技术驱动的力量
--《京东技术解密》试读有感
初次了解到京东这个电商平台是在2009年,在教研室里从师兄那里了解到京东是买电子产品比较放心的平台。第一次在京东上买的是一件衣服,当时京东页面还没有今天这么复杂,比较简单。闲话不说那么多了,步入正题。
技术驱动的力量
《京东技术解密》这本书讲诉了京东的发展历程,记录了和易迅等网购平台整合的过程,团队建设方面,还包括京东技术能手的经历。从这本书中,我们可以看到技术驱动的力量,以及京东成功的秘诀“倒三角”战略:建立出色的团队,打造财务、物流和技术三大核心系统,降低成本、提升效率,为用户带来最佳体验。
京东的十年,是技术驱动成长的。从2004年刚上线时一组展示IT产品的网页,技术部门只有四五人的小组,到如今的覆盖PC端、移动端,完成支撑物流、订单、交易、商品、财务系统的电商平台,超过4000人的技术研发团队。京东只用了十年快速崛起,从一个中国型的电子商务公司,变成产业链的整合者。京东在这个过程中,在围绕管理提升、组织能力和组织协同方面,京东进行了有益的探索和尝试。
打造最有影响力的团队
《京东技术解密》这本书分享了京东技术团队管理理念,以及技术团队的规模由小变大过程中最需要注意和预防的问题。
京东的技术团队目前有超过4000名员工,拥有北京、上海、深圳、成都、沈阳五大研究院。要管理4000多人的团队,京东把组织结构优化放在了第一位,将职能化结构:产品部、研发部、测试部以及运维部门,当产品线、项目和人员多了以后,部门的协作就很困难。京东对技术团队做了调整,研发体系分为9大模块,基本是上按照客户、事业部的组织形式来划分的。整个结构调整大大提升了客户的满意度,而每一个部门的客户都是明确的,所以部门的主要职责可聚焦为提高客户满意度。京东的结构调整的实践,对其他平台都有积极的参考价值。
从京东的经验来看,当技术团队变大以后,文化、氛围是最重要的。成熟的团队要有一个愿景,几十人的团队靠身体力行,几百人的团队靠体系,几千人的团队要靠愿景。有愿景以后团队就有使命感、自豪感和成就感。 在团队管理方面,京东注重团队的文化和氛围,在研发部内部建立、 信任、分享和成长的氛围。其次,研发管理中有很多问题是结构的问题,团队到几千人的时候,京东特别关注人才结构,注重人才梯队的建设。
京东大数据平台的发展经验
大数据战略是京东重点战略方向之一,京东大数据的应用价值已经体现在公司业务的各个方面。如:用户消费行为深度挖掘、EDM 精准营销策略实施、销量预测与库房自动补货、搜索推荐系统的持续优化,广告精准投放技术等,这一系列对公司运营至关重要的项目背后,都是对大数据创新应用的不断探索与研究。
京东大数据平台的经验是从集中式到如今的分布式,从Oracle 数据仓库到京东自建数据库JDW2.0,放弃小型机等专用系统借助集群优势。在前期上业务扩展过快,计算能力不足时京东从集群方面入手。在业务增加,系统海量数据累积时,从操作系统级别和应用级别优化,针对具体业务来优化。从京东大数据团队的经验看,搭建大数据平台,最初选择有Oracle RAC小型机,在Oracle BIEE商业智能平台上提高数据处理效率。基于Hadoop,Mapreduce作为计算引擎的分布式数据仓库,搭建集群的方式,从第一版集群40台机器,第二版机器增加到110台,升级万兆带宽后,第三版服务器增加到200台,第四版集群服务器数量达到310台。在Oracle退出京东数据仓库后,集群服务器数量增加到800台。
京东大数据平台能够在线实时分析,通过客户的浏览产品,推荐商品。精准分析并获取到客户的需求,通过客户的购买力,获取到客户需求,推荐合适的商品,获取数据库中合适产品推荐给客户。京东大数据平台涉及到以下关键技术:
(1) Hadoop集群应用:构建大数据挖掘平台,可以应用在用户消费行为深度挖掘、EDM 精准营销策略实施、销量预测与库房自动补货、搜索推荐系统的持续优化,广告精准投放技术等方面。
(2) 基于Storm的分布式流数据计算:实时计算,实时数据太重要了,在客户在搜索时,在搜索结果中显示已购买、已浏览就是实时计算的结果。
(3) 基于Spark、PrestoDB的即时查询:解决海量数据下的客户搜索和查询,快速响应。
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