促節(jié)點(diǎn)，是實(shí)體零售商普遍需要面臨的流量洪峰。

國(guó)產(chǎn)運(yùn)動(dòng)品牌李寧就曾遇得承載問(wèn)題。據(jù)其2024年財(cái)報(bào)顯示，李寧電商業(yè)務(wù)已占集團(tuán)營(yíng)收近三成，日均訂單量超20萬(wàn)，大促高峰一度超過(guò)5萬(wàn)單/分鐘。面對(duì)業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng)，原有系統(tǒng)暴露諸多瓶頸：高并發(fā)下出現(xiàn)響應(yīng)延遲、高峰期CPU使用率突破80%、庫(kù)存數(shù)據(jù)同步延遲可能導(dǎo)致超賣(mài)風(fēng)險(xiǎn)、歷史數(shù)據(jù)保存周期短制約業(yè)務(wù)決策，以及大促期間擴(kuò)容宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)從而導(dǎo)致庫(kù)存錯(cuò)誤等問(wèn)題，制約了全渠道庫(kù)存管理和業(yè)務(wù)復(fù)盤(pán)能力。

與李寧面臨類(lèi)似問(wèn)題的企業(yè)不在少數(shù)。企業(yè)若應(yīng)對(duì)得當(dāng)，無(wú)疑能獲得銷(xiāo)量增長(zhǎng)，積累會(huì)員數(shù)據(jù)；但若后臺(tái)支持力有限，有可能出現(xiàn)卡頓、訂單錯(cuò)誤、乃至后臺(tái)崩了等一系列問(wèn)題。也就是說(shuō)，數(shù)字化能力建設(shè)早已不是概念，而是影響企業(yè)營(yíng)收的關(guān)鍵因素。

李寧選擇的解決方案，是經(jīng)過(guò)多輪測(cè)試，選擇將全渠道的訂單管理系統(tǒng)遷移至OB Cloud。作為一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)，OB Cloud具備原生分布式架構(gòu)、自動(dòng)分片、彈性擴(kuò)縮容、多租戶和多可用區(qū)高可用等能力，支持在不大幅改造上層應(yīng)用的前提下實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展與故障秒級(jí)切換，并提供強(qiáng)一致性和多云部署能力，適配企業(yè)全球化與混合云需求。

除了李寧之外，OB Cloud在零售領(lǐng)域獲得階段性進(jìn)展，2年接入了 200 家零售客戶。而OB Cloud已覆蓋亞太、中東、非洲、歐洲、美洲等50 多個(gè)地域，超過(guò)170 個(gè)可用區(qū)，支持阿里云、華為云、騰訊云、百度智能云、AWS、Google Cloud 等主流云基礎(chǔ)設(shè)施，累計(jì)服務(wù)客戶超過(guò)700家，客戶年增速130%。

而且，OB Cloud尤其受到零售、制造、互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的青睞。 服務(wù)客戶包括小米、理想汽車(chē)、上汽大眾、vivo、泡泡瑪特、海底撈、中免日上、高德、攜程，及海外的GCash、PalmPay等電子錢(qián)包。

“我們也有波峰波谷的邏輯。例如近期關(guān)鍵的七夕節(jié)點(diǎn)，可能是我們?nèi)瓿缒暌酝庾罡叻宓臉I(yè)務(wù)點(diǎn)。此外我們還有幾個(gè)平日高峰、低峰，例如下午三點(diǎn)半、四點(diǎn)、六點(diǎn)、十點(diǎn)等。我們會(huì)員登錄、結(jié)賬和互聯(lián)網(wǎng)瀏覽給我們?cè)斐珊芏嗟臎_擊。下沉到數(shù)據(jù)庫(kù)怎么來(lái)做這些壓力的分?jǐn)偅靠隙ǖ美脭?shù)據(jù)庫(kù)的彈性能力，而且要考慮保障我們用最低的成本承載這些業(yè)務(wù)?！焙５讚苹A(chǔ)設(shè)施運(yùn)維總監(jiān)馮杰告訴《第三只眼看零售》。

企業(yè)共同選擇的背后，是零售行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)挑戰(zhàn)及云數(shù)據(jù)庫(kù)顯露必然性。

由OceanBase、愛(ài)分析、雅戈?duì)朇IO王歆、露樂(lè)健康CIO沈剛聯(lián)合出品的《零售一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)白皮書(shū)》顯示，“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)烈度升級(jí)，零售企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行；打造新一代數(shù)據(jù)底座是智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐；一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)是新一代數(shù)據(jù)底座的核心組成部分；OB Cloud 一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)已在零售核心場(chǎng)景產(chǎn)生顯著價(jià)值；一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)選型應(yīng)兼顧產(chǎn)品能力和廠商綜合實(shí)力”。

“一個(gè)穩(wěn)定、高效、智能的數(shù)據(jù)底座，它不僅僅是選擇題，它是每個(gè)CIO和科技團(tuán)隊(duì)要面臨的必答題?！監(jiān)ceanBase CEO楊冰表示。

一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決80%數(shù)據(jù)管理問(wèn)題

重塑零售企業(yè)數(shù)據(jù)底座

在諸多數(shù)字化云服務(wù)商之中，零售企業(yè)為什么要選擇OB Cloud？

《第三只眼看零售》認(rèn)為，一是國(guó)產(chǎn)勢(shì)能升級(jí)，性價(jià)比更高；二是國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)底座及云數(shù)據(jù)庫(kù)適用場(chǎng)景更具針對(duì)性，具有數(shù)據(jù)及經(jīng)驗(yàn)積累；三是國(guó)內(nèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)長(zhǎng)期來(lái)看不受地緣因素影響，更為穩(wěn)定可靠。

“OceanBase從 0 到 1 完全自主研發(fā)，代碼級(jí)可控，大規(guī)模金融核心場(chǎng)景 10 余年可靠性驗(yàn)證；完備的角色權(quán)限管理體系，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和通信全鏈路透明加密，支持國(guó)密算法，通過(guò)等保三級(jí)專(zhuān)項(xiàng)合規(guī)檢測(cè)?！監(jiān)ceanBase公有云事業(yè)部總經(jīng)理尹博學(xué)表示。

具體來(lái)看， OceanBase的云數(shù)據(jù)庫(kù)具有明顯優(yōu)勢(shì)。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)解決80%的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題：在零售行業(yè)，解決“脈沖流量承載、實(shí)時(shí)分析響應(yīng)、AI應(yīng)用落地”等業(yè)務(wù)難題。

首先，OB Cloud能夠彈性應(yīng)對(duì)脈沖流量，無(wú)縫承載零售業(yè)高峰流量，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)韌性與成本效益。

例如，泡泡瑪特利用一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)打造新一代分布式抽盒機(jī)系統(tǒng)，在新品發(fā)售等高并發(fā)場(chǎng)景下， 系統(tǒng)連續(xù)性達(dá)到 99.999%，輕松應(yīng)對(duì)秒殺期間的百倍流量，將擴(kuò)縮容時(shí)間降低了 90%，顯著提升了用戶體驗(yàn)。

其次，OB Cloud可以實(shí)時(shí)分析響應(yīng)，將“滯后經(jīng)驗(yàn)判斷”升級(jí)成“即時(shí)數(shù)據(jù)研判”，賦能智慧零售運(yùn)營(yíng)。

一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)憑借其 HTAP 的能力，允許在同一數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交易處理和實(shí)時(shí)分析。這使得零售企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)庫(kù)存扣減與銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的同步聯(lián)動(dòng)，支持動(dòng)態(tài)定價(jià)、實(shí)時(shí)風(fēng)控和個(gè)性化推薦的秒級(jí)響應(yīng) 。

舉例來(lái)說(shuō)，海底撈利用一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)的毫秒級(jí) HTAP 實(shí)時(shí)決策能力，實(shí)現(xiàn)了“千人千面”的智能推薦，系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析算力提升45%，會(huì)員消費(fèi)金額占總營(yíng)業(yè)額八成以上。

“食材庫(kù)存也是我們進(jìn)銷(xiāo)存的數(shù)據(jù)庫(kù)。它主要的工作是保障我們每天收獲、盤(pán)點(diǎn)，這是有一個(gè)非常明顯的波峰情況，也像會(huì)員運(yùn)營(yíng)一樣，利用縱向和橫向的彈性擴(kuò)展能力去做，并且我們庫(kù)存這么一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，它還用了OB Cloud雙節(jié)點(diǎn)分流來(lái)保障我們用更低的規(guī)格來(lái)保障盤(pán)點(diǎn)過(guò)程中很高TP的需求?！瘪T杰舉例稱(chēng)。

最后，OB Cloud可以激活零售企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，加速 AI 應(yīng)用落地，實(shí)現(xiàn)敏捷業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

“AI這兩年發(fā)展比較迅速，但是AI是一個(gè)技術(shù)，它很難契合我們實(shí)際運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，這是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。目前我們來(lái)看，我們落地企業(yè)比較成功的AI項(xiàng)目，基本上都是解決我們重復(fù)勞動(dòng)力，還有我們準(zhǔn)確性的問(wèn)題，我們把這些落到AI上和一些機(jī)器學(xué)習(xí)上收益蠻高的，真正對(duì)于C端服務(wù)體驗(yàn)的點(diǎn)，目前我們也是在不斷的嘗試?！瘪T杰在采訪中提到。

而OceanBase一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)其多模一體化（尤其對(duì)向量的支持）和 SQL+AI 能力，實(shí)現(xiàn)了高效的數(shù)據(jù)預(yù) 處理、企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和 AI 應(yīng)用加速。其“向量+RAG(檢索增強(qiáng)生成)”能力能夠?qū)⑸唐吩u(píng) 論、用戶畫(huà)像等非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向量化并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)。 這顯著降低了 AI Agent 的調(diào)用門(mén)檻，加速了智能選品、智能客服、個(gè)性化導(dǎo)購(gòu)等 AI 應(yīng)用的落地。

比如，伯俊科技利用一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)的 AI 原生能力，構(gòu)建統(tǒng)一企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)，通過(guò) SQL+AI 向 量融合查詢，讓導(dǎo)購(gòu) Agent 能理解自然語(yǔ)言，實(shí)時(shí)檢索最相關(guān)答案，顯著提升了線上客服的首 次解決率和線下導(dǎo)購(gòu)的專(zhuān)業(yè)能力。

更為關(guān)鍵的是，OceanBase并非新興企業(yè)。它通過(guò)雙十一場(chǎng)景的海量數(shù)據(jù)考驗(yàn)說(shuō)明，經(jīng)受了十?dāng)?shù)年考驗(yàn)?，F(xiàn)階段向零售企業(yè)推廣，具有明顯優(yōu)勢(shì)。這種一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)的彈性透明擴(kuò)展能力為企業(yè)帶來(lái)了雙重收益:增強(qiáng)運(yùn)營(yíng)韌性和顯著節(jié)約成本。使 IT 成為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的靈活伙伴，支持積極的增長(zhǎng)戰(zhàn)略，同時(shí)避免了高昂的基礎(chǔ)設(shè)施成本。

換句話說(shuō)，以O(shè)ceanBase為代表的一體化云數(shù)據(jù)庫(kù)在解決流量、庫(kù)存與AI落地等問(wèn)題的基礎(chǔ)上，重塑零售企業(yè)數(shù)據(jù)底座，逐步從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)樵鲩L(zhǎng)引擎，因而值得零售企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注。