亚马逊AWS的十年创新之路 2006年3月14日，计算时代的新纪元由此拉开帷幕。就在这一天，Amazon Web Services 发布了Simple Storage Service（简称S3）。从技术角度讲，Simple Queuing Services的发布时间更早一些，但S3的发布真正点燃了这场云计算的燎原烈火。我对那一天仍然记忆犹新。当时我在Frontbridge Technologies公司担任总经理，这是一家由微软全资掌控的子公司，负责提供云托管邮件反垃圾、反恶意与归档服务。结合这番经历，我意识到云托管服务能够为客户带来的可观价值。我也意识到，客户热爱如此高效的配置方式与如此多样的低成本实现途径——这一切让我的态度发生了转变。那时的我得出了肯定的结论，云托管将成为未来的新方向。 不过Amazon Simple Storage Service的发布仍然令我感到大开眼界。当时技术行业每天都会发布上百项方案，其中大部分完全引不起我的兴趣——甚至连看一眼的愿望都没有。然而S3的发布则彻底改变了游戏规则。这项服务的最大亮点在于低廉到夸张的成本水平。其使用成本几乎比我们目前多数据中心冗余存储体系低出两个数量级。但更具颠覆性的是，用户可以利用手中的信用卡完成存储资源购买与配置。没有财务审批、没有专家建议、没有RFP、没有厂商选择流程、没有厂商谈判也没有数据中心空间核算。直接登录，着手使用——就这么简单！ 除了低廉的成本与便捷的配置方式之外，更让我意外的是这一技术成果的发布由Amazon——而非传统企业IT厂商——来完成。那些急于追求高利润、总会设置复杂谈判并喜欢在许可使用审计上做文章的厂商没能拿出这样的成果，而Amazon做到了。而这种令大多数企业IT部门欢呼雀跃的即时管理能力则让Amazon以不胜而胜的方式获得了可观的利润。这真的颠覆了我的认知——一家具有颠覆性的厂商、一种具有颠覆性的模式、一种低冲突配置途径外加一种起价极低并随时间推移而变得更低的价格设定。 S3的发布引发了整个技术行业的关注与惊叹——即使是那些发货量极大、且不会因此遭受任何营收损失的厂商。我被这款产品彻底迷住了，并最终编写了数千行代码以将S3作为底层存储系统。有时候S3显得比较笨拙，有时候则锐不可当，但为其编写应用让我坚定了自己的观点——这将成为其它更伟大事物的开端。 从决定编写应用到将该应用付诸运行共花掉了我几天时间，其中还包括调试与测试工作——当月末我收到了自己的Visa卡账单。我一直都清楚S3的价格非常便宜，但最终发现应用程序的整个开发与测试过程只花掉了3.08美元，这样的结果还是让我难以置信。在开发结束之后，我立刻将全部测试数据保存在了S3当中，而第二个月的账单来了——承惠0.07 美元。 面对如此颠覆性的服务方案，我开始在企业内部发布评述博文并将其展示给包括CTO 与CEO在内的众多高管人员。我在表达中还使用了一张Al Vermeulen——S3上的一名早期开发者——照片，外加一些S3的工作原理并阐述了其差异性所在——当然，还有我拿到的两张AWS账单。我的表达重点在于，这绝不是Amazon公司搞出的什么噱头或者小实验，而是真正实现基础设施服务交付的根本性新途径。存储只是第一步，计算也一定会很快跟进。
亚马逊的数据分析工具及评论机制分析 亚马逊是一个注重用户体验的平台 买家会依据Review来决定购买哪款产品 Review在运营中权重巨大 作为卖家 如何在合规的前提下增加留评率？ 首先要吃透亚马逊的数据分析工具及评论机制 1、直评 就是不购买产品，直接为产品写Review。只能针对产品本身，与客服和物流等其他产品除外的因素无关。如果Review 不是针对产品本身做评价，而是涉及到与产品本身无关的方面，卖家可以向亚马逊申请移除。 2、VP评论 Verified Purchase的简称，简单理解就是，真实购买过产品的买家留下的真实评论。针对于某个订单，评价内容可以包括客服，物流，产品本身，VP评论的权重很大，算法规则复杂且敏感，所以这也成为卖家与亚马逊斗智斗勇的核心领域。 3、Vine Voice项目 2016年10月份亚马逊向卖家启动Vine Voice项目。亚马逊邀请诚信度高的买家入驻参与测评，每月发两次待评论产品清单，评论者们每次可以从清单中选择两款产品进行评论。只要他们在30天内写出有建设性的评论就有机会免费获得该产品，但是决不允许将其在亚马逊卖掉或转让出去。
Vine 评论是Vine Voices成员独立的意见。不能受卖家影响，更改或者编辑。只要符合发帖政策，亚马逊也不会更改或者编辑。每条Review都有一个绿色文字“Vine Customer Review of Free Product”标记。 4、早期评论人计划 亚马逊于2017年6月推出了早期评论人计划（Amazon Early Reviewer Program简称：AERP)。 亚马逊会给这些他选中的早期评论家$1~$3的购物卡作为写Review的报酬，从而刺激他们写真实可靠而且图文并茂的Review。卖家不能直接与他们取得联系，无法对他们施加影响。每条Review都有一个橘色文字“Early Reviewer Rewards”标记。 科学增评的几个手段 1、利用社交媒体 把自己打造成Facebook等社交媒体网红，培养自己的粉丝群，或者加入一些人数较多的群组，塑造自己的影响力。 如果你能够以兴趣点或者以产品属性为切入点，通过有价值的内容输出，把自己打造成网红，哪怕只是拥有几百几千个忠诚粉丝，你亚马逊店铺中的增评测评，都不会是什么难事了。 如果你有大量的推广资金，可以选择请“现成”的网红来做产品测评，向他们提供一些产品，邀请他们给自己的粉丝做活动，对产品曝光会有积极的影响。 2、做好售后
Amazon Elastic Compute Cloud Microsoft Windows实例用户指南
Amazon Elastic Compute Cloud:Microsoft Windows实例用户指南Copyright?2016Amazon Web Services,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved. Amazon's trademarks and trade dress may not be used in connection with any product or service that is not Amazon's,in any manner that is likely to cause confusion among customers,or in any manner that disparages or discredits Amazon.All other trademarks not owned by Amazon are the property of their respective owners,who may or may not be affiliated with,connected to,or sponsored by Amazon.
Table of Contents 什么是Amazon EC2？ (1) Amazon EC2的功能 (1) 如何开始使用Amazon EC2 (2) 相关服务 (2) 访问Amazon EC2 (3) Amazon EC2定价 (3) PCI DSS合规性 (4) 基本基础设施 (5) Amazon系统映像和实例 (5) 地区和可用区域 (6) 存储 (6) 根设备卷 (8) 网络和安全性 (10) AWS Identity and Access Management (10) Windows Server与Amazon EC2Windows实例之间的区别 (10) 设计您的应用程序以在Amazon EC2Windows实例上运行 (11) 设置 (13) 注册AWS (13) 创建IAM用户 (14) 创建密钥对 (15) 创建Virtual Private Cloud(VPC) (16) 为您的VPC (17) 入门 (19) 概述 (19) 先决条件 (20) 步骤1：启动实例 (20) 步骤2：连接到您的实例 (21) 步骤3：清除您的实例 (23) 后续步骤 (23) 最佳实践 (24) 教程 (26) 教程：部署WordPress博客 (26) 先决条件 (26) 安装Microsoft Web平台安装程序 (27) 安装WordPress (27) 配置安全密钥 (28) 配置网站标题和管理员 (29) 公开您的WordPress网站 (30) 后续步骤 (30) 教程：安装WAMP服务器 (30) 教程：安装WIMP服务器 (33) 教程：提高应用程序的可用性 (36) 先决条件 (37) 对应用程序进行扩展和负载均衡 (37) 测试负载均衡器 (39) 教程：设置Windows HPC集群 (40) 先决条件 (40) 任务1：设置您的Active Directory域控制器 (40) 任务2：配置您的头节点 (42) 任务3：设置计算节点 (44) 任务4：扩展您的HPC计算节点（可选） (45) 运行Lizard性能测量应用程序 (46) Create_AD_security.bat (46) Create-HPC-sec-group.bat (47) Amazon系统映像 (49)
大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。 概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 这个“大数据架构和模式” 系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。 从分类大数据到选择大数据解决方案 如果您花时间研究过大数据解决方案，那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。 我们首先介绍术语“大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性，我们依据各种参数对大数据进行了分类，为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后，对于每个组件和模式，我们给出了提供了相关功能的产品。 第1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题：?定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 ?理解大数据解决方案的原子模式 ?理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式 ?为大数据解决方案选择一种解决方案模式 ?确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性 ?选择正确的产品来实现大数据解决方案 依据大数据类型对业务问题进行分类 业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
6种亚马逊关键词的研究方法（含免费分析工具详解） 经常有很多人问我，如何去找产品listing的关键词？有哪些可落地的方法？有 哪些值得推荐的分析工具？ 其实这样的方法实在是太多了，今天我就具体来给大家介绍一些常用的找关键词 的方法，其中我也会重点向大家详解免费的关键词分析工具，因为大家貌似对免费的工具更有兴趣。 关键词收集、分析方法主要包括以下几种： 一、借助各种关键词分析工具 1）sonar(链接：https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,） 这款分析工具我经常推荐给大家使用，因为它确实非常适用于新手，作为一款免费使用的工具，功能可以说相当强大， sonar的主要特点是： 1、可以通过输入关键词，比如：”wireless headphones“拓展出很多与它相关 的词组； 2、通过绿色图标可以大致判断关键词的搜索量； 3、清晰的显示关键词列表中的高频词汇，帮助你迅速聚焦核心关键词； 4、直观的显示搜索词对应的商品图片，既可以判定自己的搜索词与产品的相关 度；又可以通过点击产品图片，查看竞争对手设置的关键词及CPC词，做到知己知彼； 5、可以通过输入竞争对手的asin码，查看对应Listing的关键词及CPC关键词； 6、目前它支持的亚马逊站点是：美国、德国、法国、意大利、西班牙、英国。
2）Seo chat: （链接： https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,/tools/suggest-tool/#sthash.bnXv8Esn.dpbs）
seo chat集合了很多分析工具，主要涉及seo、social media、ppc、webmaster 等等，当然有些是需要付费使用的。 其中关于关键词的分析工具也是非常的好用，而且免费； 这款分析工具的主要特点是： 1、可以搜索Amazon、google、bing、youtube平台上的关键词建议； 2、按照首写字母a-z给出长尾词的相关建议。以amazon平台关键词分析为例，输入”yoga mat“，在关键词搜索中，会自动按照第三个单词的首写字母a-z 匹配相关的词； 3、run part2bulk suggset显示的是：搜索词对应的亚马逊平台搜索框中自 动匹配的词组，这部分词组你自己可以在亚马逊首页搜索框进行验证，看是不是与seo chat给出的词一致； 4、run part3useful suggest显示的是：搜索词对应的谷歌浏览器搜索框中 自动匹配的词组。
AWS案例研究：Unilever 有关Unilever Unilever由荷兰人造奶油公司Margarine Unie和英国香皂公司Lever Brothers于1930年合并而成。今天，这个消费品巨头的食品、家庭护理品、爽肤和个人护理产品已销往190多个国家/地区。Unilever在英国伦敦和荷兰鹿特丹都设有总公司，并在90多个国家/地区成立了子公司。该公司员工数超过170000人。2012年，Unilever公布的收入超过510亿欧元。 挑战 位于新泽西州恩格尔伍德克利夫斯的Unilever北美公司需要重新设计其基础设施，以支持Unilever的数字营销渠道。以前，Unilever利用本地数据中心托管其网络资产，而所有的托管服务都要采用不同的科技和过程。“我们需要标准化我们的环境以缩短上市时间”，数字营销服务部门(DMS)全球技术经理 Sreenivas Yalamanchili说。Unilever通过在一个试点国家对一项营销活动进行测试，以优化其商业模式。如果活动成功，公司将在其它国家和地区部署该活动。 IT组织希望使用云来执行同样的过程。 为什么选择Amazon Web Services 对超过16家公司执行全面的RFP和审核过程后，Unilever选择了Amazon Web Services(AWS)。Unilever在选择数字营销平台时优先考虑的事项包括，灵活性、全球基础设施、技术以及丰富的生态系统成员。“利用AWS，我们可以在所有地区采用同一个托管提供商，这意味着，我们不必按地区自定义和调整托管解决方案”，Yalamanchili说。“Unilever专注于向消费者提供最好的品牌； 他们不必忙于应对IT问题。通过与AWS和AWS合作伙伴网络的成员合作，我们能够以较少的努力获得更多的创新。”
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
DATS 6101: Amazon movie data grasping and recommendation system analysis final project Prepared by: Pseudo_yuan December 16, 2015
Introduction Big data provide useful information to the recommendation system. A good recommendation system is based on efficient algorithms. There are three popular recommendation algorithms: user-based recommendation algorithm, item-based recommendation algorithm and collaborative filtering recommendation. Based on one movie, Amazon recommends other movies that customs who watch this movie also watched. That is, this recommendation system is based on the user. However, in this system recommendations are limited, because some movies could fail to be recommended when few people have watched them. To address this problem, I will analyze attributes of the recommended movies and discuss the similarity of them to see whether it is possible to make a recommendation based on the attributes of items. In detail, with the help of the R package “rvest” I will grasp d ata from Amazon website pages and analysis the relationship between one movie and movies that customs who watch this movie also watched. Based on these relationships, customers’ preference could be predict ed and more unpopular movies can be recommended. Description and Quality of Data In one Amazon movie website page, there are lots of data such as the name, the genres, the director, the staring and the rates providing useful information for this movie. Amazon also gives links to recommended movies. A collection of informed data of a single movie could be a sub-dataset. One movie always associated to more than 6 recommended movies. And each recommended movie could create a new sub-dataset. In my database, one dataset includes information of one movie (the basic movie) and 6 movies that are recommended (the sub-movie) and movies that are recommended based on the sub-movies. In one dataset, there are attributes of name, year, mins, IMDb rate, BoxOffice, genre 1, genre 2, director, star 1, star 2 and studio in 43 movies. These data are website data and distribute in text, graphs even in image. The data are unstructured and sometimes could be missing, so they need cleaning before analyzed. Data Acquisition and clean
从哪些方面分析亚马逊销量数据下降 对于Amazon卖家而言，把一款产品推起来的确不是件简单的问题。亚马逊卖家每日的销量是不全然相同的，它会在一个区间内有所波动。但是有的产品一旦在Amazon上有了好的表现，订单有时候会突然降低，并且从此一蹶不振.那一定是有原因的,卖家需要从两个角度思考问题，外部原因和内部原因.今天就为大家分析一下，各位也可以对号入座找出自己的原因。 一、外部因素 1、Amazon把你的Listing和其他卖家Listing进行了合并 这种情况在去年出现的比较多，主要是一些不守法的“黑技术”会直接把他们的产品作为变体绑到你的产品上。但是在Amazon对这种违规行为严厉打击，并从11月份开始推出经过品牌保护的产品禁止跟卖的新规定后，已经大有好转。现在未经你允许合并变量，最大的罪魁祸首就只剩下Amazon自己的。 2、你的Listing被Add-on Item收录 这个标记是Amazon上最受争议的一个标记，因为它不像Best Seller或者Amazon‘s Choice，可以给你带来直接转化和流量，有了它甚至会影响你的Listing销售。但是Amazon 不会告诉你什么时候你的产品会被打上这个标记，什么时候会被取消。
3、失去Buy Box 由于近90%的销量都来自Buy Box，第三方卖家如果想在亚马逊获得成功，就必须争取Buy Box。亚马逊会把Buy Box分配给绩效分数高的卖家。 如果你是某件产品的唯一卖家，那么Buy Box肯定是你的（目前）。但如果同一件产品，有很多卖家，你就要与其他卖家一起竞争Buy Box。如果销量突然下跌，有可能是失去了Buy Box。 <<如何尽快获得Buy Box>> 4、产品被突然审核 这个问题是上面几个问题的“高危版”，Amazon会在认为问题集中出现、影响严重时对你的Listing进行审核。建议大家产品上架前做好充分的文件准备，毕竟被封号或者永久禁止销售的情况谁都不愿意看到。《Amazon投诉、审核、封号、申诉》 5、季节性趋势 根据产品类型，卖家可能经历销量的淡季和旺季。 比如，如果你卖太阳镜，夏季的销量可能更大。如果你卖舞会服装，10月份销量可能变大，因为人们要为万圣节做准备。 如果想确定产品销量是否受季节影响，卖家可追踪月度和年度销售数据。 所有卖家的销量在第四季度（黑色星期五和网络星期一）都会升高，因为到了年终购物季，人们纷纷开始购买礼物。卖家要确保自己的热销产品有足够库存。《全球节日表及营销策略》 6、页面新出现差评
【017-原创：案例分析】https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,,亚马逊（美国站）过去一年的流量对比 不少跨境电商的朋友最早或者主要渠道都来自ebay,亚马逊等海外主流的零售平台。通过平台获得流量和销量，通过数据看看平台的流量又是从哪里获取的？通过数据来对比看看ebay,亚马逊美国站在过去一年的流量表现。 1、网站流量的总体表现
https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 网站日流量2270万人次3050万人次 客户的平均停留时间10:17分钟6:57分钟 在网页的平均浏览页数11.697.74 网站平均跳出率28.34%37.42% 2、流量来源渠道构成分析 从流量渠道构成比例看，https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,和https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,的流量渠道比率都比较接近。 直接访问接近:50%， 邮件营销约:3.5%，
引荐流量约:20%， 搜索流量约:25%， 展示广告均小于1% 但来自社交渠道，https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,的社交流量比重要高于https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,，https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,社交流量来源占比1.8%，https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,社交流量来源约占3.4%。 3、引荐流量分析 https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html,引荐流量来源前10位网站 引荐网站比重增减变化 https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 4.35%-21.69% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 4.06%-9.76% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 3.31%20.06% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.78% 5.53% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.46%8.53% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.44%-12.26% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.41%26.33% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.39%-56.97% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.36%-25.09% https://www.doczj.com/doc/4b5379951.html, 1.31%89.99%
Amazon Web Services 会议总结简要 1AWS服务概览 2AWS存储服务 3AWS计算服务和网络 4AWS管理的服务和数据库 5AWS部署和管理 1 AWS服务概览 ?基本服务 ◆Amazon S3(Simple Storage Service) ◆Amazon EBS(Elastic Block Store) ◆Amazon EC2(Elastic Compute Cloud) ◆Amazon VPC(Virtual Private Cloud) ◆Amazon IAM(Identify and Access Management) ?客户为什么使用AWS ◆敏捷性 ◆平台功能的广度和深度(10区域26可用区52边缘站点) ◆持续的迭代和创想 ◆成本节省和灵活性(以可变费用取代固定资产嵌入规模经济让企业成本更低) ◆帮助中国客户数分钟走向国外(各种定价模式支持变化和稳定的工作负载模型,当 企业的规模增长时有更低的价格)
灵活基础服务架构 ? AWS 针对大企业的更新 ◆ 经验 ◆ 功能广度和深度 ◆ 创新的步伐 ◆ 全球业务 ◆ 价格理念 2 AWS 存储服务 主要选项 Amazon S3(Simple Storage Services)重点介绍 Amazon EBS(Elastic Block Store) Amazon Glacier AWS Storage Gateway AWS Import/Export S3特点 适用于换联网的存储服务本地联机 HTTP 访问 随时随地从WEB 存储和检索任意量的数据 高耐久 高扩展 可靠 快速 客户 更多的使用 应基础设 价格
ebay、亚马逊、速卖通三大电商巨头数据分析
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一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，
这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)
AWS的技术创新 Haoxin Chen 解决方案架构师 亚马逊AWS
议题 ?AWS的技术创新?人工智能与IoT
IoT的发展需要一个能够持续创新的基础平台
61 516 1,017 159 201220142016 AWS持续不断扩展云上工作负载,目前有超过90种服务.涵盖了计算,存储,网络,数据库,分析,应用服务,部署,管理,开发,移动端,IoT,人工智能,安全,混合架构和企业应用. AWS 不断加速的创新步伐 2010
3,149AWS Direct AWS Elastic Beanstalk Schema Conversion Tool AWS Shield EFS WorkSpaces Amazon Lumberyard Amazon Pinpoint AWS IoT AWS Managed Services Amazon Route 53AWS OpsWorks for Chef Automate Redshift Dynamo DB Amazon Polly AWS Snowball AWS Organizations Device Farm Amazon Config Amazon RDS for Aurora WorkDocs AWS Snowball Edge CodeCommit AWS CodePipeline AWS Service Catalog CloudWatch Logs Amazon Lex AWS Greengrass Amazon EC2AWS WAF Amazon Appstream 2.0Amazon Athena AWS Glue Amazon Lightsail Amazon Rekognition AWS Discovery AWS Certificate Manager Amazon ElastiCache Mobile Analytics AWS Mobile Hub AWS Storage Gateway AWS OpsWorks AWS Batch Amazon Inspector EC2Container Service Amazon Cognito AWS CodeDeploy AWS Personal Health Dashboard AWS Snowmobile Lambda AWS Codebuild AWS X-Ray Amazon QuickSight Amazon Kinesis Firehose Amazon Workmail Amazon Inspector Machine Learning
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
AWS案例研究：海康威视 关于海康威视 海康威视是领先的视频产品和内容服务提供商，面向全球提供领先的视频产品、专业的行业解决方案与内容服务。萤石是海康威视旗下安全生活业务品牌，为家庭和小微企业用户提供以可视化安全为基础的关爱、沟通、分享服务。萤石业务涵盖萤石云视频APP、萤石云视频服务平台以及系列互联网产品（摄像机、硬盘录像机、视频盒子、报警盒子、云存储）等。 “安全生活用萤石”，萤石云作为微视频服务平台，为用户提供实时查看、远程关爱、即时分享等视频应用服务。目前，萤石在国内已经积累了百万级别的联网设备和用户，并正在利用国内已经积累的经验，将产品从国内拓展到全球。 面临的挑战 海康威视的萤石业务以“萤石云”为核心，通过“萤石云”，用户可以轻松查看家里、商铺或办公室场所的实时视频、历史录像；通过“萤石云”，用户可以即时接收所关注场所的异常信息报警，第一时间采取安全防护措施；通过“萤石云”，用户可以在繁忙工作时不再错过孩子的成长片断；通过“萤石云”，用户可以把自己认为最有意思的生活点滴分享给自己最在意的人。 与海康威视传统的视频行业解决方案相比，萤石业务面对的客户群体数量庞大、访问频繁，这就要求“萤石云”具有良好的可扩展性、快速响应能力以及极高的可用性。最初，海康威视在国内以传统互联网数据中心(以下简称IDC)方式建立了“萤石云”，用户只需简单注册，就可以方便地享受“萤石云”提供的各种服务。随着萤石业务在海外的快速发展，仅靠在国内依托IDC建立的“萤石云”已经无法满足海外用户对速度、安全、存储等方面的需求，因此海康威视急需为“萤石云”建立海外站点，以便为身处不同地域的海外用户提供更好的用户体验。如果按照传统的方式，海康威视就必须在全球多个地域建立数据中心或者将服务器托管给当
常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，
只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构
一，流量总览 首先我们来看一下，三大平台过去半年的流量总览，一目了然的是，亚马逊依然是赢家，但是却不难看出总体流量下滑明显，ebay虽然总流量不如亚马逊但是总体的走势是平和稳定的，说明用户的忠诚度很高，速卖通虽然是中国的后起之秀，但是流量走势显示，已然是超过ebay，赶超亚马逊的势头。 二，流量来源(地理分布前15名欧美国家占一半) 这张图显示了一个饶有趣味的结果，三大平台的优势区域，一览无余，给小编的第一感觉是：满眼的绿色挪不开眼。定睛一看，愕然发现，速卖通竟然在那么多国家占有过半的流量。15个国家里，亚马逊占比过半的国家，只有美国，ebay更是没有，究竟是什么原因，导致速卖通在排名前15的国家里，流量过半的竟然占有一半？不着急下面会有分析原因的。 三，流量构成(直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，广告) 上面的分析我们说到不明白为何速卖通能在那么多国家流量那么多，这一个柱状图应该能给我们答案，原因是：广告！由下图我们不难看出，在直接访问，邮件，引荐，搜索，社交，
这几块流量构成方面，三大平台相差无几，但是偏偏在显示广告这一栏，速卖通出人意料的高出另外两家平台很多很多... ...这是否也说明，速卖通在进行全球的扩张过程中，广告成为了获取流量一个重要甚至主要的手段，而亚马逊和ebay由于是老牌电商平台，客户忠诚度高，几乎不怎么打广告。 四，社交流量分析来源(前10位) 由于比邻互动比较擅长于社交，虽然社交流量在上图看来并不是平台的主要流量来源，但我们依然能够通过比较具体的数据看出，我们的客户，喜欢在哪些社交平台上进行交易，这些平台是否合适我们的产品。 排名第一的毫无疑问还是Facebook，并且占据了几乎一半的流量，全球第一的社交平台，地位不可撼动。 从整体来看，亚马逊在社交这块的引流是非常擅长的，除开VK，几乎每个平台都能占有过半的流量，ebay虽然略逊色于亚马逊,但是依然保持在每个社交平台占比30%左右，最后，速卖通的社交流量发力点，几乎只有一个，那就是VK，精品班的吴骏老师经常说的一句：田忌赛马，既然大平台都被别人占据，那我们就选择竞争不那么激烈的平台去投放(广告).总有一款适合你... 五，关键词投放竞争对手 这个名字有点长有点绕口，但是简单来说就是，同样的关键词广告投放，除了我还有谁在做？那些就是潜在的竞争对手(对于B2B卖家来说也许是潜在客户也不一定哦。)