如何利用数据分析工具分析亚马逊店铺数据

先从最基本你的亚马逊后台数据开始吧，供参考，希望有帮助

业务报告包括：单位转化比率；单位订购金额；黄金购物车的百分比率

库存报告包括：产品库存状况；

卖方业绩报告包括：卖家评级；性能指标；订单缺陷率；运送前取消率；延迟发货率

1业务报告仅适用于专业的亚马逊卖家，而不是个人卖家。具有专业账户的商家可以通过登录到卖家中心访问他们的商业报告，转到顶部的报告标签，然后点击业务报告。

从业务报告中，卖家可以通过点击“ASIN销售和流量”查看每个产品的增长指标；卖家可以查看之前讨论的指标：单位转化百分比率，订购单位，session和购物车百分比。

销售和流量的健康基准很难确定，因为它们与个人销售者及其产品相关。 例如，亚马逊每月营业额为10,000美元的商品，2,000个session对于一个商家来说可能是好的，而对另一个商家则是令人失望的。 相反，从转换率基准参考点来了解您的销售和流量则是有道理的。

亚马逊平均单位session百分比（转换率）为123％。

这个比率不应该被视为一个严格的转换基准，因为它是按类别而变化的，但是这是评估你自己的比率的一个很好的起点。 如果您的转化率较低，则需要增加销售额或订购的单位数量。或者，由于流量较低或session指标较低，您的转化率可能较低。 随着listing人数的减少，卖家不太可能接到订单。如果订单价格比变化幅度大，转换率也会下降。

对于Buy Box百分比基准，理想情况下该比率应尽可能接近100％。 然而，listing的竞争程度可能使得买入评级这个高点是不可能的。 如果多个卖家提供有竞争力的价格，他们可能每个人只有15-30％的时间才能赢得Buy Box。 卖家不应仅仅瞄准达到100％，而应该随着时间的推移评估他们的“黄金购物车”比例，以确定该价格的平均水平，无论是正在改善还是减弱，以及具体上市的健康基准。

2库存报告

与商业报告一样，库存报告也仅适用于专业的亚马逊卖家。 具有专业帐户的商家可以通过登录到卖家中心访问他们的库存报告，转到顶部的库存标签，然后点击管理库存。

一旦你点击管理库存，你可以很容易地检查你的产品的库存状态。 检查“活动列表”并查看“可用”列以确保您所有的当前产品都已储存。

对于健康的补货基准，不要等到您的库存下降到零再补货。 选择一个更高的数字来检查当您查看可用列，以便您有时间来补货项目。

3卖家业绩报告

所有亚马逊卖家帐户类型都可以访问性能指标和卖家评分。 通过登录到卖家中心，单击顶部的性能选项卡，然后单击绩效指标查看ODR，延迟装运和预先履行取消率，即可访问此数据。

亚马逊提供了三个主要的性能指标的以下基准：

订单缺陷率<1％

履行前取消率<25％

后期出货率<4％

也可以通过单击“性能”选项卡，然后单击“客户反馈”来查看您的卖家评级。

卖家评分的健康基准是4星以上。 亚马逊评级较低的评级被认为是中性或差评，这可能导致您无法赢得Buy Box。

4改善你的数据指标

如果您没有达到这些指标的基准，那么您可以采取一些步骤来改善您的统计数据，从而提高客户的参与度和收购。

低转换率

如果您的转化率太低，通常意味着您的销售额太低。以下是一些提高您订单数量的提示：

①评估您的定价。您可能需要降低价格，以便更多地赢得Buy Box并增加销售额。检查你的竞争对手的价格，看看你的价格如何比较，是否需要减少。

②考虑提供免费送货。免费送货不仅使您的订单对买家更具吸引力，而且还使您更有可能赢得Buy Box。亚马逊认为航运作为订单价格的一部分，所以提供免费送货将使您的价格更具竞争力。

③提高你的亚马逊卖家声誉。无论是征求更多的产品评价还是使您的客户服务透明化，提高您的卖家声誉将使买家更可能相信您并购买您的产品。

低转换率也可能意味着您的流量不够高。游客人数越少，订单就越有可能下降。以下是一些提高您的listing流量的提示：

①在您的列表中使用SEO关键字。使用频繁搜索的条款和短语会将流量吸引到您的列表。

②使用高质量，清晰的图像。当买家正在浏览搜索列表时，如果他们看到一张漂亮的照片，他们会更有可能购买您的产品。

③广告您的listing。考虑使用亚马逊的广告解决方案，使客户更容易发现您的列表和购买您的产品。

无论是增加订单还是增加流量，寻求提高转化率的方法对于鼓励新老客户的销售都是至关重要的;如果卖家的活跃listing一直缺货，他们需要改进他们的库存管理计划，以确保他们的产品总是可以订购和发货。

基本数据看完了，你就可以开始研究对手数据或者更多亚马逊上没有的数据，比如你的产品关键词排名或对手数据等等，可以用卖家精灵看，对于优化listing以及运营很有用的

阿姆斯特丹的软件初创公司Elastic正在蓬勃发展，已经发展到100名员工。然后，亚马逊出现了。

在不到一年的时间里，亚马逊从Elastic开发的东西上赚的钱比这家初创公司还多，因为它与亚马逊的其他产品结合得更紧密，更容易被其他人使用。为此，去年Elasticity增加了高级功能，同时限制亚马逊等公司使用这些功能。然而，亚马逊仍然复制了许多这些功能，并免费赠送。

9月，Elastic发起反击。它在加州的联邦法院起诉亚马逊侵犯了它的商标，因为亚马逊曾经给它的产品起了同样的名字：Elasticsearch。该公司在诉讼中表示，亚马逊“误导了消费者”。亚马逊否认自己有任何过错。此案仍在审理中。

自从微软在20世纪90年代中期凭借Windows统治了个人电脑行业以来，没有一个技术平台像亚马逊现在的云计算部门那样给竞争对手带来如此多的恐惧。

虽然你可能还不清楚云计算是什么，但这项业务已经发展成为科技行业最大、最赚钱的业务之一，可以为企业提供计算能力和软件。亚马逊是这项业务的主要供应商。

亚马逊CEO曾称AWS“无人问津”

亚马逊一直在使用其云计算部门(称为亚马逊网络服务或AWS)来复制和集成其他技术公司创建的软件。然后通过使用更方便，屏蔽竞争对手的产品，通过捆绑打折降低自己产品的价格，来建立自己在服务上的优势。这些措施让客户流向亚马逊，相应软件的原开发者可能会落得一无所有。

即便如此，较小的竞争对手表示，他们别无选择，只能与亚马逊合作。考虑到公司在客户中的广泛影响力，初创企业通常会认同后者对前者推广自己产品的限制，并自愿与后者分享自己的客户和产品信息。为了获得通过AWS销售的特权，初创企业不得不向亚马逊返还部分销售收入。

一些公司给亚马逊正在做的事情起了个名字：条带开采软件。通过窃取他人的创新，窃取他人的工程师并从他们的创造中获利，亚马逊抑制了潜在竞争对手的发展，并迫使他们重新调整做生意的方式。

所有这些都促进了对亚马逊及其是否滥用市场支配地位和从事反竞争行为的审查。该公司采取的策略导致几家竞争对手开始讨论对其提起反垄断诉讼。监管者和立法者正在研究它对行业的影响。

CloudFlare首席执行官马修普林斯

保护网站免受攻击的AWS的竞争对手CloudFlare的首席执行官马修普林斯(Matthew Prince)表示：“所有人都担心亚马逊的野心会没有尽头。”

只是AWS亚马逊打算主导美国众多行业的方向之一。该公司已经改变了零售、物流、图书出版和好莱坞。

然而，亚马逊通过AWS所做的事情的影响可能更大。在向云计算的伟大转型中，该公司无疑是市场领导者，其体量是其最接近的竞争对手微软的三倍。每天，当数百万人在网飞上看**或将照片上传到苹果的iCloud(这项服务也运行在亚马逊的机器上)时，数百万人已经不知不觉地与AWS进行了互动。

亚马逊首席执行官杰夫贝索斯曾称AWS是一个“不请自来”的想法。这项服务诞生于21世纪初。为了推出新的项目和功能，当时的零售商不得不花费大量精力来组装计算机系统。一旦通用计算机基础设施建立起来，亚马逊意识到其他公司也需要类似的能力。

现在，像Airbnb和通用电气这样的公司实际上是从亚马逊租用计算(使用它也可以称为“云”)，而不是购买自己的设备来运行系统。然后，企业可以在亚马逊机器上存储自己的信息，从中提取数据并进行分析。

对于亚马逊本身来说，AWS的地位已经变得至关重要。该部门去年的销售额为250亿美元，是亚马逊最赚钱的业务。

亚马逊在一份声明中表示，将其描述为露天采矿软件是“愚蠢和卑鄙的”。它表示，它为软件行业做出了巨大贡献，其行为符合客户的最大利益。

一些科技公司表示，他们通过AWS找到了更多客户。甚至一些和亚马逊纠缠不清的公司也发展起来了。例如，Elasticity去年上市，现在有1600名员工。

然而，在对40多名亚马逊现任和前任员工及其竞争对手的采访中，许多人都表示，亚马逊在AWS上投入的成本是无形的。他们表示，很难衡量他们的业务有多少被亚马逊夺走，或者亚马逊构成的威胁如何吓跑了潜在投资者。许多人要求在发言前保持匿名，因为他们害怕会激怒亚马逊。

四位知情人士表示，今年2月，七家软件公司的首席执行官在硅谷举行了一次会议，他们在会上讨论了对这家巨头发起反垄断诉讼。他们的不满呼应了使用亚马逊购物网站的供应商的抱怨：一旦亚马逊成为直接竞争对手，它就不再是中立的一方。

知情人士表示，这些首席执行官没有继续采取法律行动，部分原因是他们担心这个过程需要太长时间。

现在，监管机构正在联系Ama。

zon的一些软件竞争对手。正在调查大型科技公司的众议院司法委员会在今年9月的一封信中就AWS的一些做法向Amazon提出来质询。据有关官员称，也在对Amazon进行调查的FTC（美国联邦贸易委员会）也向AWS的竞争对手提出了质询。

风投机构Uncorrelated的创始人Salil Deshpande 说，Amazon对软件初创企业所为是不可持续的做法。

他说：“它把他们的赚钱渠道给掐断了，还强行夺走有者对软件的控制权，然后吸引客户去用它自己的专有服务。”

MariaDB CEO Michael Howard表示，AWS的成功建立在对开源技术进行“露天开采”的基础上

十年前，当Amazon Web Services刚刚起步时，Amazon一直在努力实现利润的可持续。

然后初创企业向AWS敞开了怀抱。此举让他们能省钱，因为他们不再需要购买自己的计算设备，而只需为所使用的付钱。不久之后，越来越多的公司蜂拥而至，最终Amazon的计算基础设施上跑了越来越多的软件。

2009年，Amazon设立了一个模板来加速AWS的增长。那一年，AWS推出了一项用于管理数据库的服务，而数据库是帮助公司组织信息的重要软件。

AWS的这项数据库服务马上受到了客户的欢迎。但它跑的并不是Amazon自己开发的软件。相反，那软件是它从一种免费共享的选项（也就是所谓的开源）中山寨过来的。

开源软件在业务上几乎没有什么相似之处。这相当于你开一家免费送咖啡进而希望大家在牛奶、糖或者糕点上花点钱的咖啡店。

但是开源是软件行业培育出来的一种经考验被证明行之有效的模式，可以帮助迅速将技术提供给客户。爱好者社区经常会冒出可共享的技术，为之做出改进并宣传它的好处。开源公司一般会通过后面提供客户支持或靠付费插件赚钱。

这一次，大家都注意到了。

Todd Persen 说：“一家公司围绕着一个大家喜欢用的开源产品做了一家公司，然后突然之间某个竞争对手就这么拿着他们的东西来跟他们竞争了。”为此，他今年创办了一家不开源的软件公司，这样一来Amazon就“没有机会”抄袭自己的作品了。

开源软件业一次又一次地成为Amazon盯上的对象。当它把软件复制并集成到AWS上面时，它不需要许可，也不必因为初创企业的工作而给他们支付任何费用。

这让这些公司当中的很多几乎都没有什么资源可用，因为它们无法突然就开始对免费的软件收费。有些人于是变更了自己关于软件使用的规则，限制Amazon和其他想把他们开发出来的东西变成付费服务的人。

Amazon已经绕开了他们的一些规则改变。

去年，当现在搬到硅谷的Elastic改变其软件规则时，Amazon在一篇博客文章中表示，开源软件公司企图通过限制某些用户的访问来“把水搞混”。

Elastic的CEO Shay Banon 当时写道，Amazon用 “假冒的利他主义掩盖了”自身的行为。Elastic拒绝让Banon 接受采访。

去年，用于组织文档数据的流行技术MongoDB 宣布，自己将要求任何将其软件作为网络服务进行管理的公司免费共享其底层技术。此举被普遍视为是针对AWS的，因为AWS并没有公开分享其用于创建新服务的技术。

AWS很快就引入了自己的外观跟MongoDB的旧软件一样的技术，而这样就不需要服从后者的新要求了。

这一经历是MongoDB CEO Dev Ittycheria今年跟其他六家软件公司的负责人一起参加晚宴时的头号话题。他们的对话在硅谷一位风投家的家中进行，后来的画风转变得有点激烈：要不要公开指控Amazon有垄断行为。

据知情人士透露，在这顿有软件公司Confluent和Snowflake负责人出席的宴会中，一些CEO表示自己正面临着不平衡的竞争环境。但最终并没有人上诉。

开源公司MariaDB CEO Michael Howard表示：“ AWS的成功是建立在对开源技术进行露天开采的基础上的。他估计Amazon靠跑MariaDB 软件获得的收入是自己全部业务收入的五倍。

AWS副总裁Andi Gutmans则表示，一些公司希望成为“唯一”从开源项目中获利的公司。他说，Amazon“致力于确保开源项目保持真正的开放性，无论客户是否选择AWS，客户都可以选择如何使用特定的开源软件。”

到了2012年，AWS举行其首个开发者大会时，Amazon不再是云计算的唯一大玩家。微软和Google也推出了自己的竞争平台。作为回应，Amazon推出了更多的软件服务，令AWS不可或缺。

此后，Amazon开始以惊人的速度添加AWS服务，从2014年的30项增加到今年12月的175项左右。它还内置了一个主场优势：简单性和便利性。

客户一键就可以添加新的AWS服务，并用同一套系统对其进行管理。新添加的服务会计算到到同一张账单里面，而在AWS上使用非Amazon的服务话会更加复杂。

现在，当客户登录到AWS时，他们会看到一个叫做管理控制台的主页。页面中心列出了约150种服务。全部都是AWS自己的产品。

即使客户选择了非Amazon的选项，该公司有时仍会继续推销自己的产品。当有人创建新数据库时，他们会看到一则有关Amazon自有技术Aurora的广告。如果他们选择其他商品，Amazon仍会把自己的选项突出显示为“推荐”。

Gutmans则说，AWS跟很多公司都有紧密合作，以“尽可能无缝地”集成其产品。

AWS的开发者大会现在是全球最大的技术盛会之一

Amazon的AWS开发者大会现在是全球最大的技术活动之一，每年吸引成千上万的人来到拉斯维加斯。

大会的焦点是Jassy在演讲中展示的新服务。由于AWS推出的新功能往往会给某些初创企业带来麻烦，因此这场演讲已经赢得了“红色婚礼”的绰号，熟悉《权力的游戏》的人知道，那是一次血腥事件。

Duckbill Group的Corey Quinn说：“没人知道谁是下一个被干掉的人。” 他平时会帮助企业管理AWS账单，还运营着一个叫做“Last Week in AWS”的邮件列表。

在去年的会议上，Amazon推出了一种新工具——Amazon CloudWatch Logs Insights——可帮助客户分析有关自身服务的信息。

帮助开发该产品的前AWS软件工程师Daniel Vassallo 说，AWS的高管想进入这个市场，但又担心这会让人觉得Amazon是盯上Splunk。后者提供了类似的工具，同时也是AWS的金主之一。 AWS

Vassallo说，所以Amazon在会前给Splunk 预览了自己的新产品，并同意在Jassy 演讲期间不发布该产品。

今年2月离开了Amazon的Vassallo 说：“Splunk他们显得不太高兴。但是我们还是继续干下去。”

Splunk 表示与AWS建立了“牢固的合作伙伴关系”，并拒绝进一步置评。

Amazon还为其开发者大会制定了规则。为摊位支付了数万或数十万美元的公司表示，他们必须把自己的横幅广告，小册子和新闻稿通通提交给Amazon审查批准。

根据8月发布的一份解释与之合作的公司的营销准则的AWS文档，Amazon禁止使用某些词或短语，比方说不能出现“多云”，也就是支持两个或多个云平台。Amazon发言人表示现在已停止这种做法。

指南还要求，除非被独立研究证实不是，否则公司要声称自己是“最佳”，“第一”，“唯一”，“领导者”什么的。

初创企业Nexla CEO Saket Saurabh 说，他对与Amazon的合作持保留态度。

2011年在以色列特拉维夫成立的Redis Labs致力于免费软件Redis 的管理，大家可以使用这款软件快速地组织和更新数据。Amazon很快就提供了类似的付费服务。

尽管这给Redis Labs制造了一个强大的竞争对手，但Amazon的举动反过来也验证了Redis 技术。自那以后，这家初创公司已经拿到了15亿美元的融资，这充分说明了许多软件公司与Amazon之间的那种“没法跟你过但没你活不下去”的关系。

据Redis Labs 前雇员的估计，Amazon每年通过Redis 技术拿到的收入高达10亿美元，这至少是Redis Labs 收入的10倍。他们说，Amazon还试图挖走自己的员工，并用高额打折来撬Redis Labs的墙角。

AWS向承诺至少花费一定金额的客户提供折扣，但这些钱花在AWS自身服务和竞争对手服务上的待遇是不一样的。购买1美元外部服务折扣顶多50美分。按照AWS客户的说法，折扣不适用于非Amazon产品。

而如果客户仍然通过AWS 选择Redis Labs的话，则Redis Labs必须将其收入的15％返还给Amazon。

这位前员工说，Amazon聘用Redis Labs员工的尝试一度变得非常激进，以至于后者的高管把自家技术人员的一些在线履历都给删掉了。Redis Labs的一位发言人说，这家初创公司不记得有过这样的事。

前员工说，一些Redis Labs高管考虑过今年对Amazon发起反托拉斯诉讼。其他人感到犹豫，因为该初创企业80％的收入均来自AWS的客户。

Redis Labs 前营销副总裁Leena Joshi 说：“这是一种爱恨交加的关系。一方面，我们的大多数客户业务都在AWS上面跑，因此跟他们紧密集成符合我们的利益。同时，我们知道他们正在抢走我们的业务。”

Redis Labs拒绝评论自己的收入或AWS的行动。它说Amazon提供了“重要的服务”。

并不是每一家公司都把AWS视为威胁。Ali Ghodsi是用人工智能分析数据的初创企业Databricks的CEO。他说AWS的销售人员提升了自己公司的产品销售情况。

他说：“我没看到他们用鬼把戏来阻止我们。”

但是，现有员工14人的加州初创企业Nexla的CEO Saket Saurabh 表示，他对Amazon持保留态度。

今年八月，Amazon开始提供跟Nexla 竞争的数据处理和监视服务。投资者警告他，不要向这家巨头分享太多信息。

但Saket Saurabh 说，今年9月他已经跟Amazon签订了合作协议。为什么？因为Amazon庞大的销售团队可以让他的数据处理和监视服务接触到广泛受众。

他说：“我们能有什么选择呢？”

译者：boxi。

亚马逊旗下云服务部门 AWS，刚刚为自家云服务器设计了一种新型多核处理器。据说其采用了 ARM 最新的 Neoverse N1 架构，与初代 Graviton 处理器相比，其核心数量更多、可显著提升性能。

路透社援引两个消息来源的报道称：尚未正式命名的这颗 AWS CPU，集成了多达 32 个核心。芯片能够使用 Fabric 接口连接到各种专用加速器，从而大幅提升某些计算工作的处理速度。

（题图 via AnandTech）

Neoverse N1 又名 Ares，很大程度上类似于 ARM 面向消费级市场的 Cortex-A76 微体系架构：其具有 4 层访存 / 解码器，流水线深度仅 11 级，并且能够在必要时减少至 9 级。

同时，Neoverse N1 设计为在相对较高的频率下运行，以提供最大的单线程性能，且具有不同于寻常的 1MB L2 缓存体系结构（缓存本身不该算是体系结构的一部分）和其它一些增强功能。

Neoverse N1 芯片的时钟频率高达 31 GHz，每个 SoC 的热设计功耗（TDP）约为 100W 。显然，这套微架构从一开始，就是针对云服务器工作负载而优化的。

随着亚马逊定制的深入，这款 32 核 ARM 处理器有望在其设计的使用程序中，提供相当出色的性能。至于能否挑战 AMR Rome 或英特尔 Cascade Lake 的地位，仍有待时间去检验。

亚马逊是全球最大的电商公司之一，其云计算服务AWS（Amazon Web Services）也是全球最大的云计算服务提供商之一。亚马逊的服务器电源代工厂商并不是公开透露的，但是有一些不确定的消息和猜测。

根据一些媒体的报道和分析，亚马逊的服务器电源代工厂商可能是富士康、台达电子、汉能等知名的电子制造企业。这些企业在电子制造领域拥有丰富的经验和技术，可以为亚马逊提供高质量的电源产品和服务。

除了电源代工厂商外，亚马逊还有许多供应商和合作伙伴，包括芯片制造商、存储设备制造商、网络设备制造商等等，这些公司都为亚马逊提供了各种各样的硬件设备和技术服务，帮助亚马逊打造出了一个庞大而稳定的云计算服务体系。

总之，亚马逊的服务器电源代工厂商并没有被公开透露，但是可以确定的是，亚马逊拥有众多的供应商和合作伙伴，这些企业都为其提供了高质量的硬件设备和技术服务，为其在云计算领域的领先地位提供了有力的支撑。

网站会崩溃，任何一个网站都不可能承受的住。

我们可以粗略地估计一下，普通键盘的刷新速度最快可以达到1000次每秒，考虑到有很多软件并不需要这么快的响应速度，这些软件会降低这个频率来节省电脑资源。我自己用谷哥浏览器试了一下，按f12打开控制台选择network选项，按住f5不松手（直接在浏览器界面按住f5只会刷新一次，我想这跟题主的本意可能不符）这时候控制台飞快刷新，目测每秒几十次，按10次算的话十亿人按住f5不松手产生的浏览量可以达到100亿每秒。

我们再看一下可能是世界上短时间内并发最高的网站——双十一时候的淘宝。具体的数据我们没有不过我们可以根据网上提供的一些数据估算一下。淘宝访问最高的时候应该就是十一号零点刚过那几分钟，事实上淘宝交易额增速最快的也是那几分钟，我猜测每秒峰值订单也是发生在这个时候，这个数据是544万笔每秒。假设一千个人里边有一个下单的那么当时的浏览量大概5亿每秒。实际上这个时候的淘宝虽然没有崩溃，但是很多页面已经出现了延迟，有很多数据已经刷不出来。而题中的条件远远超过这个数字，淘宝也是完全承受不住这个访问量的（实际上我已经尽量低估了十亿人按住f5造成的访问量，高估了淘宝在双十一承受的访问量）。我觉得没有任何一个网站可以承受这么大的访问量。

实际上十亿人接近世界人口的七分之一，根本不会有一个页面可以吸引这么多人同时访问，网站在设计的时候也完全不会考虑如此高的并发。

现实中的网站访问远比这个复杂，这里只是做一个很粗略估计来讨论一下，欢迎大家提出不同意见。

看到有朋友在评论中提出疑问，我自己测试了一下，然后看了下Apache的日志21次，只代表我自己的测试，不保证准确，给大家一个参考。

传说中的洪水攻击，其效果就是这样，那会瞬间阻塞网络，导致网站访问慢或访问不到，目前来看也只有阿里有可能承受住

10亿人同时浏览一个网站，并且还按F5进行不断刷新，现实当中没有这样的网站，如果有的话一定是会崩溃的！

但是现实中和题主假设最接近的网站有，谁？那就是经常被全国人民在春运时喷的12306，我们不妨来看看当前12306的流量数据。

2018年的时候铁路官方提供过当年春运时12306的页面流量次数，高峰时期单日PV是1500亿次，平均到每小时则是1500/17=88亿次(注：12306晚23点到第二天6天不售票，这里我就去掉了这7小时)。也就是说12306每小时88亿的访问量，每分钟则相当于147亿的访问量。

这个数据量已经是相当惊人了，即便是淘宝双11也是比不上12306的。同时，这里还请注意，铁路官方这里仅仅是说的页面访问量，如果加上数据库的查询、出票等等功能，那么12306所承担的压力会更加大，负荷也更重，因此全球范围内真正牛逼的网站，能承受全国亿人同时冲击的就只有它了，剩下才是淘宝双11的高并发流量冲击。

可以说当前的12306系统超越当前任何一个秒杀系统。

目前12306所承受的访问量还在逐步递增，因为春运走铁路的人群也是逐年递增，很多人疑问为何12306开始线上购票后怎么票越来越难买，还不如当年线下排队购票。其实很多人是忽视了铁路春运人数增长这个现象。

从春运最开始的1亿人次，逐年增长到现在破4亿人次，票显然是越来越难买。这个数字增长其实已经反映了铁路这些年来的运力增长，但这个运力的增长赶不上越来越多民众的出行需求。

今年12306又出现了崩溃的情况，显然买票的人多了。

Lscssh 科技 官观点：

综合技术难度来说，12306实现的技术远比淘宝电商平台要复杂，如果你真的懂技术就会惊叹12306目前所取得的成绩，否则在你眼里肯定是不如淘宝天猫。

首先祝贺我国人民都有闲情雅致去同一个网站浏览。

这个问题，放在8年之前，答案是瘫，你会在网站高峰是很容易看到网站不可访问的提示；放在今天，答案是要恭喜您，这个级别的网站的架构师们，已经同样怀着一颗闲情雅致的心情，把这个问题解决了；就算是自己没解决，也会找武林高手把这事儿解决。最直观的例子就是我国的12306网站。

早些年，当12306在线购票系统刚刚公布不久，春运来了。来自五湖四海的弟兄们怀着回家团圆的热情，一起按F5刷票，把网站搞瘫了。没错瘫了。那个时候，能刷到票的，除了手速，最关键的是运气。

所以从那时起，关于12306的各种负面消息一股脑地涌现出来。大到系统架构、服务器；小到用户体验。甚至在互联网产品经理的交流沙龙上，12306的网站改版竟然成了反面教材，被肆意使用。

12306经历了最初期的磨难，但依然要面对无法躲避的春运、国庆黄金周等难关。12306召集有大数据并发经验的互联网公司们的大牛、架构师们，为网站献计献策，充分优化系统架构；具体改了多少架构；做了多少重构不得而知。而经过时间的沉淀，大家能够普遍认同的是，12306的数据关系，往往比常见的互联网公司要复杂的多。而经历了大并发的多次洗礼，大家感觉到，系统便稳定了很多。

有一年春运，购票系统和以往相比，简直可以用丝滑来形容。12306甚至没给大家留下什么瘫痪的印象。事后，12306和阿里云宣布战略合作。12306向阿里云提出了严峻的挑战，而阿里云不负众望，为12306保驾护航。

其实，大并发一直是信息时代不得不面对的一个问题。12306只不过是一个例子，时至今日，大并发已经衍生出更多复杂的场景。双11我们在畅快购物的同时，偶尔在一瞬间还是会感到大并发带给网站的压力。只不过，用户已经更加从容；因为他们相信，网站有这个技术马上会将瘫痪的服务恢复。等下下就好~

10亿用户并发访问，此等流量目前也还没有一个大型网站能承载。 日前12306就出现了崩溃的现象，有人猜测疑似因流量过大导致。“12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的QPS，上百万的并发再正常不过了！不过大型网站的访问量大、并发量高、海量数据等方面如果处理不来，没法解决多用户高并发访问问题还是要崩了。

目前淘宝的高并发流量承载水平。 每年的双十一狂欢节是阶段性高并发访问的典型代表，1分36秒，交易额冲到 100 亿 ！高并发系统架构通常采用分布式集群部署，服务上层有着层层负载均衡。根据不同服务器负载能力和配置策略来均衡分配访问流量，保证系统的高可用性。当然，其中还有容灾系统的辅助作用。

2019双十一来说，天猫淘宝每秒交易创建峰值545万笔、实时计算消息处理峰值2551亿条/秒，而用户在购物支付中未感受到抖动、流畅平稳。支付宝技术自主研发的技术之一、分布式数据库OceanBase再次刷新数据库处理峰值，达6100万次每秒。

服务器性能、程序并发处理能力有限。网站在大并发，高负载时就会有瘫痪，拒绝服务的崩溃现象出现。对于“10亿人同时去一个网站浏览”，十亿级别的并发访问，放现在任意一大型网站都难以承载。

负载均衡、合理的使用并发和异步、发挥服务器多核优势…还仍是当下研究和 探索 的重要课题。因需求而演进，最初期的单机架构，到容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理，在现在系统还可部署到公有云上，利用公有云的海量机器资源，解决动态硬件资源的问题。并发到千万级亿数级别并发情况也是服务端的架构的不断演进过程。

如果是测试，额，好像这个场景也只会是测试，，看网站类型吧，如果只是浏览网页，做静态缓存，加不算钱的CDN完全没问题

主根服务器，在美国，网络运维预算中国工程师也有杰出吊炸天的专家，在使用网络到现在，目前没有听到过，主根服务器卡爆，您用的网络，是付了钱的，您出多少钱，别人为你提供多少优质的网络服务，网络工程师这点常识不可能没有，不预留兼容空间，常按键盘F5，持续刷新，取决您的电脑cpu是否足够强大，不会影响到别人使用网络的，过流使用网络，各大网络运营商后台，会给您限速的，不可能给你一根网线，让你去开网吧，您出多少钱，您就享受怎样的有限网络限制服务。一块钱成本，想要博得四两拨千斤，肯定不现实，网络工程师可不是光吃白米饭不需要菜的主，不会给黑客留后门让您无节制的使用有限网络，谁会做亏本买卖，所以您试图卡爆主根服务器想法，不会实现。

很有趣的一个问题，从侧面引申出了用户与服务器之间的访问关系，究竟有哪些因素会影响我们的访问呢？题目中已经预示了这个问题：

那么，就从这两个方面来简单分析一下，是否存在同时支撑10亿用户访问的网站吧！

一、关于网站流量的问题讨论

随着互联网的快速发展，网站内容不再单调，一个页面存在、音频、视频等多种元素，这给传输的带宽带来了一定的压力。

我们不按照视频播放的特殊情况来计算，仅仅按照一般网页打开高峰值的流量来进行估算。鉴于高清，语音，flash等因素，初步估计峰值带宽需要200K每秒。那么，假若10亿人同时访问需要多少的带宽呢？大家不要急，容我拿出计算器好好计算一下，为了便于计算，暂不采用1024的进位，使用约为1000的进位（1M=1024K）。瞬时产生的峰值流量为200000G，也就是200T。当前网络传输最高已经支持100G，但是实际应用场景较少，我们按照最理想100G来计算。

那么单台服务器带宽肯定无法满足10亿人的同时使用，需要200000G除以100G台服务器才能完成这一目标，显然2000台服务器的搭建并不现实（不是无法实现，只不过成本过于昂贵）。

二、关于程序、服务器性能能否支持的问题

我们拿12306、淘宝商城这两个高流量的网站举例，您就会知道10亿人同时访问所带来的压力。

一年一度的春节就要来临，也到了12306最容易崩溃的时间段。这部，前不久12306疑似又出现了崩溃的问题。我们先来看下2018年时12306高峰期的统计数字：

请记住每秒1648万次这个数字！

再来说说淘宝，淘宝最具参考价值的就是双十一时的用户访问量。据相关统计数字显示，淘宝双十一峰值用户访问数据是每秒4200万次。即便如此，淘宝当晚依然如临大敌，全力保障避免网络以及服务器出现问题。

每秒1648万次、每秒4200万次与每秒10亿次来对比，可想而知这个数据的恐惧。甚至这里令我想到了DoS攻击（拒绝服务，通过频繁占用资源最终导致网络或服务器崩溃），10亿人同时访问远比病毒攻击要来得更加可怕！

结论是当前不存在同时支持10亿人访问的网站！

对于10亿用于同时接入某网站的问题，您怎么看？

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很有想象力的一个问题，十亿人同时刷新一个网站，至少目前为止还没有网站能够架得住，按照现在阿里巴巴云计算的能力讲，服务器的组合能力已经优化到一种非常合理化的境界，单纯的依靠计算能力提升的空间已经非常有限了，如果单单是为了应对这些人的冲击构建大量的服务器，毫无疑问将会产生极大的浪费，任何企业都不会为了应对这一攻击而购置大量的服务器。

早期的云计算产生其实也是一种偶然的因素，亚马逊早期为了应对服务器巨大的冲击，购置了大量的服务器，结果发现储备的服务器太多了，就想着如何处理这些多余或者利用这些服务器的额外用处，于是想着如果把这些服务器构建起来给一些中小企业提供服务，而且这些服务器之间还可以进行资源的共享，这就是早期云计算产生的简单的需求，但随着功能的延申云计算所起到的作用也越来越大，亚马逊在这方面投入的精力也是越来越大，但成效也越来越明显，成为亚马逊市值飙升的重要参照因素，而且云计算的诞生对于甲骨文的数据库有非常大的冲击，亚马逊已经宣传旗下的数据库切换到云计算的模式，相信不久的将来阿里巴巴也会完成这一使命。

同时访问一个网站，考验的就是网站的负载均衡能力，现在网站已经不是单一的服务器构造了，不同地区的访问会汇总到不同的区域里面，最后通过数据的交互将数据汇总到总的主控服务器上，然后做出具体的反应从理论上讲，如果想要快速的反应就要求在接受到数据一瞬间就要准确到传递到正确的服务器上，关键是第一步如果访问量过大，第一步接收的服务器可能直接崩溃或者数据被排队等待了，可以想象在双11期间阿里巴巴启动的服务器的数量要多于平时，同时阿里巴巴已经把服务器迁移到阿里云上了，对于服务器的管理能力又进一步增强了，同时又增加了很多的备用服务器来支撑，毕竟阿里云的业务能力也在进一步增强，所以增加备用的服务器也是业务上的需要。

增加服务器的负载能力最简单直接有效的办法就是增加服务器的数量，但这种方式对于成本的要求还是非常高，每家都不会去做这种事情，毕竟如果只是单纯的使用几次这种成本的代价太高，之前的购票网站12306经常出现宕机的情况，最后还是阿里巴巴的阿里云一起协助解决了这类冲击的问题，其实订票冲击相比双11的冲击还是差了许多，解决并发问题的能力上在国内范围最厉害的企业当属于阿里巴巴，12306把查询的功能部署在阿里云上极大降低12306主要服务器的压力，同时也是对阿里巴巴负载能力一个极大的检验。

即使阿里巴巴已经在解决负载能力上有着非常丰富的经验，但是10亿用户同时刷新网站的做法，即使放在阿里巴巴面前也是一个极大的难题，不仅仅是技术能力的问题关键还是在于是否有必要购置这些服务器，希望能帮到你。

按住F5不算啥，部分已加载的是读取本地缓存，ctrl+F5，shift+Command+R才是毁灭性的吧

五大商业分析技术趋势及使用方式(1)

目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以帮助他们运营业务。

    在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。

    1 大数据

    大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。

    尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。Verisk Analytics公司首席信息官Perry Rotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。

    Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。

    HMS公司首席信息官Cynthia Nustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险（Medicare）和医疗补助（Medicaid）项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”

    大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型（NoSQL）”技术（其包括CouchDB 和 MongoDB）中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。

    Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。

    Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。

    在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla 公司首席信息官Jody Mulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。

    Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。

    Good Samaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官Chuck Christian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。

    Island One Resorts公司首席信息官John Ternent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”

    2商业分析速度加快

    肯塔基大学首席信息官Vince Kellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。

    由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。

    尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。

    Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”

    列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。

    Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”

    保险与金融服务巨头John Hancock公司的首席信息官Allan Hackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”

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做一点计算吧。 假设 AWS 有28个可用分区，每一个数据中心只有5万服务器。这是 AWS 基础设施最小的容量了。这样，全球共有140万服务器。如果你不相信，说每个分区有8万台服务器(我们知道这不是真的，只不过设置一个错误的最高界线)，那么就是224万机器。 为了更准确的猜测 AWS 基础设施的规模，你必须猜测可用区中，数据中心数量的分布情况。 我认为很少情况下，只有一个数据，大部分都是2个数据中心，拥有更多数据中心的情况则越来越少，直到到达最大值6个数据中心。我把数据摆弄来摆弄去，觉得 28个分区，一共87个数据中心这样的估算还是靠谱的。 每个分区平均3个数据中心还要多一点。 如果假设每个可用区平均6万5千个服务器，那么你会看到数值很大：564万服务器。如果平均5万服务器，则降低到全球420万机器。如果假设每个可用区的数据中心少一些-比如平均2个-那么一共280万台机器。 由此，答案是 AWS 可能拥有280万到560万服务器。 我也意识到很可能误差很大，可是也只能这样猜测了。