美团软件体系结构分析
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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。
美团网商业模式分析Q:请根据第一次作业所选取的企业,分析其商业模式,列出顾客细分,渠道。
客户关系合理,价值定位,收入来源,关键资源,关键商业活动,主要伙伴关系和成本结构等运营管理问题?[引言]众所周知,要问现在互联网什么模式最火?当属由美国groupon公司开启的“全民团购时代”,团购消费风靡一时,而美团更是中国首屈一指的团购网站,作为中国专业团购网的鼻祖,美团始终盘踞在团购的巅峰俯瞰群雄亦竞逐“千团大战”,美团以其独特的商业模式实现“商家、消费者、美团”三赢的互利互惠局面,各种商业模式要素均在各种程度上决定着美团的安息兴衰成败,特别是客户关系管理,面对“以社会、消费者为中心”的现代营销模式,美团一直都聚焦着“客户关系”。
“商业模式越简单越好。
美团网虽然每天只为用户提供一款团购产品,但是我们却力求提供最超值的消费体验。
”对比像淘宝这样提供很多产品的电子商务模式,王兴表示自己更倾向于提供“简单的客户服务”。
[以下为美团网商业模式的具体分析]1.美团的顾客细分(Customer Segmentation)任何一个企业不能单凭自己的人力、财力和物力来满足整个市场的所有需求,这不仅缘于企业自身条件的限制,而且从经济效应方面来看也是不足取的。
因为,企业应该分辨出它能有效为之服务的最具有吸引力的细分市场,集中企业资源,制定科学的竞争策略,以取得和增强竞争优势。
顾客天生就存在差异,大量营销策略在忠诚的世界里根本就不适用,因为并不是每一个顾客都适于成为某品牌的品牌忠诚者。
如果企业要最大化地实现可持续发展和长期利润,就要明智地只关注正确的顾客群体,因为企业要获得每一位顾客,先前都要付出一定的投入,这种投入只有在你能赢得顾客的忠诚后才能得到补偿。
因此,要通过价值营销以获得品牌忠诚重要的一步就是对客户进行细分,找寻到哪些顾客是能为企业带来赢利的,哪些顾客不能,并锁定那些高价值顾客。
只有这样企业才能保证他在培育顾客忠诚的过程中所投入的资源得到回报,企业的长期利润和持续发展才能得到保证。
2.完善电子商务发展环境(1)加快商业诚信体系建设。
首先充分利用政府公共信息平台、司法平台、金融平台等行政性信息,对诚信企业与个人进行展示,以政府公信力为个体诚信提供支持,降低电子商务参与主体的诚信成本。
二是定期交换电子交易平台的诚信与违约信息,作为单个主体的诚信评价补充,方便交易主体查询,为建设诚信提供技术支持。
三是通过收集全国各地民事诉讼判例、违约仲裁、失信等多方面个案信息,以个人身份证、企业法人代码等为唯一性建立电商诚信平台,提高电商主体的违约成本,维护电商的诚信形象,提高电商的外部竞争力。
(2)切实维护知识产权。
强化知识产权维护能力,通过强化知识产权维权机构,开展经常性维权。
设立知识产权维权基金,通过公开招投标,维权赔偿分成等多种形式向社会购买维权服务,最大限度地增强维权能力。
实行侵权公示制度,为电子商务发展提供公共服务。
受理知识产权权利拥有者的投诉,经查实确为侵权的,在通过司法等渠道追过的同时,将侵权主体的名称、法人代表、注册地、经营范围等信息在公共网络平台上予以公开,增加侵权主体的违法成本,提高电商的识别能力。
(3)强化政府公共活动的支持。
以政府公众服务网站为依托,为电子商务提供形象宣传、信息展示等方面的支持,将电子商务宣传纳入城市形象宣传范畴,结合各种活动、展会加以推广,为电子商务活动开展提供便利。
通过政府网站、公共服务网站等电子平台、地方网络社区等媒介,宣传电商形象,吸引消费人群,降低电商为吸引消费群体而支付的流量购买成本。
3.构建平等竞争的发展环境电子商务与传统商务都是企业商务活动的组成部分,要鼓励产业做大做强,提升竞争力,不是就特定产业给予特殊的支持与照顾,而是平等各产业、各个主体的竞争环境,让优秀的企业,具有比较优势的产业脱颖而出,形成具有核心竞争力的产业群体。
构筑扶持产业梯度退出制度,使产业发展具有自生能力,完善要素配置市场,构建平等产业竞争环境;完善公共服务的提供方式,提高资源利用效率,促进法律法规的完善,营造守法经营环境。
美团外卖与饿了么竞品分析报告版本1.0-2015/4/24 报告人:陈凯鹏竞品选择:美团外卖饿了么成立:2013年年底成立:2009年报告框架:1.市场1.1市场份额:美团外卖:2014年底,美团外卖公布日订单量已经突破150万单,市场份额达到60%,学生高校的市场份额在70%左右饿了么:2014年,饿了么透露日订单突破100万单,峰值200万单,市场份额占到了60%。
但同时也透露外卖的市场份额在降低。
1.2 平台数据和主流应用市场APP下载量(数据截止于2015.4.24):从上面明显可以看出:从Ttaking data 和友盟的数据可以分析出美团用户的覆盖较广美团在这几个主流应用市场的下载量全面超越了饿了么(华为应用市场除外),说明: 从产品的角度来讲美团APP 的用户体验要更好从线下来看,美团外卖的扩张效率要比饿了么更高,应该得益于美团团购在线下的扩张经验2.战略层2.1.1目标人群美团:目标人群方向:公司白领、学生一族、宅男宅女、商务/团购(依托美团) 饿了么:目标人群方向:公司白领、学生一族、宅男宅女、高端商务/团购(依托大众点评) 2.1.2需求市场需求:生活节奏的加快、人们的变懒 学业压力工作压力的增大、都会进一步挤压人们的用餐时间,外卖也就顺理成章成为一个产业,或者说是餐饮行业的重要一环,学生一族、公司白领、宅男宅女和一些企业都是需要外卖的,所以用户数量非常巨大,而且有连续重复购买率高的特性,因此外卖市场是个块大的蛋糕。
需求分析:白领和学生是外卖的主要用户,CBD 商业区和高校是外卖订单比较集中的两个区域,学生是价格敏感群体,对补贴比较感兴趣,有相当一部分生本来不点外卖的,但是因为有补贴就用了,如果补贴减少,这部分用户流失就会很严重,或者那个补贴更多就用哪个。
比起学生,白领的忠诚度要高一些,他们不会因为有补贴就突然使用外卖app 点餐,但是如果真的有点外卖的需要,即使没有补贴,他们依然会继续使用外卖app 。
美团外卖产品体验及竞品分析概览体验产品:美团外卖iOS版软件版本:3.6.1设备型号:iphone6操作系统:iOS8.3体验时间:2015年8月10日需求分析省时:节约时间成本,特别是等待就餐的时间省钱:价格优惠,折扣多省力:遇到下雨、下雪等极端天气,可以足不出户享受美味省心:向用户提供丰富的就餐选择,商家、物流、配送服务质量有保证市场概况2014年Q1-2015年Q1中国互联网餐饮外卖市场订单规模注:以上数据来源于易观智库总结:2014年中国互联网餐饮外卖市场订单规模达到3.7亿订单,中国互联网外卖市场出现爆发式的增长,O2O未来市场潜力巨大。
受春节、季节等多方面的影响,2015年第一季度订单量环比下降了7.5,但同比上升了340.8%,增长依然强劲。
中国互联网餐饮外卖市场用户群体较为单一,市场订单规模易受用户因素出现较大波动,应积极拓宽用户消费群体范围。
2014Q1-Q4中国互联网餐饮外卖市场订单份额注:以上数据来源于易观智库总结:饿了么、美团外卖、淘点点、百度外卖四家平台瓜分外卖市场规模的近八成。
饿了么、美团外卖两者瓜分外卖近六成市场,持续领跑,优势明显。
饿了么份额破三成,占据明显优势,但与美团旗下的美团外卖差距不大,两者竞争激烈。
2014年中国互联网餐饮外卖细分市场订单份额注:以上数据来源于易观智库总结:在白领和校园市场中,饿了么和美团外卖双巨头优势明显,占据了半数以上份额。
家庭市场可挖掘空间巨大。
在家庭市场中,饿了么、美团外卖、淘点点和百度外卖份额差距并不大,四家总计也只占据了不到七成的市场。
2014年11月~2015年1月中国主流互联网餐饮外卖App活跃用户数注:以上数据来源于易观智库总结:App活跃度方面,饿了么和美团外卖继续强势,App活跃人数大幅领先其他平台。
饿了么在App活跃度方面总体继续保持领先,饿了么以较小的优势领先于美团外卖。
移动端已成为餐饮外卖的主要渠道,其重要性日渐凸显。
美团外买APP设备指纹风控分析⽬录:⼀、电商类APP业务风险类型⼆、设备指纹在业务中的应⽤三、整体框架四、初始化流程分析五、反爬⾍mtgsig签名六、设备指纹分析七、设备指纹攻击⼋、⿊产⼯具特征检测九、总结⼀、电商类APP业务风险类型电商⾏业的各个业务场景⾯临不同的风险种类:客户端漏洞利⽤、协议逆向、注册⼩号、商品信息被抓取、推⼴渠道作弊、营销活动被薅⽺⽑、商品秒杀等。
⼤多的防御⽅案是通过端上安全、链路安全、接⼝和数据传输安全保护,再借助设备安全核验技术、⼈机识别及时发现各种模拟⾏为和异操作风险、同时集合风控策略实现多节点防护。
⼆、设备指纹在业务中的应⽤设备指纹技术是使⽤更多的信息来完成对终端设备的唯⼀性识别,在业务中可以有效辨别设备是真实⽤户还是机器在注册、登录,及时检测出单设备登⼊多帐号、防⽌批量注册、登录等操作⾏为。
三、整体框架因为框架流程过于复杂,我将框架分为两个部分,⼀是初始化,⼆是设备指纹,这样会更清楚些,如图3-1与3-2所⽰: 图3-1 图3-2四、初始化流程分析4.1、初始化准备java层调⽤init()初始化,获取Context,包名,AppInfo,XML配置信息等,然后加载so 在so中注册⼀个Native⽅法,该Native⽅法传⼊不同的数字代表不同的功能,代码如下所⽰:Lcom/meituan/android/common/mtguard/MTGuard;->loadSo(Ljava/lang/String;)VSystem.loadLibrary("mtguard");//注册Native⽅法private static native Object[] main(int arg0, Object[] arg1)//arg0:传⼊不同的编号⾛不同的逻辑,arg1:参数4.2、系统环境检测调⽤Native层Object[] v12_2 = NBridge.main3(1, new Object[1]),传⼊参数为1,表⽰检测环境,检测系统⽬录中是否有ls⽂件且是否为elf格式:.text:B1BF744E 0126 MOVS R6, #1.text:B1BF7450 2E 70 STRB R6, [R5].text:B1BF7452 2048 LDR R0, =(aSystemBinLs - 0xB1BF7458) ; "/system/bin/ls".text:B1BF7454 7844ADD R0, PC ; "/system/bin/ls" ; file.text:B1BF7456 0025 MOVS R5, #0.text:B1BF7458 2900 MOVS R1, R5 ; oflag.text:B1BF745A CF F7 A0 EC BLX open.text:B1BF745E 0400 MOVS R4, R0.text:B1BF7460 00 2C CMP R4, #0.text:B1BF7462 25 DB BLT loc_B1BF74B0.text:B1BF7464 01 AD ADD R5, SP, #0x28+buf.text:B1BF7466 1422 MOVS R2, #0x14 ; nbytes.text:B1BF7468 2000 MOVS R0, R4 ; 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__stack_chk_guard_ptr.text:B65E1FF0 0C68 LDR R4, [R1] ; __stack_chk_guard.text:B65E1FF2 2168 LDR R1, [R4].text:B65E1FF4 0E91STR R1, [SP,#0x48+var_10].text:B65E1FF6 0A21 MOVS R1, #0xA.text:B65E1FF8 CA 43 MVNS R2, R1.text:B65E1FFA 0168 LDR R1, [R0] ; file.text:B65E1FFC 48 1E SUBS R0, R1, #1.text:B65E1FFE 8258 LDR R2, [R0,R2].text:B65E2000 0025 MOVS R5, #0.text:B65E2002 E8 43 MVNS R0, R5.text:B65E2004 00 2A CMP R2, #0.text:B65E2006 43 D0 BEQ loc_B65E2090.text:B65E2008 0025 MOVS R5, #0.text:B65E200A 0595STR R5, [SP,#0x48+var_34].text:B65E200C 0490STR R0, [SP,#0x48+var_38].text:B65E200E 0690STR R0, [SP,#0x48+var_30].text:B65E2010 0795STR R5, [SP,#0x48+var_2C].text:B65E2012 0890STR R0, [SP,#0x48+var_28].text:B65E2014 0C90STR R0, [SP,#0x48+var_18].text:B65E2016 0D95STR R5, [SP,#0x48+var_14].text:B65E2018 E8 43 MVNS R0, R5.text:B65E201A 0B90STR R0, [SP,#0x48+var_1C].text:B65E201C 0A90STR R0, [SP,#0x48+var_20].text:B65E201E 04 A8 ADD R0, SP, #0x48+var_38 ; int.text:B65E2020 0D F0 40 FF BL openfile_sub_C6BADEA4 ; R3:要读取的⽂件.text:B65E2024 0130 ADDS R0, #1.text:B65E2026 30 D0 BEQ loc_B65E208A.text:B65E2028 0296STR R6, [SP,#0x48+var_40].text:B65E202A 04 A8 ADD R0, SP, #0x48+var_38.text:B65E202C 1E 49 LDR R1, =(sub_B65E20AC+1 - 0xB65E2032).text:B65E202E 7944ADD R1, PC ; sub_B65E20AC.text:B65E2030 0E F0 C8 F9 BL size_sub_C6BAE3C4.text:B65E2034 0600 MOVS R6, R0.text:B65E2036 00 2E CMP R6, #0.text:B65E2038 27 D0 BEQ loc_B65E208A.text:B65E203A 0025 MOVS R5, #0.text:B65E203C 0395STR R5, [SP,#0x48+byte_count].text:B65E2048 0399 LDR R1, [SP,#0x48+byte_count].text:B65E204A 0029CMP R1, #0.text:B65E204C 1D D0 BEQ loc_B65E208A.text:B65E204E 0028CMP R0, #0.text:B65E2050 1B D0 BEQ loc_B65E208A.text:B65E2052 0800 MOVS R0, R1 ; byte_count.text:B65E2054 0191STR R1, [SP,#0x48+var_44].text:B65E2056 EF F7 48 EE BLX malloc ; 分配存放空间.text:B65E205A 0200 MOVS R2, R0.text:B65E205C 0028CMP R0, #0.text:B65E205E 14 D0 BEQ loc_B65E208A.text:B65E2060 0021 MOVS R1, #0.text:B65E2062 1500 MOVS R5, R2.text:B65E2064 2800 MOVS R0, R5.text:B65E2066 01 9A LDR R2, [SP,#0x48+var_44].text:B65E2068 16 F0 2A FA BL memset_sub_C6BB64C0.text:B65E206C 04 A8 ADD R0, SP, #0x48+var_38.text:B65E206E 3100 MOVS R1, R6.text:B65E2070 2A 00 MOVS R2, R5.text:B65E2072 0E F0 6B FB BL ReadFile_unzip_sub_C6BAE74C ; 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架构设计流程今天我主要说说架构设计流程,围绕着这么⼏个⽅⾯来讲?(1)识别复杂度;(2)设计备选⽅案;(3)评估和选择备选⽅案;(4)详细⽅案设计;⼀、识别复杂度在如下两篇⽂章中,我阐述了六个复杂度来源。
⽂章分别为:如果不了解架构设计的六个复杂度来源可以参考我的上述两篇⽂章看看。
从软件层⾯上来看,前⾯说过,架构设计的⽬的就是为了解决软件系统的复杂度。
所以我们在设计这个软件的时候,⾸先需要做的就是分析系统的复杂性。
只有正确分析出了系统的复杂性,后续的架构设计⽅案才不偏离⽅向,否则,如果对系统的复杂性判断错误,即使后续的架构设计⽅案再完美再先进,都是南辕北辙,做的越好,错的越多越离谱。
⽐如,如果⼀个系统的复杂度本来是业务逻辑太复杂,功能耦合严重,架构师却设计了⼀个TPS达到50000/秒的⾼性能架构,即使这个架构最终的性能再优秀也没有任何意义,因为架构没有解决正确的复杂性问题。
针对诸如这样的例⼦,我们正确的做法是:将主要的复杂度问题列出来,然后根据业务、技术、团队等综合情况进⾏排序,优先解决当前⾯临的最主要复杂度问题。
对于按照复杂度优先级排序解决的⽅式,存在⼀个普遍的担忧:如果按照优先级来解决复杂度,可能会出现解决了优先级排在前⾯的复杂度后,解决后续复杂度的⽅案需要将已经落地的⽅案推倒重来。
这个担忧理论上是可能的,但现实中机会是不可能出现的,原因在于软件系统的可塑性和易变性。
对于同⼀个复杂度问题,软件系统的⽅案可以有多个,总是可以挑出综合来看性价⽐最⾼的⽅案。
即使架构师决定要推到重来,这个新的⽅案也必须能够同时解决已经被解决的复杂度问题,⼀般来说,能够达到这种理想状态的⽅案基本都是依靠新技术的引⼊。
例如,Hadoop能够将⾼可⽤、⾼性能、⼤容量三个⼤数据处理的复杂问题同时解决。
识别复杂度对架构师来说是⼀项挑战,因为原始的需要中并没有哪个地⽅会明确地说明复杂度在哪⾥,需要架构师在理解需求的基础上进⾏分析。