aws 助力电商企业创及全球业务拓展webinar+… · aws direct connect ami auto scaling...

AWS 中国（宁夏）区域由西云数据运营AWS 中国（北京）区域由光环新网运营AWS 中国（宁夏）区域由西云数据运营AWS 中国（北京）区域由光环新网运营

AWS 助力电商企业创新及全球业务拓展

汪允璋，AWS 解决方案架构师

AWS 中国（宁夏）区域由西云数据运营AWS 中国（北京）区域由光环新网运营

亚马逊的全方位数字化创新

无人机研发 Kindle 阅读器家庭娱乐

生鲜配送

在线视频

智能家居云计算智能零售


大道至简 - 被亚马逊验证的电商增长飞轮

线下门店

ERP/CRM/SCM

经营分析

数据智能智能客服

增长黑客

电商渠道

即插即用云服务

现代化零售企业：企业信息化从业务支撑向赋能业务创新转型


AWS 电商和零售行业服务产品体系了解详情，请访问：https://aws.amazon.com/cn/retail/

AWS 技术平台，覆盖

电商行业用户整个生

命周期，满足用户增

长飞轮迭代创新：

电商平台研发从SDK、开发框架、测试服

务，到各种开箱即用的平台

服务和机器学习服务，电商

客户可以在 AWS 上快速构建

现代化电商应用。

应用托管和全球分发覆盖全球 AWS 基础架构为电

商平台提供安全稳定的运行环

境，兼具灵活与弹性，大大降

低运维复杂度与成本。

数据智能完整的大数据和 AI 处理工具，

轻松构建电商数据湖，实现数

据驱动的智能客户分析和营销

活动，提升转化率和客户忠诚

市场推广借助于 Amazon 广告平台以

及AWS 用户营销解决方案及

合作伙伴生态，电商客户可以

对自营品牌、独立站和商品进

行有效的推广和运营。


电商客户对平台的核心诉求

安全！安全！安全！稳定！稳定！稳定！

高可用！高可用！高可用！可扩展！可扩展！可扩展！

电商应用托管和全球分发

移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互

用户行为数据收集

真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单

销售预测以图搜图

反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

基石


AWS 如何支撑亚马逊电商年度大促

https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/how-aws-powered-amazons-biggest-day-ever/

• 2016 年 Prime Day 期间承担了全美电商74%的流量

• 2016 年来自美国之外的订单占60%

• 移动 APP 订单每年持续翻倍增长

• 移动用户行为事件比大促前周同一天增长 1666%

• 来自 Amazon.com, Alexa, 和物流中心的 DynamoDB 请求总量达到 3.34万亿次；

• 数千万 Prime 会员有购买行为

https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/prime-day-2017-powered-by-aws/

Amazon DynamoDB 峰值请求 RPS 1290 万/秒

https://aws.amazon.com/cn/blogs/aws/prime-day-2017-powered-by-aws/


米粉节借助 AWS中国创造单日销量吉尼斯世界纪录

200W

+

QPS


抗住不挂之全站高可用性

优良架构+现代化应用程序• 服务吞吐量

• 响应时间• 弹性和可用性• 并发处理能力• 数据库性能

CDN & DNSAmazon

CloudFrontAmazon

Route 53

Load Balancer

ELB/NLB/ALB

云原生高可用服务自定义服务第三方服务

Amazon

S3

API Gateway

容器服务

函数计算

ElastiCache DynamoDB RDS & Aurora DocumentDB

AWS Direct

ConnectAMI

Auto Scaling

EC2

Kinesis MQ & SQS Step Function SNS Cognito


现代化电商应用架构参考

用户 Classic Load

Balancer

Amazon

ElastiCachePostgre

SQL

instance

Amazon

SES

Amazon

S3

Amazon

CloudFront

Order

Creation

Invoices

Online

Payments

Warranty

Claims

Finance

Details

API

Gateway

AWS Direct

Connect

Amazon

CloudFront

Amazon

DynamoDB


利用 AWS 合规安全体系打造客户信任

合规性信息安全平台安全

恶意挖矿黑客勒索恶意机器人黑色产业链

电商平台威胁


满足全球合规性和数据驻留要求Majority out of Global 190 Countries have relevant Laws and Regulations

全球190多个国家中的绝大多数都已经有相关的立法或者条例

• US 美国

• The Act of Promoting the Freedom of Information Act, 2016

2016年《信息自由法案促进法》

• National Network Event Response Plan, 2017

2017年《国家网络事件响应计划》

• EU 欧盟

• General Data Protection Regulation (GDPR), Apr 2016

2016年4月《一般数据保护条例》

• Network Information Security Instruction, Jul 2016

2016年7月《网络与信息系统安全指令》

• China 中国

• Network Security Law of People’s Republic of China, Jun 2017

2017年6月《中华人民共和国网络安全法》https://aws.amazon.com/cn/compliance/gdpr-center/

https://aws.amazon.com/cn/compliance/programs/

https://aws.amazon.com/cn/compliance/gdpr-center/

https://aws.amazon.com/cn/compliance/programs/


亚马逊电商抗 D 和防爬虫

DDoS 是站点可用性风险

防爬虫和机器人是业务诉求

保护站点和你的客户

攻击者发送大量伪造受害者地址的XMLRPC pingback 请求

合法的 WordPress （WP）博客站点，遵循规范并产生大量pinback 请求

目标网站接受到大量 HTTP 请求

Attacker’s

Server

Abused

WP Website

Abused

WP Website

Abused

WP Website

Target

Website

Pingback 攻击（站点 A 到站点 B的XML-RPC 请求）

为了更好的搜索引擎优化 Pingback 被很多博客站点支持

W A F S h i e l d

Desktop

Mobile DNS

Amazon

Route 53

Security & Defense

Other CDN

CDN

Amazon

CloudFront

AWS Shield AWS WAF

Pingback

Filter

x


风控大数据和机器学习

简单风控逻辑：

• 监测 IP 的请求频次• 监测 Chat 发送次数• 监测输入特殊文字• 监测异常位置变化

用户行为分析

• 访问频度• 行为模式

文本分析

• 词频检查• 文字相识度






移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互


真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单


反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

基石


Amazon 生态助力出海电商数字化用户营销

渠道流量网站/APP 体验用户营销

借助 Amazon

Advertising 平台和 AWS

广告类合作伙伴，独立站电

商平台可以实现精准站外引流

和品牌推广。

借助 AWS 平台的丰富服务

功能和全球网络，电商平台

可以迅速触达全球客户；

借助 AWS Pinpoint 等服务，电商站点可以开展智能用户营销活动，拉新、激活、留存、促销、传播相得益彰。消息渠道包括推送通知，短信，

电子邮件，语音消息等。


用户营销闭环

收集设备数据(标准的属性)

收集用户行为数据(事件)

创建定义目标受众

程序化客户交互收集分析客户反馈

(个性化营销 & 事务类)

分析客户偏好预测客户行为衡量客户价值

1 3

45

2

5W1H

目标用户是谁

用户在哪里

用户为什么愿意参与

用什么来引导用户

什么时间来引流

如何执行营销活动


AWS 提供围绕 Pinpoint 的整套用户营销解决方案

客服机器人及自助云联络中心

Amazon Connect AWS IoT

语音和 IoT 服务

事件处理和推荐

AWS Lambda

Amazon PersonalizeAmazon DynamoDB

Amazon S3

数据湖&用户商品信息存储索引

Amazon SNS

AWS Step

functions

消息和自动化流程编排

AWS Amplify

构建现代移动应用

AWS App Sync

群组分析和用户画像

Amazon Kinesis

Amazon EMR Amazon Lex Amazon Polly

Amazon

Pinpoint

收集和掌握更多信息, 选择合适的目标受众, 在合适的时间，选择合适地点，用最佳的方式与用户互动

服务于整个用户生命周期






移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互


真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单


反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

基石


电商微服务化改造升级-从代码共享下沉到共享服务

开源优先，微服务的容器化改造

从类库继续下层到平台服务

无服务器架构是企业微服务的未来

SpringCloud

Netflix OSS

API Gateway

Cognito

User Pools

Amazon DynamoDB

Amazon SNS

Amazon SQS

AWS Step Functions

Amazon Kinesis

Lambda

云原生微服务架构：

你写的所有代码都是关于

业务逻辑的


基于 AWS 造轮子 –广泛的移动开发后台服务支持

用户认证 Auth Analytics

用户行为数据收集和分析

核心

其它支撑服务

REST API

网关Storage

存储Interactions

聊天机器人AR & VR

虚拟客服PubSub

消息订阅

新型数据 API 交互

HTTP Data Source


基于 AWS 的移动电商无服务器架构

高内聚微服务

高性能

高灵活性和可维护性

天然弹性和可扩展架构

集中一站式调试排障

最优化技术栈

移动应用

ALDO 电商后台系统第三方系统

通知






移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互


真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单


反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

基石


大数据已经成为电商新的竞争优势来源

潜在及现有客户群

画像

个性化广告营销推荐

客户分群及新客转

化预测

定制化营销活动行动

分析

关联

价值客户忠诚度计划

客户生命价值

周期

市场活动优化

流失风险评分

下一步活动推

荐

优化市场活动

效率

新品推荐营销

活动

CRM账户信息及客户特征

会员购买交易第三方DMP电商平台行为微信会员俱乐部呼叫中心行为

客户挽留计划

其他品牌客户转化预

测

优化的客户营

销

营销专家：专业化营销

建议

数据科学家：机器学习和预

测模型建立

大数据工程师：海量数据实时处理和非结构数据处理

增加新客户现有客户维护

和消费提升防止客户流失和

竞品客户转换


大数据让大部分零售企业压力山大

Store AnalyzeIngest

1 40 9

5

客户 & 运营数据

客户 & 运营洞察

数据分析管道

传统的数据摄入不能处理当下新的数据类型

局限的分析平台不能构建

新的洞察能力

数据不是“联动的“

数据孤岛阻碍了单一数据来源


大数据管道的正确使用姿势：并行处理，快速试错


实时个性化推荐大数据处理管道

数据收集报表和数据接口存储

处理分析

• 客户点击流• 交易日志

1 40 9

5

个性化推荐结果

移动用户

PC 用户

Analytics

Tools

Online Stylist

Amazon

RedShift

Amazon

Kinesis

AWS

Lambda

Amazon

DynamoDBAWS

Lambda

Amazon S3

Data Storage

• Nordstrom 推荐系统是在线的造型师，它可以在数秒内分析并进行个性化推荐

• 全部部署在AWS上，节省了一半的成本

• 持续交付的能力使得 Nordstrom

可以在一天内数次发布一个应用

• 秒级执行，对比之前的本地架构，分析一次就需要15~20分钟的时间


数据驱动的社区电商

中国最大的口碑营销平台用户在社区互相分享全世界值得

买的好东西商品口碑是中国消费者在购买境

外物品时的重要考量维度

DISCOVER 发现

ACCESS购买

笔记页相关商品福利社商品强大的跨境电商供应链：郑州 & 深圳

保税区独立仓库、香港及中国大陆仓库

数据

社区

电商

产品

市场

搜索

推荐

反欺诈

财务

超过 2亿注册用户日增数据 6TB


小红书的数据团队

统计报表分析需求数据产品

• 社区运营报表

• 电商运营报表

• 用户增长报表

• 财务报表

• ……

• 每天更新超过200张报表

• 社区用户画像

• 电商销售追踪

• 拉新渠道效果

• 优惠券效果分析

• ……

• 每周处理超过50个需求

• 推送

• 薯券发放

• Ab测试

• 财务对帐单

• 个性化搜索和推荐

• 反欺诈

• 面向超过5000万用户


数据平台的诉求和架构

日志收集及处理

线上业务数据 DB ETL

离线定时数据管道处理

Ad hoc 数据分析

定时更新个性化模型

实时线上报表展示

实时更新个性化模型


亚马逊电商的云数据仓库实践

客户背景：大型零售电商企业

业务痛点：

• 海量网络日志需要存储和计算（2TB每天）

• 非结构化数据很难用传统数据库方式耦合

• 查询时间过长，复杂ETL任务常失败

客户需求：

• 快速存储和查询海量数据（亿行／小时）

• 准实时数据流处理和展现（小于1小时）

• 提高数据库稳定性，缩短维护周期

解决方案：

• 利用Amazon S3 提升系统备份和恢复性能

• 通过 Amazon Redshift 的列式存储特性提高复

杂条件下的查询速度

• 构建超过100个节点的集群，改善I/O效率

使用效果：

• 缩短了数据存储的时间（10分钟50亿行）

• SQL查询效率提升5-15倍

• 2年历史数据的计算时间为15分钟左右

• 数据库维护窗口期几乎为0


日志数据从 S3 导入Redshift

的时间

复杂SQL在Redshift中运行效率的提升

Amazon.com 的日志分析服务服务架构图






移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互


真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单


反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

基石


Amazon.com 和机器学习 –悠久历史

个性化推荐建立全新客户体验自动配送/库存管理无人机语音驱动交互

零售业

需求预测

供应商提前预测

定价

包装

替代预测

客户

推荐

产品搜索

产品广告

购物建议

客户问题检测

卖家

欺诈检测

预测性帮助

卖家搜索与抓取

目录

浏览节点分类

元数据验证

审查分析

产品匹配

文本

书内搜索

命名实体提取

综述/透视

抄袭检测

图像

视觉搜索

产品图像增强

品牌追踪

亚马逊电商中的机器学习应用场景


那我们学到了什么？

机器学习需要一套新型堆栈

云规模可扩展适用性

无限的数据

超大规模计算

各步骤都快速

广泛的框架支持能力

持续迭代

训练、部署与运营

开发人员

数据科学家

分析师

ML @ AWS – 我们的使命

将机器学习能力交付给每一位开发人员和数据科学家

前往 ml.aws


AWS 全套 AI 解决方案


机器学习和人工智能服务助力电商数字化创新

根据客户个人特征提供个性化的推荐

亚马逊使用多年的推荐技术 | 内容感知的推荐技术情感分析 | 语音分析

P E R S O N A L I Z E C O M P R E H E N DR E K O G N I T I O N

I M A G E

R E K O G N I T I O N

V I D E O

F O R E C A S T


Zola.com 快速实现个性化搜索

Zola.com 是美国一家以“婚礼注册”为卖点的在线婚礼礼物选购网站，在2018年完成了D轮1亿美元融资。Zola 针对婚礼这一特殊时间，在线上构建一个类似线下的婚礼筹备空间和社区。借助 Amazon Personalize ，Zola 快速实现了个性化搜索功能，可以根据用户画像提供针对性的搜索结果，提高客户满意度。

婚礼策划并非易事。我们希望帮助情侣选择最符合其情况、风格、兴趣以及偏好的礼物或服务。到目前为止，很少通过基于规则的排名、流行度来实现此目标，抑或是近期借助脱机计算的相似度模型。Amazon Personalize 为我们提供了最先进的算法和端到端的个性化解决方案，使我们能够实时响应客户行为。作为小团队，使用 Amazon Personalize 使得我们能够完成本需要更大团队且可能需要 12 到 18 个月或者更长的开发时间才能完成的目标。

Stephane Bailliez，工程副总裁 – Zola.com

P E R S O N A L I Z E

+

“”


Mercado Libre 智能预测海量商品的销售情况

Mercado Libre（中文译名：自由市场）是著名的拉美电商平台，为18个国家的超过2亿用户服务。2017年6月，Mercado Libre入选《麻省理工科技评论》2017 年度全球 50 大最聪明公司”榜单。

借助 Amazon Forecast ， Mercado Libre 轻松完成了对海量 SKU 产品的预测与管理，大大提升了运营效率。

我们一直在使用 Amazon Forecast 来预测海量的不同品类的产品的需求，充分利用 Amazon Forecast 最先进的、随时可用的深度学习算法。Amazon Forecast 负责处理所有繁重工作，包括设置管道、安排重新培训和重新生成预测等，这让我们可以非常轻松地试验数百种模型。

Fernando Croceri，Mercado Libre分析主管

“”



帮助解决电商平台的数据与业务安全性问题

精准人脸识别 | 身份验证 | 元数据提取 | 异常检测 | 信用评比

C O M P R E H E N DR E K O G N I T I O N

I M A G E

R E K O G N I T I O N

V I D E O


自动过滤不当内容的典型架构

用户发送不正当

图片或视频

Amazon

Rekognition

Amazon

Comprehend

Amazon

Lambda

调用 REST API

Amazon

Lambda

调用 REST API

自动触发

自动触发

不当内容

正常内容

判断结果JSON

通过在评论系统/聊天频道中接入 Amazon Rekognition 或 Amazon

Comprehend 等机器学习服务的 API 即可自动判断内容性质，快速得到识别结

果，全程无需机器学习编程及模型训练等工作。

消息放行

屏蔽内容，并自动

执行禁言等操作

用户发送不正当

文字内容


深度学习引擎

N L P 自然语言处理AWS Comprehend

将文本转化为逼真的语言AWS Polly

基于文本和语音的对接口AWS Lex

ASR 自动语音识别

NLU 自然语言理解

Lambda

Function

打造出能自动阅读文稿、理解语意，并用自然语调进行播报的虚拟 AI 主播

3D VR/AR

AI主播对文稿理解并用选择的自然语调念出

对新闻进行语意分析或是翻译


利用机器学习服务实现智能客服

使用 Amazon Connect 与 Amazon Lex, 可以轻松地构建智能虚拟代理来接听电话、将客人与预订相匹配, 并与用户自然互动。

Tim Choate，创始人 CEO

RedAwning 是全球领先的度假租赁平台,提供家庭性质的住房、酒店式预订的服务体验,输入入住日期与用户信息即可在线完成预订。

RedAwning 2017年获得了 Silversmith Capital

Partners 领投的 4000万美元战略投资。

L E X


赋能创造者开发人员

I T 运营人员

数据专家

商务人士

数据科学家

企业领袖

学生


AWS 为电商客户插上飞翔的翅膀




移动先行

拉新

留存激活

推荐

变现

流量

口碑

推送开发

分发数据交互


真机测试

用户群体分析

实时推荐

自动采购下单


反欺诈

智能推荐

智能客服

智能预测

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