美团外卖系统架构演进及系统稳定性经验谈_美团外卖

美团外卖管理信息系统分析指导老师：李蕴、孙小晴组长：周琳惠组员：孙迎秋、武少溥、尚雪容、史振蕾分工：规划和整理：第一部分：周琳惠第二部分：孙迎秋、武少溥第三部分：尚雪容、史振蕾第四部分：周琳惠完成时间：2017-一、系统简介1.名称：美团外卖管理信息系统2.开发者：周琳惠、孙迎秋、武少溥、尚雪容、史振蕾3.背景：随着互联网技术的快速发展，网络早已成为现代人群日常生活中不可或缺的部分，网上订餐由于其独有的便捷性和直观性，能够轻而易举的被现代人群认同和接受。

从一方面来看，互联网上诞生出这种便捷的订餐形式，是电子商务应用的全新体现；从另一各方面来看，网上订餐还起到了帮助推进电子商务的普及和应用进程的作用，网上订餐的形式，同时也在帮助加速电子商务应用的步伐。

美团外卖是目前学生、白领、宅男宅女进行网络订餐的首选系统平台，然而“送餐慢”、“送错餐”等现象却屡屡发生，极大地耽误了顾客与配送员的时间，降低了效率，损坏了口碑，只有对当前的外卖管理系统进行整合改进优化，才能最大限度的满足多样化的顾客需求，促进美团外卖自身的发展。

4.目标：建立健全现有的美团外卖管理信息系统：对订单进行区域分类，改善订单追踪困难的问题；及时更新商家接单、配送员到达商家及顾客收到餐的信息，便于处理催单等的信息；根据订餐的高低峰时期，合理分配外卖人员，提高效率；改善客户终端网络系统，简洁方便联系客户；根据顾客往日订餐状况，智能推测顾客的消费偏好，满足更多顾客多样化的需求。

5.可行性分析：（1）组织可行性：我们组有五个人，通过合理的分工协作：制定合理的项目实施进度计划，设计合理组织机构，选择经验丰富的管理人员及技术人员，建立良好的协作关系等，保证该系统能顺利执行。

（2）经济可行性：如今是信息化时代，信息化管理可以使外卖管理更加系统化，全面化、快速化，这样可以为美团外卖带来高效的工作效益和经济效益，开发出本系统可以精简人员，提高效率，便捷管理，快速实现各项功能。

外卖平台架构总结引言外卖平台作为现代快节奏生活中的重要组成部分，为人们提供了方便快捷的饮食服务。

然而，背后支持外卖平台正常运行的是一个复杂的信息系统架构。

本文将对外卖平台的架构进行总结，以便更好地了解其运行原理与技术实现。

架构概述外卖平台的架构通常可以分为四个主要组件：客户端、服务器、数据库和第三方服务。

客户端是用户与系统之间的接口，用户通过客户端进行下单、浏览菜单等操作。

服务器是外卖平台的核心部分，负责处理客户端请求、与数据库进行交互，并提供给用户最新的外卖信息。

数据库存储了外卖平台的相关数据，如用户信息、订单信息和菜单信息。

第三方服务包括支付系统、短信验证等，为外卖平台提供必要的支持服务。

客户端外卖平台的客户端通常包括Web端和移动端（Android和iOS）。

客户端通过与服务器进行通信，将用户的请求发送到服务器，并接收服务器返回的信息展示给用户。

客户端需要提供良好的用户体验和友好的界面设计，方便用户进行操作和浏览。

服务器外卖平台的服务器是整个系统的核心部分，负责接收和处理客户端的请求，并将相关数据返回给客户端。

服务器需要具备高并发处理能力和稳定性，以应对大量的用户访问和订单处理。

为了提高性能，服务器通常使用集群架构，通过负载均衡技术将请求分发给多个服务器，实现高效的并发处理。

服务器端的技术栈通常包括以下组件： - Web服务器：常见的Web服务器有Nginx和Apache，用于接收和转发客户端请求。

- 应用服务器：应用服务器用于处理业务逻辑，如订单处理、菜单展示等。

常见的应用服务器有Tomcat和Node.js。

- 数据库连接池：由于数据库操作是相对耗时的，为了提高性能，通常会使用数据库连接池技术。

连接池可以预先创建一定数量的数据库连接，当有请求需要访问数据库时，直接从连接池中获取连接，避免了频繁创建和释放连接的开销。

数据库数据库是外卖平台存储数据的关键组件。

外卖平台通常使用关系型数据库来存储各种数据，如用户信息、订单信息和菜单信息等。

美团外卖IT系统架构演进作为日千万订单级别的业务，美团外卖的后端服务是怎么支撑的？写在前面2018年4月，中国外卖市场迎来巨变，外卖从无人问津开始，到现在已经培育成互联网巨头必争之地。

作为为数不多能够达到日千万订单级别的业务，其后端服务是怎么支撑的？InfoQ采访了ArchSummit出品人、美团点评技术总监方建平，请他回顾及展望美团外卖的后端架构史，本文根据采访整理而成。

美团外卖后端架构迭代各阶段美团外卖发展到今天差不多有4 年多的时间，按照外卖业务发展的几个特征，可以相应地把外卖技术分成三个主要阶段：第一阶段：业务初探期大约截止到2015 年初，持续差不多一年左右的时间。

这个阶段的主要特征就是美团对于外卖的业务还处于市场摸索期，研发人员相对也比较少，差不多10 来个同学，产品上需要快速迭代、试错。

所以这个阶段的系统架构比较简单，就是典型的单系统Web 应用服务，主要是需要满足产品需求上的快速上线，验证业务模型的市场可行性。

第二阶段：业务爆发期外卖业务在2015 年初开始了爆发式增长。

基于当前外卖的业务特性，90% 以上的交易都是在午高峰和晚高峰这个期间完成的，对业务系统来说高峰期负载重，压力大。

这个阶段，我们主要是从最早期的基于单系统的Web 应用架构，向分布式服务架构的迁移改造。

期间主要优化工作如下：一、做架构的拆分，应对高并发、保证高性能对系统的拆分，主要体现在系统服务层、以及数据存储层上。

通过对线上业务流程的分解，将外卖系统分成数据浏览体系、用户订单交易体系、商户接单配送体系、用户信息UGC 服务等，同时也针对大的业务服务体系内的流量分布、以及功能差异性，再做进一步的拆解。

比如浏览体系中会有门店服务、商品服务、搜索推荐服务等等。

针对并发的读写数据压力，我们也针对性地搭建了相应的分布式缓存服务、针对特定数据库表，例如订单表，也进行了基于订单ID、门店ID、用户ID 等多个维度的拆库、拆表操作。

美团配送稳定性保障平台的AIOps实践
⽬目录1、什么是AIOps
2、为什么要AIOps
3、如何搭建智能运维的能力
4、美团配送的实践
5、机器学习能力的探索
Gartner 2016 : AI + ops + data，用数据+算法解决IT问题，替代传统运维 什什么是
AIOps
⽤用户⻆角度的美团外卖配送RD⻆角度的美团外卖配送
传统运维智能运维
保障系统各环节运行流畅，以快速解决问题为目标 •网络监控
•硬件监控
•系统监控聚焦业务，提升业务运行稳定为主
•关注用户体验
•关注业务核心指标
•强调SLA、MTTR
•深入业务链路拓扑
•1个人运维几百个服务、几十个DB集群、几千台vm •善用数据、挖掘数据
如何搭建智能运维的能⼒力力
实施准则
•AI只是辅助手段
•更适合大规模业务、服务、集群的运维
•关注ROI、实验和实战才能结合好
•运维数据、经验的积累，会极大的影响AIOps的效果 •无人值守的运维，是AIOps的最后一公里（L5） •AIOps是趋势，是浪潮。

美团外卖分布式系统架构设计背景美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了⼀些分布式⾼并发系统的建设经验。

最主要的收获包括两点：1. 即时物流业务对故障和⾼延迟的容忍度极低，在业务复杂度提升的同时也要求系统具备分布式、可扩展、可容灾的能⼒。

即时物流系统阶段性的逐步实施分布式系统的架构升级，最终解决了系统宕机的风险。

2. 围绕成本、效率、体验核⼼三要素，即时物流体系⼤量结合AI技术，从定价、ETA、调度、运⼒规划、运⼒⼲预、补贴、核算、语⾳交互、LBS挖掘、业务运维、指标监控等⽅⾯，业务突破结合架构升级，达到促规模、保体验、降成本的效果。

本⽂主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战：订单、骑⼿规模⼤，供需匹配过程的超⼤规模计算问题。

遇到节假⽇或者恶劣天⽓，订单聚集效应，流量⾼峰是平常的⼗⼏倍。

物流履约是线上连接线下的关键环节，故障容忍度极低，不能宕机，不能丢单，可⽤性要求极⾼。

数据实时性、准确性要求⾼，对延迟、异常⾮常敏感。

美团即时物流架构美团即时物流配送平台主要围绕三件事展开：⼀是⾯向⽤户提供履约的SLA，包括计算送达时间ETA、配送费定价等；⼆是在多⽬标（成本、效率、体验）优化的背景下，匹配最合适的骑⼿；三是提供骑⼿完整履约过程中的辅助决策，包括智能语⾳、路径推荐、到店提醒等。

在⼀系列服务背后，是美团强⼤的技术体系的⽀持，并由此沉淀出的配送业务架构体系，基于架构构建的平台、算法、系统和服务。

庞⼤的物流系统背后离不开分布式系统架构的⽀撑，⽽且这个架构更要保证⾼可⽤和⾼并发。

分布式架构，是相对于集中式架构⽽⾔的⼀种架构体系。

分布式架构适⽤CAP理论（Consistency ⼀致性，Availability 可⽤性，Partition Tolerance 分区容忍性）。

在分布式架构中，⼀个服务部署在多个对等节点中，节点之间通过⽹络进⾏通信，多个节点共同组成服务集群来提供⾼可⽤、⼀致性的服务。

美团外卖的配送管理与服务质量随着互联网技术的发展和人们消费观念的改变，外卖行业成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

作为外卖行业的重要参与者之一，美团外卖在配送管理和服务质量方面不断进行创新和提升，以满足消费者的需求。

本文将对美团外卖的配送管理与服务质量进行深入探讨。

一、配送管理美团外卖注重配送环节的管理，致力于提高配送效率和服务质量。

首先，美团外卖通过高效的技术支持，实现订单的自动分配和智能调度，确保订单能够快速送达。

其次，美团外卖建立了完善的配送员队伍，并对配送员进行培训，提高其配送技能和服务意识。

同时，美团外卖通过建立配送轨迹监控系统，对配送员的实时位置和配送进度进行监控，确保订单能够准时送达。

此外，美团外卖还与多家物流公司合作，共享物流资源，提高整体配送能力。

二、服务质量美团外卖重视服务质量，以用户体验为中心，不断提升服务水平。

首先，美团外卖通过建立用户评价系统，让用户对配送员和餐品进行评价，及时发现和解决问题，改进不足。

其次，美团外卖采用"实名认证"制度，要求配送员进行实名注册和认证，增加服务的可信度。

再次，美团外卖注重反馈处理，对用户的投诉和建议进行及时响应和处理，保障用户的利益。

此外，美团外卖还推出了会员制度，为会员提供更快捷、便利、优质的配送服务，大大提升了用户满意度。

三、技术创新美团外卖通过技术创新，不断提升配送管理和服务质量。

首先，美团外卖引入了人工智能技术，通过算法分析和数据挖掘，预测用户需求，优化配送路线，提高配送效率。

其次，美团外卖推出了自动派单系统，通过智能匹配配送员，实现订单的快速派送。

再次，美团外卖利用大数据分析，对配送环节进行监测和分析，及时发现问题，并进行优化和改进。

此外，美团外卖还在配送领域不断尝试新技术，例如无人机和无人车配送，以提供更快速、高效的配送服务。

四、安全与环保美团外卖注重用户和配送员的安全，并积极参与环保事业。

首先，美团外卖对配送员进行背景调查和安全培训，确保配送员的安全素质，并提供安全保险。

美团外卖IT系统架构演进作为日千万订单级别的业务，美团外卖的后端服务是怎么支撑的？写在前面2018年4月，中国外卖市场迎来巨变，外卖从无人问津开始，到现在已经培育成互联网巨头必争之地。

作为为数不多能够达到日千万订单级别的业务，其后端服务是怎么支撑的？InfoQ采访了ArchSummit出品人、美团点评技术总监方建平，请他回顾及展望美团外卖的后端架构史，本文根据采访整理而成。

美团外卖后端架构迭代各阶段美团外卖发展到今天差不多有4 年多的时间，按照外卖业务发展的几个特征，可以相应地把外卖技术分成三个主要阶段：第一阶段：业务初探期大约截止到2015 年初，持续差不多一年左右的时间。

这个阶段的主要特征就是美团对于外卖的业务还处于市场摸索期，研发人员相对也比较少，差不多10 来个同学，产品上需要快速迭代、试错。

所以这个阶段的系统架构比较简单，就是典型的单系统Web 应用服务，主要是需要满足产品需求上的快速上线，验证业务模型的市场可行性。

第二阶段：业务爆发期外卖业务在2015 年初开始了爆发式增长。

基于当前外卖的业务特性，90% 以上的交易都是在午高峰和晚高峰这个期间完成的，对业务系统来说高峰期负载重，压力大。

这个阶段，我们主要是从最早期的基于单系统的Web 应用架构，向分布式服务架构的迁移改造。

期间主要优化工作如下：一、做架构的拆分，应对高并发、保证高性能对系统的拆分，主要体现在系统服务层、以及数据存储层上。

通过对线上业务流程的分解，将外卖系统分成数据浏览体系、用户订单交易体系、商户接单配送体系、用户信息UGC 服务等，同时也针对大的业务服务体系内的流量分布、以及功能差异性，再做进一步的拆解。

比如浏览体系中会有门店服务、商品服务、搜索推荐服务等等。

针对并发的读写数据压力，我们也针对性地搭建了相应的分布式缓存服务、针对特定数据库表，例如订单表，也进行了基于订单ID、门店ID、用户ID 等多个维度的拆库、拆表操作。

外卖平台架构总结第1篇好的架构源于不停地衍变而非设计。

美团外卖的架构，历史上也是经历了很多次迭代。

由于外卖业务形态不断地发生变化，原有的设计也需要不断地跟随业务形态进行演进。

在不断探索和实践过程中，我们经历了若干个大的架构变迁。

从考虑如何高效地复用代码支持外卖App，逐渐地衍变成如何去解决多端代码复用问题，再从多端的代码复用到支持其他频道业务的平台架构上。

在平台化架构建设完成后，我们又开始尝试利用动态化技术去支持业务快速上线的诉求。

如今，我们面临着多端复用、平台能力、平台支撑、单页面多业务团队、业务动态诉求强等多个业务场景问题。

下文我们针对美团外卖移动端架构的变迁史，做一些简单的概述，以便读者阅读本文时能有更好的延续性。

外卖平台架构总结第2篇从搜索库拆分的第一次尝试算起，外卖Android客户端在架构上的持续探索和实践已经经历了2年多的时间。

起初为了解决两端代码复用的问题，我们尝试过自上而下的强行拆分和复用，但很快就暴露出层次混乱、边界模糊带来的问题，并且认识到如果不能提供两端差异化的解决方案，代码复用是很难持续的。

后来我们又尝试过运用设计模式约束边界，先实现解耦再进行复用，但在推广落地过程中认识到复杂的设计很难快速推进下去。

在平台化开始的时候，团队已经形成了设计简单、边界清晰的架构理念。

我们将整体结构划分为宿主层、业务层、平台层，并严格约束层次间的依赖关系。

在业务模块拆分的过程中，我们借鉴微信的工程结构方案，按照三级工程结构划分业务边界，实现灵活的代码隔离，并降低了后续模块迁出和迁入成本，使得架构动态满足康威定律。

在两端代码复用的问题上，我们认识到要实现可持续的代码复用，必须自下向上的逐步统一两端底层的基础依赖，同时又能容易的支持两端上层业务的差异化处理。

使用F lavor管理两端的差异代码，尽量减少向上依赖，在具体实施时应用之前积累的解耦设计的经验，从而满足了架构的可伸缩性。

没有一个方案能获得每个人的赞同。

美团企业的组织架构分析标题：美团企业的组织架构分析摘要：本文将深入探讨美团企业的组织架构，从不同方面分析其独特的组织模式以及其在业界的成功之处。

通过审视美团在业务拓展、人才培养和决策流程等方面的组织架构，我们将更好地理解美团如何在竞争激烈的市场中脱颖而出，成为中国领先的互联网公司之一。

文章正文：一、背景介绍美团作为中国领先的本地生活服务平台，其业务范围涵盖外卖、酒店预订、出行、电影票、团购等多个领域。

为了支撑这些多元化的业务，美团拥有独特的组织架构，以实现高效的运营和持续创新。

二、组织架构的简要概述美团的组织架构可以分为多个层级和部门，以促进跨部门协作和信息流通。

首先是公司级别的层级，包括核心决策层和战略规划团队。

其次是业务线层级，每个业务线都有自己的负责人和团队，他们独立负责相应业务线的发展和运营。

还有职能部门，例如技术、市场、人力资源等，为整个公司提供支持和服务。

三、分析美团的组织战略美团采取了分业务线的组织架构，这使得不同业务线可以快速响应市场变化，并实现灵活的决策制定。

外卖业务线可以专注于用户体验和市场竞争，酒店业务线可以专注于供应链管理和合作伙伴关系。

美团还注重赋权和分权，使得各个业务线具备一定的自主权。

这种赋权的做法，可以激励员工更好地发挥自己的创造力和责任感，同时也促进了跨部门的合作与协作。

四、美团的决策流程美团注重快速决策，并倡导授权给最合适的人才做出决策。

公司倡导的"低成本试错，快速迭代"的决策流程使得团队可以更加自主地进行决策，并快速调整和改进，以适应市场需求的变化。

五、人才培养与组织架构的关系美团认识到人才培养是组织架构成功的关键因素。

通过建立专业的培训和发展计划，美团为员工提供了不断成长和进步的机会。

美团还注重激励措施，通过薪酬、晋升和福利等方式激励员工发挥潜力，创造卓越的业绩。

六、总结与展望通过对美团企业的组织架构进行深入分析，可以看到，其独特的组织模式和决策流程是美团能够快速响应市场变化并取得成功的关键因素。

美团外卖管理信息系统一、系统背景介绍随着互联网技术的快速发展，网络早已经成为现代人日常生活中不可或缺的部分，网上订餐由于其独有的便捷性和直观性，更能够轻而易举地被现代人认同和接受。

互联网上诞生出这种便捷的订餐形式，也是电子商务应用的全新体现；从另一个侧面来看，网上订餐还起到了帮助推进电子商务的普及和应用进程的作用，网上订餐的形式，同时也在帮助加速电子商务应用的步伐。

随着时代发展的日益加快，我们身边每天都在发生日新月异的变化。

不论在哪个行业里，用户几个大的根本需求永远不会变，比如说像省钱、懒。

省钱”这个需求美团团购已经做到，现在该轮到“懒”这个需求。

外卖一个就足够满足“懒”的需求——吃饭不出门。

二、系统的组织结构和业务流程的分析1．系统的组织结构分析对美团外卖系统进行分析把美团外卖网上订餐管理信息系统分成几个模块，即信息管理模块、信息发布模块、意见反馈模块、食品管理模块、订单管理模块和送餐管理模块以及细分模块。

2．系统的业务流程分析（1）以下的是销售管理系统业务流程图的符号说明： 表格、报表制作 业务功能描述 信息传递过程三、系统的数据流程分析：（1）以下的是销售管理系统业务流程图的符号说明：（2）下图是数据流程图和数据字典：1，数据流数据流名称：客户信息说明：公司客户资料数据流来源：人工输入数据流去向：数据库、各种报表打印数据流组成：{客户编号，名称，联系人姓名，送餐地址，联系电话，备注}数据流名：商品信息；说明：菜品简介，图片信息数据流来源：人工输入数据流去向：数据库、各种报表打印数据流组成：{店家信息，菜品名称，菜品介绍及图片，销售价}2.处理逻辑处理逻辑编号：P2处理逻辑名称：录入店家、购买商信息输入的数据流：新客户信息客户记录处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行录入输出数据流：客户信息 F1 客户信息表处理逻辑编号：P3处理逻辑名称：信息查询输入的数据流：客户信息处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行查询，看是否有查漏补缺的地方输出数据流：客户信息 P4 添加、修改客户信息处理逻辑编号：P4处理逻辑名称：添加、修改客户信息输入的数据流：新客户信息客户记录处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行查询，看是否有查漏补缺的地方输出数据流：客户信息 F1客户信息表处理逻辑编号：P5处理逻辑名称：录入餐品相关信息输入的数据流：新菜品推荐，菜单处理逻辑描述：在原有记录的基础上，进行新商品信息的录入输出数据流：餐品信息 F2 餐品信息表处理逻辑编号：P6处理逻辑名称：餐品预订输入的数据流：购买者的订餐明细处理逻辑描述：购买者下订单，记录订单信息及送餐地址输出数据流：F3 订餐表处理逻辑编号：P7处理逻辑名称：联系店家送餐输入的数据流：订餐信息处理逻辑描述：把客户下单订餐情况告知店家，让店家准备送餐输出数据流：F3 订餐表处理逻辑编号：P8处理逻辑名称：查看反馈信息输入的数据流：客户反馈信息处理逻辑描述：查看客户的反馈信息，对问题进行整理，告知店家进行改善输出数据流：F4 客户反馈表3.数据存储数据存储编号：F1数据存储名称：客户信息表输入数据流：新客户信息+修改删除后的原信息数据存储组成：客户编号，名称，联系人姓名，联系地址，联系电话，备注关键字：客户编号数据存储编号：F2数据存储名称：餐品信息表输入数据流：新餐品信息+修改删除后的原信息数据存储组成：菜品的介绍及图片关键字：菜品介绍数据存储编号：F3数据存储名称：订餐表输入数据流：客户下的订单情况输出数据流：订单明细数据存储组成：菜品名称，订购数量，送餐地址关键字：菜品名称数据存储编号：F4数据存储名称：客户反馈表输入数据流：客户反馈信息输出数据流：客户反馈信息数据存储组成：客户对订餐、送餐、餐品一系列服务的满意程度及建议关键字：反馈信息四、系统运行界面1、用户注册界面当用户第一次登录美团外卖，并单击订购按钮图标时，会自动跳入注册页面，在注册页面，用户需要填写订餐人姓名、送餐地址、详细地址、送餐联系电话。

美团供应链系统架构简介及演进历程完善的供应链系统，是美团自创立至今持续茁壮成长的基础所在。

它经历“千团大战”和后来残酷同业竞争的重重磨练。

在不断的自我优化与创新中，帮助美团奠定了团购行业的领先地位。

而面对企业今后多元化业务的发展需要，这个系统又进行了架构的重塑。

供应链系统简介美团是以团购起家并作为核心业务，之后增加了一些支付、商家管理，包括验证、凭证方面还有其他的等业务。

供应链系统主要负责商品的生产和商品的运营，其中的这个“商品”指的是我们本地的生活服务的各种套餐、代金券和其他的业务。

关注过团购领域的朋友们应该听说过“千团大战”，美团之所以能在这样的挑战中活下来，一个重要原因是我们的BD比较牛。

这一块的工作流程是：在BD与商家谈妥之后，会给商家在美团建立一个帐号，签订合同，以便在之后把谈妥的这些东西变成大家在手机APP或者是网站上出售的东西，比如团购券。

从BD谈妥单子，到消费者能从网页上买到商品，这中间的过程都是供应链完成的工作。

它的定位，是给美团是正在茁壮成长的业务提供支持，因此它的建设是一步步循序渐进的。

供应链系统的发展演进美团的供应链系统的架构不是很复杂，它是随着公司创立到在现在的各个发展阶段而一步步建立起来的，架构有一个不断演进的过程。

1手工阶段系统初创是在2010年，当时我们是模仿美国的例子，一天一单，全靠手工。

单子上传上去，七天之后才可以在网站上看见。

流程上有编审的程序，不但要审核，还要专人进行编辑。

这种情况延续到2011年，高层进行了一个星期的考量之后，决定一天要上多单。

2从在线化到自动化从这时起，我们要求每天上单量达到250，并相应安排了250个编辑。

因此，公司开始建立一个合同和CMS，就是替换成编辑的手工工作。

CMS是结构化，有三大块，原来一个人的工作分成三个人来做。

做完这个之后一个人可以上11单。

和滴答团、拉手、糯米竞争时，美团并不占据很大优势。

公司针对性地调整了策略，大幅度增加每天上单的数量，计划要一天上几千单。

美团外卖应用IT创新的基本原理简介在当前数字化时代，互联网技术不断地对各行各业进行改革与创新。

随着智能手机的普及和网络的高速发展，外卖行业迎来了巨大的发展机遇。

美团外卖作为中国最大的外卖平台之一，通过运用IT技术进行创新，极大地提升了外卖服务的效率和用户体验。

本文将介绍美团外卖应用IT创新的基本原理，包括技术架构、用户体验设计和效率提升策略。

技术架构美团外卖应用采用了先进的技术架构，包括前端开发、后端开发和数据存储。

下面是美团外卖应用的技术架构的介绍：•前端开发：美团外卖应用采用React Native作为主要的前端开发框架，它可以跨平台运行并保持良好的性能。

前端开发团队负责美团外卖应用的界面设计和用户交互。

•后端开发：美团外卖应用的后端采用了分布式架构，利用微服务的方式进行开发和部署。

通过将不同的业务模块拆分成独立的服务，可以提高系统的可伸缩性和容错性。

•数据存储：美团外卖应用采用了分布式数据库技术，包括MySQL和NoSQL数据库。

这些数据库可以提供高性能和高可靠性的数据存储和访问。

用户体验设计用户体验是美团外卖应用IT创新的重要组成部分。

美团外卖应用注重用户的需求和体验，通过以下方式提供良好的用户体验：•界面设计：美团外卖应用的界面设计简洁明了，用户可以通过简单的操作找到所需的功能和信息。

同时，美团外卖应用也会根据用户的历史行为和喜好进行个性化推荐，提高用户的满意度。

•下单流程优化：为了方便用户下单，美团外卖应用简化了下单流程，减少了繁琐的操作步骤。

用户只需选择商品、填写配送地址和支付方式，即可完成订单。

同时，美团外卖应用还提供了多种支付方式，并支持在线支付和货到付款。

•配送服务优化：美团外卖应用通过与外卖骑手的实时连接，能够及时获取配送进度，并将其展示给用户。

这样用户可以实时追踪订单的配送状态，提高了用户对外卖的信任感。

效率提升策略美团外卖应用IT创新还注重提升外卖服务的效率，通过技术手段实现了以下效率提升策略：•自动化订单处理：美团外卖应用通过引入机器学习和大数据分析技术，将订单分配给最合适的骑手进行配送。

美团外卖精细化运营方案：打造专业、高效外卖团队美团外卖运营方案一、优化用户体验1.1 提升页面设计：优化网站界面，使其更加简洁、直观，方便用户快速找到所需信息。

1.2 改善搜索体验：增强搜索功能，支持模糊搜索和分类搜索，方便用户快速找到目标商品。

1.3 强化用户反馈：建立用户反馈渠道，及时处理用户投诉和建议，不断提高用户满意度。

二、提升配送效率2.1 优化配送路线：利用智能算法优化配送路线，减少配送时间和成本。

2.2 完善配送装备：提供专业的配送设备和服饰，提升配送员形象和专业度。

2.3 提高配送速度：建立高效的配送体系，提高配送速度，减少用户等待时间。

三、个性化推荐服务3.1 依据用户习惯：根据用户历史订单和浏览记录，推荐用户可能感兴趣的商品。

3.2 制定推荐策略：利用大数据技术分析用户需求，为用户提供个性化的推荐服务。

3.3 提升推荐精准度：不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和用户满意度。

四、打造品牌影响力4.1 塑造品牌形象：建立独特的品牌形象，包括Logo、店面设计、配送员形象等。

4.2 开展品牌宣传：通过广告、公关活动、社交媒体等途径宣传品牌，提高品牌知名度。

4.3 强化品牌口碑：提供优质的服务和商品，赢得用户口碑，进而提高品牌美誉度。

五、增加用户忠诚度5.1 设定会员体系：设立会员制度，用户可以通过累计消费获得积分和优惠券，提高用户忠诚度。

5.2 提供定制服务：根据用户需求，提供定制化服务，如私人厨师、特殊配送等，提高用户满意度。

5.3 建立用户社群：通过美团外卖App内的社交功能，建立用户社群，增加用户粘性。

六、定期活动推广6.1 策划活动主题：定期推出有吸引力的活动主题，如折扣、满减、新品种尝等，吸引用户参与。

6.2 全渠道推广：利用美团外卖App、微信公众号、线下海报等渠道推广活动，扩大活动影响力。

6.3 优化活动流程：不断优化活动流程，确保活动进行顺利，让用户享受到优惠和便利。

美团实时数仓架构的演进史，千亿级数据导读：今天和大家分享一下实时数据在美团的典型应用场景，实时数仓建设中的挑战和解决方案，包括一些关键的设计细节。

主要介绍以下几方面内容：建设背景平台架构设计平台建设实践未来计划01建设背景1、实时数据在美团的典型应用场景美团作为本地生活领域的头部公司，在内部孵化了许多独立业务，可以看到有大家所熟悉的美团外卖、酒店、美团优选等，这些业务通过实时数据来支撑其内部各种各样的数据应用场景，比如BI、算法、骑手调度等等。

我们对业务场景做了一个简单的分类：指标监控：比如有实时大盘，用来即时反馈业务当日运转的健康度等场景；实时特征：比如搜索、广告CTR预估、骑手调度等，对算法特征数据新鲜度要求较高的场景；事件处理：比如一些风控类、运营活动发券等事件驱动型场景；数据对账：比如金融的支付业务，支付部门与业务部门各自独立，当业务部门的支付单据与支付部门不一致时，会造成资损，这时数据的实时对账就非常关键。

上图可以看到，截至目前，实时计算平台所支撑的实时数据处理场景的整体规模，说明实时数据在美团已经影响到了业务的方方面面。

实时计算平台从成立以来，经历了上图中的几个关键发展阶段。

平台正式成立于2014年，我们引入Storm和Spark Streaming作为美团的第一代实时计算引擎，并且发布了第一版作业托管平台。

接下来在2017年，平台正式引进了Flink，并开始初步探索以Flink SQL为主的实时数仓开发方式。

并于2019年，正式将Flink SQL作为主要编程接口暴露给业务，将以任务为中心的开发模式，升级为以数据为中心的开发模式。

当前，计算平台紧跟业界发展潮流，将工作内容都聚焦在数仓增量化生产、流批语义统一、统一实时离线数仓建模方式等几个方向上。

2、实时数仓建设过程中的问题及痛点在正式开始介绍数仓平台的建设实践之前，先来回顾下平台初期所遇到的问题。

实时数据开始建设之初，是没有离线数仓那样成熟的建设方法论的，而且也没有离线数仓领域那样成熟的开发工具，所以带来了以下几点问题：首先就是高昂的开发运维成本，每次计算框架的升级，业务都需要学习一遍计算框架的API。