阿里投資1000億未來的背后，菜鳥智慧物流面臨了哪些技術(shù)挑戰(zhàn)與機(jī)遇？有哪些技術(shù)實(shí)踐能推助智慧物流發(fā)展，又值得我們關(guān)注呢？
作為與零售、金融并列的“商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施”，阿里巴巴的菜鳥網(wǎng)絡(luò)成立的四年間里已經(jīng)建構(gòu)了一張數(shù)據(jù)化、智能化和社會(huì)化的物流網(wǎng)絡(luò)干絡(luò)，以支撐全社會(huì)的商品配送需求。2017年，阿里稱未來五年繼續(xù)加持1000億投入，加大布局新零售與物流全球化。再1000億未來的背后，有哪些技術(shù)實(shí)踐能推助智慧物流發(fā)展，又值得我們關(guān)注呢？
在近日舉辦的菜鳥網(wǎng)絡(luò)2018技術(shù)論壇深圳站上，圍繞智慧物流背后的成長(zhǎng)和關(guān)鍵技術(shù)，來自菜鳥網(wǎng)絡(luò)的四名技術(shù)資深專家與兩百余位開發(fā)者們深度分享了菜鳥網(wǎng)絡(luò)物流智能化、自動(dòng)化、全球化的技術(shù)實(shí)踐與架構(gòu)演進(jìn)。由于完整篇幅有限，僅以介紹關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)容為主。
菜鳥智慧物流面臨了哪些技術(shù)挑戰(zhàn)與機(jī)遇
菜鳥網(wǎng)絡(luò)國(guó)際物流部技術(shù)專家唐韌從全球物流格局與機(jī)遇、菜鳥網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)及技術(shù)全景、菜鳥所面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)以及用哪些技術(shù)去解決問題、物流未來的技術(shù)前瞻等幾個(gè)維度進(jìn)行解析。
全球物流格局與機(jī)遇
中國(guó)和美國(guó)是全球兩大經(jīng)濟(jì)體，但國(guó)家的需求密度分布、人口分布差異導(dǎo)致了物流格局的區(qū)別。實(shí)際上，中國(guó)物流大而不強(qiáng)，其物流成本占到整個(gè)GDP的15%;符合現(xiàn)代物流要求倉(cāng)儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)只占12%;由于同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)非常嚴(yán)重，導(dǎo)致包裹單價(jià)的逐年下降;全國(guó)2000多萬(wàn)臺(tái)貨車的空駛率加重了環(huán)境的污染;員工的留存率低，導(dǎo)致快遞服務(wù)質(zhì)量參差不齊;物流企業(yè)沒有數(shù)據(jù)互聯(lián)，信息孤島。
未來全球化的趨勢(shì)不可阻擋，阿里巴巴鋪設(shè)了五個(gè)全球戰(zhàn)略，全球買、全球游、全球賣、全球付以及最核心的全球運(yùn)。馬云曾提出的EWTP概念——即全球電子貿(mào)易平臺(tái)，在今年的WCO大會(huì)上對(duì)其進(jìn)行了升級(jí)，改為EWTTP。
菜鳥網(wǎng)絡(luò)目前覆蓋了全球224個(gè)國(guó)家，從2013年初創(chuàng)到至今的五年發(fā)展，雙十一訂單從1.67億突破了2017年8.12億的跨越，且實(shí)現(xiàn)了電子訂單的在線化，快遞當(dāng)日達(dá)和次日達(dá)，達(dá)到了全球通關(guān)一體化的平臺(tái)。
菜鳥網(wǎng)絡(luò)有五大業(yè)務(wù)板塊，一是打造端對(duì)端一體化體驗(yàn)的快遞網(wǎng)絡(luò)，二是實(shí)現(xiàn)全局供應(yīng)鏈的優(yōu)化倉(cāng)配網(wǎng)絡(luò)，三是實(shí)現(xiàn)全球買、全球賣的跨境網(wǎng)絡(luò)，四是實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者體驗(yàn)的末端網(wǎng)絡(luò)，五是方便農(nóng)村的巨大海量消費(fèi)的農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)。
業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)與背后技術(shù)
菜鳥物流架構(gòu)分為三層，底層是實(shí)現(xiàn)全球物流最核心的物流基礎(chǔ)設(shè)施；中間層是基于基礎(chǔ)設(shè)施搭建的智能倉(cāng)配網(wǎng)絡(luò)和配送網(wǎng)絡(luò);最頂層是訂單全局優(yōu)化引擎來實(shí)現(xiàn)倉(cāng)配協(xié)同。
菜鳥技術(shù)大圖
用戶的購(gòu)買選擇是基于菜鳥網(wǎng)絡(luò)整合的資源、線路以及商品背后的物流屬性相連接，計(jì)算出商品服務(wù)的物流表達(dá)，從而透射到電商的網(wǎng)站上。
消費(fèi)者選擇商品下單后會(huì)進(jìn)入菜鳥物流大腦，首先是決策層——基于商品的大小、重量、離消費(fèi)者的路徑調(diào)動(dòng)智能路由，它會(huì)獲取相關(guān)的履行路由的路徑和線路。
拿到線路后可能有很多的侯選集;然后接著是對(duì)旅行成本的決策，即基于時(shí)效、成本的綜合決策來選擇最終的調(diào)度;最后通過所謂的link平臺(tái)來調(diào)度物流資源的服務(wù)商，對(duì)整個(gè)包裹進(jìn)行旅行。
最終，再把所有的旅行完之后的數(shù)據(jù)沉淀下來，輸入供應(yīng)鏈管理的平臺(tái)，來實(shí)現(xiàn)對(duì)商家需求能力的計(jì)劃以及供給計(jì)劃的優(yōu)化，從而讓商家能夠更好的進(jìn)行銷量的預(yù)測(cè)，讓它的倉(cāng)儲(chǔ)選擇、品類規(guī)劃能夠做更好的優(yōu)化，比如把商品推送到離消費(fèi)者最近的倉(cāng)。
電商交易平臺(tái)
菜鳥網(wǎng)絡(luò)在2015年推出了電子面單，面單的左側(cè)連接著物流合作伙伴，右側(cè)連接著商家ERP系統(tǒng)，提供了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)將包裹實(shí)現(xiàn)了在線。目前物流的核心環(huán)節(jié)叫倉(cāng)配。在倉(cāng)配供應(yīng)鏈的智能規(guī)劃平臺(tái)里，實(shí)現(xiàn)了智能選倉(cāng)、智能分倉(cāng)、智能預(yù)測(cè)，從而給商家提供完全無縫連接的智能補(bǔ)貨能力，以及倉(cāng)儲(chǔ)內(nèi)部的智能入庫(kù)、智能上架，實(shí)現(xiàn)分揀和調(diào)撥的有序。
全球化的發(fā)展越來越快，國(guó)內(nèi)講究深度，即精細(xì)化的物流提升，而國(guó)際講究廣度它包括三個(gè)平臺(tái)，全球倉(cāng)儲(chǔ)平臺(tái)、全球配送平臺(tái)、全球通關(guān)平臺(tái)。
菜鳥技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)分為四大域，最底層是三方域；上一層是平臺(tái)域，包括電商平臺(tái)、統(tǒng)一物流集成平臺(tái)、數(shù)據(jù)平臺(tái)；再往上是業(yè)務(wù)云，即菜鳥整個(gè)智慧物流的形成核心；最上層是客戶域，包括消費(fèi)者、商家、物流商。
應(yīng)用視覺下的基礎(chǔ)架構(gòu)體系從下到上是整個(gè)運(yùn)用的周期，底層是基于物流云和阿里塔內(nèi)高密度的混合云，實(shí)現(xiàn)隨用隨彈;中間層是通過調(diào)度決策、成本分析實(shí)現(xiàn)能力和計(jì)算能力需求的彈性；最上層是應(yīng)用、托管、編譯、運(yùn)行等環(huán)境。
未來的指揮物流前瞻
未來5年是智慧物流加速期，將致力于實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)物流平臺(tái)的連接，人工智能和大數(shù)據(jù)算法是物流智能化的基礎(chǔ)，最終未來物流的大前景是會(huì)實(shí)現(xiàn)通過系統(tǒng)鏈路以及工業(yè)級(jí)IOT的連接，實(shí)現(xiàn)整體的柔性自動(dòng)化。
物流無人技術(shù)應(yīng)用與探討
菜鳥網(wǎng)絡(luò)資深技術(shù)專家哥德在他的演講中為大家重點(diǎn)介紹了菜鳥的一款智能配送機(jī)器人——菜鳥小G背后的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和創(chuàng)新，以及菜鳥ET實(shí)驗(yàn)室對(duì)物流無人技術(shù)的展望。
如果把包裹定義為物理空間上任意一個(gè)物理的移動(dòng)，那么包裹是無處不在。按照馬云的預(yù)測(cè)，估計(jì)在2025年其包裹量一天將達(dá)到10億件。面對(duì)包裹配送量激增的挑戰(zhàn)，菜鳥以求以末端配送機(jī)器人去應(yīng)對(duì)相應(yīng)的配送人員不足、人力耗費(fèi)等情況。2017年，菜鳥發(fā)布了兩款菜鳥小G，第一個(gè)是菜鳥小G2代，將其定義為園區(qū)范圍內(nèi)去進(jìn)行配送;第二個(gè)是小G Plus，將其定義為開放街道環(huán)境中做配送，強(qiáng)調(diào)性能、展貨量和速度。
菜鳥小G系統(tǒng)架構(gòu)
菜鳥小G的系統(tǒng)架構(gòu)包括：傳感器，即眼睛、耳朵；計(jì)算單位，即大腦；執(zhí)行機(jī)構(gòu)，即手腳。
所有的傳感器都有適合的場(chǎng)景和不適合的場(chǎng)景，對(duì)于特殊的材質(zhì)將選用超聲額外的傳感器進(jìn)行感知;所有的傳感器的數(shù)據(jù)會(huì)輸入計(jì)算模塊，其計(jì)算模塊有：一是高精度地圖，對(duì)靜態(tài)場(chǎng)景的識(shí)別和處理；二是定位，處理結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的識(shí)別。而識(shí)別部分更關(guān)心動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)、跟蹤、預(yù)測(cè)，包括分割等等。
關(guān)于3D Lidar slam，Slam算法非常注重回環(huán)優(yōu)化的問題，但Slam算法永遠(yuǎn)不可能處理非常龐大的場(chǎng)景，需要借助地圖拼接的技術(shù)，小塊構(gòu)建不同Slam的3D點(diǎn)云，進(jìn)行無縫拼接。關(guān)于3D Visual Slam，它是基于攝像機(jī)做的Slam室內(nèi)項(xiàng)目，其視覺對(duì)整個(gè)特征、紋理、環(huán)境有很高的要求。Slam技術(shù)的難點(diǎn)是需要同時(shí)做定位和構(gòu)建地圖，即聯(lián)合優(yōu)化問題。
機(jī)器人運(yùn)行過程中需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)可以運(yùn)行的地點(diǎn)，感知交通標(biāo)志線、倒影、遠(yuǎn)處的光斑、看不到里面的紋理等，并進(jìn)行預(yù)測(cè)。
菜鳥小G現(xiàn)狀與物流無人技術(shù)展望
自動(dòng)化方面包括結(jié)構(gòu)化環(huán)境和非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，菜鳥小G處理非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，對(duì)每一個(gè)單個(gè)機(jī)器人來說，它比結(jié)構(gòu)化環(huán)境要難，因?yàn)橄啾冉Y(jié)構(gòu)化環(huán)境中，其碰到的技術(shù)挑戰(zhàn)是不同的。
關(guān)于菜鳥小G跑在街上被人抱走的疑問。首先，機(jī)器人后臺(tái)有非常完備的監(jiān)控措施，其所有傳感器都有完備的監(jiān)控;其次，機(jī)器人在地圖上有實(shí)時(shí)跟蹤的定位。最后，視頻監(jiān)控。而關(guān)于機(jī)器人或者無人駕駛有三個(gè)要素：一是Scalability，這取決于規(guī)模大小，不同的規(guī)模有不一樣的概念；二是Robustness；三是Adaptive，自適應(yīng)性。在中小規(guī)模、靜態(tài)化的、相對(duì)單一的環(huán)境里，問題已經(jīng)解決得相對(duì)比較好；但超大規(guī)模、動(dòng)態(tài)的、異構(gòu)化的環(huán)境里面問題的解決，其挑戰(zhàn)非常巨大。
機(jī)器人的技術(shù)比無人駕駛更難。無人駕駛在結(jié)構(gòu)化環(huán)境跑，其要解決的問題僅僅是相對(duì)決策和選擇有限，此外，很少會(huì)面臨人為阻攔的問題，但末端機(jī)器人卻不一定。
相對(duì)于街道的配送服務(wù)，學(xué)校的配送更加困難。首先，復(fù)雜在于人車不分流，沒有機(jī)動(dòng)車道和非機(jī)動(dòng)車道的概念；第二，十字路口沒有紅綠燈，沒有紅燈停、綠燈行的概念；第三，不需要考慮逆行的事情。而在街道中，會(huì)自行檢測(cè)紅綠燈信號(hào)燈情況，進(jìn)行選擇是否穿過馬路，進(jìn)行提供最基礎(chǔ)的配送服務(wù)。
未來除了對(duì)末端機(jī)器人做商業(yè)化的探索和末端場(chǎng)景之外，菜鳥還會(huì)對(duì)卡車高速公路配送技術(shù)進(jìn)行拓展性研究。而對(duì)終局的判斷，菜鳥ET實(shí)驗(yàn)室預(yù)測(cè)，未來10億級(jí)包裹的配送中可能有超過50%以上的包裹將由智能配送機(jī)器人完成。
物流自動(dòng)化創(chuàng)新應(yīng)用和技術(shù)實(shí)踐
接下來的演講中，菜鳥網(wǎng)絡(luò)資深專家元享就為大家分享了菜鳥在物流自動(dòng)化方面的創(chuàng)新研究和應(yīng)用，以及實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化的技術(shù)體系、技術(shù)難點(diǎn)和相對(duì)應(yīng)的解決方案。
人工智能技術(shù)給物流帶來了新的自動(dòng)化機(jī)會(huì)，同時(shí)，物流的快速發(fā)展也反過來給人工智能技術(shù)帶來了新的藍(lán)海。在新的物流、電商時(shí)代，也出現(xiàn)了該行業(yè)尚未出現(xiàn)過的特點(diǎn)，一是促銷多、訂單量起伏大；二是發(fā)展迅速，擴(kuò)展性要求高；三是定制化需求多；四是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化快。所以新的物流智能時(shí)代，柔性自動(dòng)化是關(guān)鍵。
柔性自動(dòng)化特點(diǎn)有：一是拓展性強(qiáng)，魯棒性強(qiáng)；二是模塊化設(shè)計(jì)，易部署和搬遷；三是便于根據(jù)業(yè)務(wù)的變化迭代作業(yè)流程；四，最重要的技術(shù)是多智能體之間的感知和協(xié)同，因?yàn)闀r(shí)效性;五是在全鏈路大部分自動(dòng)化的情況下，作業(yè)的可預(yù)測(cè)性加強(qiáng)。
柔性自動(dòng)化的存在多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：首先它屬于軟硬結(jié)合的技術(shù)，需要端到端的設(shè)計(jì)和優(yōu)化；其次，涉及IoT和邊緣計(jì)算技術(shù)，因?yàn)槊總€(gè)機(jī)器人有自己的傳感器，便于對(duì)數(shù)據(jù)做收集、分析及預(yù)測(cè);然后，機(jī)器人技術(shù)有三個(gè)重要的方面，感知、計(jì)劃、實(shí)施;最后，還會(huì)涉及大規(guī)模多智能體規(guī)劃和調(diào)度技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
全鏈路柔性自動(dòng)化中從上游到下游的總體流程自動(dòng)化，上下游的數(shù)據(jù)打通和協(xié)同是關(guān)鍵。自動(dòng)化系統(tǒng)架構(gòu)分成X層，底層是倉(cāng)庫(kù)里的各種設(shè)備，包括立體庫(kù)、輸送線、AGV、分揀機(jī)等等；再上層是統(tǒng)一的設(shè)備管理系統(tǒng)，管理整個(gè)設(shè)備要做的任務(wù)和要做好的調(diào)度；更上層是自動(dòng)化的WAS系統(tǒng)，管理指令、組裝成支持業(yè)務(wù)。菜鳥網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。
菜鳥網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化技術(shù)架構(gòu)及菜鳥自動(dòng)化創(chuàng)新技術(shù)實(shí)踐
首先是機(jī)械臂。機(jī)械臂的主要作用是運(yùn)用于抓取包裹，包括碼垛、拆垛和揀選。它最核心內(nèi)容是感知、規(guī)劃和執(zhí)行。感知主要是3D視覺，基于3D視覺，利用魯棒算法將包裹分開，對(duì)包裹進(jìn)行圖象分割，找到最佳抓取點(diǎn)。
二是揀選AGV。它主要運(yùn)用場(chǎng)景是拆領(lǐng)訂單的揀選，它有兩個(gè)模式，貨到人模式與車到人模式。貨到人揀選AGV主要進(jìn)行資源分配優(yōu)化問題，要最小化揀選站的等待時(shí)間。 資源分配問題的求解方法有兩種：中央規(guī)劃和分布式競(jìng)價(jià)。中央規(guī)劃一般是用方程和模型來描述整個(gè)系統(tǒng)，找到最優(yōu)的資源分配的描述，即MIP。分布式競(jìng)價(jià)是把整個(gè)分配資源過程中每個(gè)參與者當(dāng)成一個(gè)Agent，通過競(jìng)價(jià)的方式去搶這個(gè)任務(wù)。對(duì)于非常復(fù)雜的環(huán)境且上下游非常緊密的情況下，分布式競(jìng)價(jià)會(huì)更好。車到人揀選AGV適合銷量較高的商品，算法目標(biāo)一般是人效率的最大化，訂單完成時(shí)間的最短化以及AGV效率的最高化。
多智能體路徑規(guī)劃問題
在多智能體路徑規(guī)劃問題中，每個(gè)機(jī)器人規(guī)劃的路徑要互不沖突，進(jìn)行全局路徑規(guī)劃。在傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法里，阿爾法狗的首席工程師發(fā)明的Cooperative A*是隨機(jī)的讓AGV有順序，互相之間可以躲避?；蛘呤荳HCA算法，讓每一個(gè)機(jī)器人規(guī)劃自己路徑的時(shí)候只看前W步。還包括全局搜索算法，比如A*算法是試圖讓每一個(gè)機(jī)器人的行動(dòng)組合都做一個(gè)規(guī)劃。在非勻速網(wǎng)絡(luò)中，在真實(shí)物理環(huán)境下，機(jī)器人的移動(dòng)無法用勻速運(yùn)動(dòng)近似，它面臨著兩個(gè)挑戰(zhàn)，一是經(jīng)過同一個(gè)點(diǎn)的速度不相同，經(jīng)過同一條邊所需時(shí)間不相同；二是時(shí)間表達(dá)從離散時(shí)間片變?yōu)檫B續(xù)時(shí)間。
多智能體路徑規(guī)劃問題2
最后，元享還為大家總結(jié)了柔性自動(dòng)化技術(shù)所面臨的多項(xiàng)挑戰(zhàn)：一是IoT的技術(shù)和端計(jì)算，需要高效的技術(shù)采集和處理的系統(tǒng);二是機(jī)器視覺，包裹識(shí)別和跟蹤、抓取點(diǎn)的識(shí)別、物體的分割;三是單個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃要可控;四是大規(guī)模的資源分配問題;五是多智能體調(diào)度、路徑規(guī)劃問題以及環(huán)境、流程設(shè)計(jì)、交通控制、避障相關(guān)的技術(shù);在新的物流時(shí)代，柔性自動(dòng)化一定是未來重要的發(fā)展方向，新的人工智能技術(shù)肯定能讓物流行業(yè)產(chǎn)生一個(gè)新的變革。
全球物流一體化平臺(tái)下的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)踐
菜鳥國(guó)際物流技術(shù)部高級(jí)技術(shù)專家虛懷分享的是菜鳥全球物流一體化平臺(tái)下的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)踐。
在全球化、全球買、全球賣和新零售的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略下，各個(gè)階段的全球物流業(yè)務(wù)快速發(fā)展，菜鳥網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)正面臨著這四個(gè)挑戰(zhàn)與困難：一是系統(tǒng)架構(gòu)如何靈活的支持整個(gè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展；二是如何組織全球服務(wù)商的物流能力打造可靈活復(fù)用物流網(wǎng)絡(luò)；三是國(guó)際化架構(gòu)和部署的方案;四是菜鳥各物流服務(wù)商網(wǎng)絡(luò)如何更高效互聯(lián)互通。
因此，從2013年到現(xiàn)在，菜鳥技術(shù)架構(gòu)的經(jīng)歷了三個(gè)不同階段的演進(jìn)：1.0階段是煙囪式垂直簡(jiǎn)單協(xié)同模式；2.0階段是平臺(tái)的多段精細(xì)化協(xié)同模式；3.0是未來國(guó)際化、全球化、區(qū)域化的協(xié)同模式。
1.0階段目標(biāo)或者業(yè)務(wù)需求很簡(jiǎn)單，通過C1、C2兩個(gè)合作伙伴的運(yùn)輸方式將包裹從A點(diǎn)賣家送至B點(diǎn)買家。但這模式存在三個(gè)問題，重復(fù)建設(shè)、對(duì)外接口不統(tǒng)一、運(yùn)維成本高。
1.0的系統(tǒng)架構(gòu)
2.0階段即平臺(tái)化多段精細(xì)化協(xié)同模式。這個(gè)階段的技術(shù)的命題是，將不同業(yè)務(wù)包裹，選取C(x)、C(y)、C(z)，不同的路徑從A點(diǎn)送到B，并達(dá)到方案最優(yōu)，因此需要搭建整個(gè)平臺(tái)化的架構(gòu)方案來支持靈活的協(xié)同調(diào)度的引擎，并達(dá)到方案最優(yōu)。
2.0平臺(tái)化系統(tǒng)架構(gòu)圖
各核心平臺(tái)需關(guān)注的重點(diǎn)包括：1.路由平臺(tái)。路由平臺(tái)的職責(zé)是通過智能算法優(yōu)選來識(shí)別網(wǎng)絡(luò)路徑的最優(yōu)解；2.履行平臺(tái)。在計(jì)劃計(jì)算出來之后，履行平臺(tái)進(jìn)行調(diào)度；3.可視化營(yíng)運(yùn)管理平臺(tái)。通過核心領(lǐng)域模型的抽象，將它抽象到系統(tǒng)里，過可視化的營(yíng)運(yùn)平臺(tái)連接(串聯(lián))，提供路由平臺(tái)和履行平臺(tái)使用。全球履約監(jiān)控系統(tǒng)的職責(zé)是讓整個(gè)包裹從端到端時(shí)效更高，更穩(wěn)定，成本更低，它必須細(xì)化到每筆訂單的狀態(tài)和履約的情況，并且做到實(shí)時(shí)報(bào)警，并進(jìn)行回饋機(jī)制。為進(jìn)行整體的平臺(tái)化，需考慮：一是按照問題域拆分整個(gè)應(yīng)用，不同的域使用不同的架構(gòu)和系統(tǒng)解決問題；二是對(duì)問題進(jìn)行建模；三是統(tǒng)一對(duì)外交互標(biāo)準(zhǔn);四是建設(shè)好周邊的配套體系。
關(guān)于服務(wù)化和平臺(tái)化。服務(wù)化按域?qū)⒁粋€(gè)應(yīng)用拆成多個(gè)應(yīng)用，解決的是功能耦合的問題。例如，接單域，表達(dá)域，結(jié)算域等；平臺(tái)化按業(yè)務(wù)將一個(gè)應(yīng)用的代碼拆成多塊，解決的是業(yè)務(wù)耦合的問題。例如，速賣通業(yè)務(wù)，天貓國(guó)際業(yè)務(wù)，淘海外業(yè)務(wù)等；一般情況下，先實(shí)施服務(wù)化，再實(shí)施平臺(tái)化。
平臺(tái)與業(yè)務(wù)解耦的技術(shù)，其解耦目標(biāo)是平臺(tái)不依賴業(yè)務(wù)代碼，但要調(diào)用業(yè)務(wù)代碼;核心思想是穩(wěn)定的中介，平臺(tái)和業(yè)務(wù)通過第三方中介進(jìn)行交互。第三方中介在業(yè)務(wù)里只需要實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展點(diǎn)、功能點(diǎn)即可。
3.0全球區(qū)域化協(xié)同的模式，其架構(gòu)目標(biāo)是A和B兩種業(yè)務(wù)相互復(fù)用對(duì)方的物流網(wǎng)絡(luò)和能力。而采用技術(shù)開啟新市場(chǎng)之時(shí)需要考慮代碼的復(fù)用還是代碼的再次擴(kuò)展開發(fā)。市場(chǎng)國(guó)際化需從這幾方面考慮問題： 1、區(qū)域化的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，因地制宜，注重解決物流的問題；2、應(yīng)用依賴的解耦，如何進(jìn)行部署；3、國(guó)際化基礎(chǔ)套件，不同的組件同時(shí)具備國(guó)際化的能力；4、海外部署架構(gòu)方案的升級(jí)，其包括應(yīng)用部署、中間件部署，以及基礎(chǔ)支撐。
國(guó)際化部署方案：應(yīng)用部署分級(jí)
虛懷在現(xiàn)場(chǎng)以Lazada的國(guó)際化部署為案例講解了以下方面的考慮：1、業(yè)務(wù)的拓展分布；2、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的考慮；3、應(yīng)用部署升級(jí)。為提升時(shí)延、保證吞吐量而構(gòu)建的全球數(shù)據(jù)集成網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)思路：1、要去中心化。2、就近接入。全球數(shù)據(jù)集成網(wǎng)絡(luò)解決方案有三層，第一層布站，搭建全球的網(wǎng)絡(luò)，第二層基于站點(diǎn)構(gòu)建數(shù)據(jù)集成云產(chǎn)品，第三層基于混合云架構(gòu)，搭建全球站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，接入對(duì)應(yīng)端。
菜鳥混合云架構(gòu)圖主要的思想就是通過多國(guó)化，打好基礎(chǔ)架構(gòu)，對(duì)應(yīng)用端和運(yùn)維體系，而數(shù)據(jù)能夠通過專線進(jìn)行跨機(jī)房同步使用。
菜鳥技術(shù)未來的挑戰(zhàn)
菜鳥技術(shù)未來要面臨復(fù)雜、多樣的場(chǎng)景，因此需要解決全球組網(wǎng)的協(xié)同，包括國(guó)際化本對(duì)本的業(yè)務(wù)，需要有效進(jìn)行組織，進(jìn)行抽象建模、設(shè)計(jì)；同時(shí)還要面臨全局的智慧大腦，以達(dá)到最優(yōu)；此外，菜鳥還計(jì)劃對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以挖掘和分析數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)賦能，以及在終端系統(tǒng)建設(shè)的深度上，結(jié)合海關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行整個(gè)調(diào)度和壓測(cè)。簡(jiǎn)單來說，要有廣度，又有深度，才能同時(shí)把菜鳥的快遞、倉(cāng)配、跨境、末端、農(nóng)村這復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景解決好，實(shí)現(xiàn)全球24小時(shí)、全球72小時(shí)必達(dá)的目標(biāo)。
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