云计算在电子商务领域的应用发展

魏彩霞， 刘运奇

（1.西北师范大学 计算机科学与工程学院，甘肃 兰州 730070；2.定西师范高等专科学校 计算机系，甘肃 定西 743000）

云计算被认为是IT产业继计算机、互联网之后的第三次变革，它的主要职能是为终端用户提供所需的资源，即服务。随着大量企业进入电子商务领域，不仅需要大数据的存储和计算能力，还需要提供弹性计算和低成本应对突发流量的能力。云计算克服了扩展性低、成本高、硬件复杂等问题，在电商领域引入了高容错性、高扩展性、低成本、易使用性的新一代架构和大数据处理技术。因此，云计算既是电商IT资源的技术支撑，也是整个电商运营的开放平台和IT基础设施服务平台。

1 云计算的概念

随着信息时代数据的快速增长，在存储海量数据和大规模数据处理技术［1］的市场需求推动下，萌发了云计算的思想。2006年，Google率先提出了“云”的概念。自此，引发了一场软件发展的革命，拉开了计算技术以及商业模式变革的序幕。

云计算是在分布式计算、并行处理、数据库集群和网格计算等技术上发展起来的基于互联网的硬件服务、基础架构服务、平台服务、软件服务的系统［2］。它的核心理念是服务，“云”中的资源在使用者看来是动态、无限扩展的，并且可以即时获取，按需使用，随时扩展，按需付费。云计算系统能为用户基础设施服务、软件服务和平台服务，这些服务为电商的IT基础建设和平台运营提供了保障。

2 云计算对电子商务的影响

目前，云计算的融合为电子商务提供了坚实的技术基础，促使电子商务的基础环境不断坚实化、运作模式不断成熟化、行业标准不断健全化。

2.1 提供动态化的弹性应用服务

云计算能将资源进行动态化配置，根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，为电子商务企业实现弹性的扩展应用部署服务。当用户访问的流量较大时，系统就会自动扩展出服务器为其提供流量支持，通过增加可用的资源来进行匹配；当用户访问量较少时，系统则会自动将服务器回收以供他用，如果用户不使用这部分资源时，还可以释放这些资源。

2013年“双11”、“双12”价格大战的实质是IT技术能力的比拼。一方面，爆炸性增长的数据要求电商的IT系统满足大规模存储、访问和数据处理的需求；另一方面，各种促销活动和流量暴增，要求IT系统要确保平台的稳定性和安全性。

2.2 降低电子商务的运营成本

对电商领域众多的中小企业而言，不仅要满足平时、促销等突发流量的需求，提供弹性的IT计算资源，而且要避免闲置时的资源浪费。云计算可以帮助电子商务企业快速地搭建电子商务平台，企业只需将可以上网的终端设备接入互联网就可以开展正常的商务活动。也就是说，企业只需花费很少的资金，就可以享受到云计算的高性能服务。云计算服务供应商还会提供专业技术团队帮助电子商务企业对软硬件系统进行维护。这样企业可以将更多的精力放在主要的业务上，同时又大大降低了企业的IT维护成本。

2.3 增强电子商务数据的安全性和可靠性

随着电商发展中数据量的不断增加，不仅要有足够的容量空间去存储，还需要实现数据的安全备份和远程容灾。通过高性能、大容量云存储系统，数据业务运营商和IDC数据中心可以为无法单独购买大容量存储设备的电子商务企业提供方便快捷的空间租赁服务，满足电子商务企业不断增加的业务数据存储和管理服务，同时，大量专业技术人员的日常管理和维护还可以确保云存储系统运行安全、数据不会丢失。

所以，云计算能使电子商务企业的数据得到最大限度的存储安全保障，也能在满足分散存储负荷的同时，最大限度地保证数据的可靠性。

2.4 提高用户服务的速度和精准度

借助于虚拟化技术，云计算将分布在不同地区的计算资源进行整合，利用强大的协同工作能力实现基础资源和商品信息的资源共享。例如淘宝、京东等每天数以千万计的交易产生大量的交易时间、商品价格、购买数量等交易数据和利益相关的年龄、职业、地址等个人特征信息，云计算可以在极短时间内对海量数据和大数据进行收集、存储、分析和处理，实时准确地进行各类店铺排名和个性化智能推荐。通过消费行为的数据分析，电商用户能得到所需的个性化信息与产品，便于开展精准营销；商家也将根据历史信息和“淘宝指数”进行生产、进销存计划；买家也将获得更符合个性化需求的商品信息。

淘宝数据显示，2010年淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达到8亿，最多的时候每天6 000万人访问淘宝网，平均每分钟出售4.8万件商品［3］。云计算在发挥深度数据挖掘和知识发现的功能的同时，迅速准确地分析、处理用户信息行为、理解用户自然语言表达并进行相应智能检索，得出符合用户需求的信息和产品，提高用户服务的速度和精准度。

3 电子商务领域的云计算技术发展

在市场需求带动下，电子商务已经成为云计算应用领域的前言阵地。国际上IBM、谷歌、亚马逊等IT巨头纷纷推出了各自的云方案，国内阿里巴巴、京东、苏宁等也相继建立了自己的云计算平台服务，这将推动电子商务企业在云端的应用。

3.1 虚拟化技术

虚拟化实现了IT资源的逻辑抽象和统一表示，在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥着巨大作用，在服务器、网络及存储管理等方面拥有着突出的优势，大大降低了管理复杂度，提高了资源利用率和运营效率，从而有效地控制了成本。借助虚拟化技术的伸缩性和灵活性，可以提高资源的利用率，简化资源和服务的管理及维护成本；利用信息服务自动化技术，可以将资源封装为服务，减少数据中心的运营成本；利用标准化技术，可以方便服务的开发和交付，缩短客户服务的上线时间。Scientific Cloud、Amazon EC2（Amazon E－lastic Compute Cloud）、阿里的 ECS（Elastic Compute Service）等都是以虚拟机的形式来满足用户的计算资源需求，帮助用户简化开发部署过程，降低运维成本，构建按需扩展的网站架构，从而更适应互联网应用快速多变的特征。未来发展中，云计算领域中的虚拟化技术主要体现在部署、管理、兼容和开放等方面。

3.2 分布式存储技术

分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性、可靠性、稳定性等。云计算在大规模分布式存储领域已经有了一些研究成果和应用，如Amazon的Dynamo分布式存储系统、Simple Storage Service（S3）云存储服务［4］。

云存储整合了网络中多种存储设备来对外提供存储服务，并能管理数据的存储、备份、复制和存档，非常适合那些需要管理和存储海量数据的企业。云存储系统能对海量数据按需提供存储服务并进行高效管理，提供高性价比和可扩展的资源［5］。随着云存储技术和市场的发展需求，电子商务和云存储的结合应用，还需从安全性、便携性、可用性及数据访问控制等角度进行改进。

3.3 大数据处理技术

大规模数据处理就是通过将数据处理软件和服务运行在云计算平台上，利用云平台的计算能力和存储能力来对海量的数据进行大规模的数据处理，如Apache的 Hadoop。电商发展不仅需要海量数据挖掘和大数据深度分析等技术，还需要通过数据共享、交叉复用来获取最大的数据价值。企业在提高信息分析能力的同时，还需要使用大数据处理技术全面、及时、精确地监测并获取各类网络异常行为或网络攻击行为，实时进行安全分析和预防性分析，有针对性地设计、实施信息安全方案，应对安全风险［6］等。

实时的数据深度分析已成为海量数据分析的趋势，且已成为电商发展的核心竞争力。在电商应用场景的大数据分析服务中，Amazon的Redshift可直接集成到亚马逊的其他服务，如S3和Dynamo DB，非常适合运行各种相关的数据密集型应用程序及应对不断增长的大数据趋势。而阿里云的ODPS（Open Data Processing Service）则以 REST API的形式支持描述性查询语言SQL的数据处理，适用于海量数据统计、数据模型、数据挖掘、数据商业智能等诸多互联网应用。

4 云计算在电商领域的解决方案

在日常业务中，电商的IT系统除了系统稳定性和安全性的高标准需求外，还需要低成本应对突发流量，提供弹性的计算资源和大数据分析处理技术等高技术需求，这些需求驱动了云计算技术的成熟。以阿里云为例，它通过提供统一的解决方案，让电商和更多中小企业在云计算平台上部署应用，利用云平台的安全机制来保障系统的稳定和安全，在类似双“11”的促销活动中可以提供足够大的计算能力和存储能力，使电商从容应对访问量的暴涨。云计算服务不但解决了企业构建大规模分布式系统的难题，使电商客户能构建属于自己的互联网运营平台，按需定制利于自身发展的云计算服务，而且能满足各类电商应用场景的需求，提供按需定制的、成熟的解决方案来解决各类电商业务中遇到的问题。

5 结束语

电子商务在全球范围的大规模急剧增长，给电商的IT系统提出了满足大规模存储、访问和数据处理的市场需求。如今电子商务领域已经成为云计算应用的发展阵地，云计算不但解决了的电商领域平台架构和数据处理问题，还催生了一体化的技术和服务，特别是移动电子商务的发展，更需要云计算的支撑。随着云计算技术的进一步发展和完善，必然会推动电子商务领域的深入发展，并最终加快全球经济信息化建设的步伐。

［1］张建勋，古志民，郑超.云计算研究进展综述［J］.计算机应用研究，2010（2）：429－432.

［2］王佳隽，吕智慧，吴杰，等.云计算技术发展分析及其应用探讨［J］.计算机工程与设计，2010，31 （20）：4404－4406.

［3］淘宝注册用户数达3.7亿 在线商品数8亿［EB／OL］.（2013－09－24）［2014－05－12］.http：／／zixun.3158.com／show＿43016.html

［4］Simple Storage Service（S3）［EB／OL］.（2009－05－04）［2014－05－12］.http：／／www.ibm.com／developerworks／cn／java／j－s3／

［5］钱宏蕊.云存储技术发展及应用［J］.电信工程技术与标准化，2012（4）：15－18.

［6］陈云海，黄兰秋.大数据处理对电子商务的影响研究［J］.电信科学，2013（3）：20.