企业云计算的电子商务模式构建与实例,计算机网络论文

企业云计算的电子商务模式构建与实例,计算机网络论文随着全球宏观经济的逐步复苏，以及部门不断加大对电子商务的支持力度，中国电子商务市场日趋活泼踊跃，交易规模高速增长。根据商务部发布的数据，截至2020年12月，我们国家网络购物用户规模到达2.42亿人，网络购物使用率提升至42.9%。与2018年相比，网购用户增长4807万人，增长率为24.8%。在网络购物用户规模保持快速扩张的同时，市场构造也进入加速优化期。主要的B2C电商企业展开平台化、开放化战略，企业间呈现竞合态势。用户购买力的提升，线上消费习惯固着和移动、社交网购形式的结合不断推动网络零售市场的壮大，电商企业频繁的低利润促销也持续激发用户的使用热情，带动了网络购物用户规模的加速增长。〔二〕电子商务发展的主要瓶颈电子商务的迅猛发展给电子商务企业带来宏大机遇，业务量增加，随之而来的问题也突显出来，主要具体表现出在下面几个方面：首先，订单量激增带来的数据分析及存储问题；其次，仓储的效率与错误过失率；终端和通信无法高效、可靠地完成信息的传递和运算等问题这些都给电子商务发展造成阻碍。在用户方面，为用户提供快速、高效、安全购物环境，在企业方面降低管理运营成本，这样才能使企业在剧烈市场竞争中更具优势。二云计算给电子商务带来的创新〔一〕实现多样化的终端这是移动设备开发的开场,各种各样的设备运行在不同的平台上。以最直观的方式展示产品和电商交易,这是移动电商成功的一个重要属性。移动接口定义必须使用本地和网络技术,根据用户设备的规模,专注于优先级产品；拥有正确的后端信息架构,使不同的设备呈现最佳的产品信息。这些因素不仅对移动设备有一个独特的意义,同时也是非常重要的电子商务应用。移动设备consumerware变革是由端web服务,云计算和面向服务的体系构造所支撑的。电子商务应用程序必须结合移动设备固有功能,以提供一个完全不同的用户体验。〔二〕全新的数据存储形式云计算促进了基于大数据的网络精准营销的快速发展，互联网企业紧抓大数据带来的机遇，积极开拓网络营销市场。全国多省将大数据列为战略发展方向，大规模生产、存储、共享、应用数据的大数据时代已经来临。淘宝、腾讯、百度等纷纷加大研发投入，推出基于大数据支持的精准营销服务解决方案，大数据应用由此初见端倪。〔三〕高度整合实现智能化的管理在web和移动实现两者的无缝链接的解决方案，面向服务的体系构造是允许不同的应用程序之间进行相互沟通。当代电商的关键是整合各种资源,为我们的客户提供有价值的服务。如今,让手机用户关注移动应用程序,能够提供更多的合作伙伴及整合方面的信息。当代电子商务的应用程序写入移动设备还应整合具有社会媒体特征的营销和促销活动。并且允许用户建立相应的组或者参加评论的方式来进行共享和协作。Server可帮助IT部门对更为广泛的管理任务实现自动化，并简化各种主要负载部署于虚拟化的工作，为无人值守的自动化提供完好的实现方式。三、企业云计算的电子商务形式构建企业云计算的电子商务模型的主要核心是基于云计算技术的电子外包。利用云服务提供商的云计算相关技术虚拟地构建一个可无限扩展的资源环境，进行高度整合实现智能化的管理，能够实如今应用层面的资源分享，能够为多个用户同时提供服务，并且能提供安全和稳定的应用环境。企业租用云服务提供商的云计算服务，只需要按使用的量来付费，节省了在软硬件以及开发维护的费用。〔一〕企业基础的云服务企业通过专业的云服务提供商提供的公共的云计算服务，搭建计算机存储和运算中心的企业云，为企业移动电子商务提供需要的服务和软件资源。〔二〕企业应用的云层在这一层中企业能够构建完善的移动电子商务生态系统，整合物流配送，进行互联网营销、统计分析，以及与电子商务业务合作伙伴进行合作。〔三〕电子商务形式的云计算。近年来由于移动设备的普及，移动计算正越来越遭到厂商和用户的重视，移动电子商务的形式也发生宏大变革，云计算给移动电子商务发展带来了机遇，解决移动终端的性能瓶颈、为移动电子商务提供信息处理和数据传输，用户使用智能的移动设备就能够随时随地的接入企业提供的服务，用户能够不受空间限制，并且简化了交易的手续，能够在公共的场所实现手机支付，为企业在瞬息万变的商务活动的的交易中博得的商机。在管理上企业利用云计算实现智能化的管理，解决了之前的企业计算资源分配不灵敏,能耗高、计算存储资源分配不合理的一些问题。通过整合大量的云计算中心的数据,企业网站能够有效地提高的服务质量和用户体验,降低运营成本,降低能耗,到达了绿色计算的效果。四、企业云计算下的电子商务实例安徽某电子商务网站是一家依托互联网作为营销平台的快时髦企业，近年来该电子商务网站的业务量不断提升，当前已拓展涵盖至男装、女装、童装、鞋、配饰、家居等六大类，2020年底SKU〔产品品类〕会到达8万。随着业务量的增长，作为核心业务支撑的IT系统所面临的问题也显现出来，该电子商务网站当前面临着下面的问题与挑战：〔一〕订单量激增带来的数据分析及存储问题该电子商务网站的销售平台以网站和呼叫中心为主。网站平台承当了大量的商品展示、介绍以及在线查询功能。呼叫中心不仅要负责订购，还要处理顾客的售后。当前该电子商务网站日均出单4万左右，两个平台天天都会产生大量的订单数据、顾客信息以及物流跟踪信息等等，对数据库管理系统的要求也越来越高。后台数据库系统在处理效率上显得有些力不从心。对于业务部门来讲不仅仅想看到订单带来的当下收益，更希望看到这些海量数据背后的价值，希望有一个实时的科学的分析汇总，进而指导或优化我们的下一步决策。〔二〕仓储的效率与错误过失率问题网站之前收到客户订单后，仓库工作人员持打印的物品清单在相关货位找到对应物品并分拣、打包等待发送。这种人工方式的操作在初期能够应付订单的分拣处理，但在销量大量增长之后，通过人工和纸质清单进行拣货，就很难避免出现失误的情况，我们还必须投入更多的人力进行复检以将错误率降到最低。该电子商务网站希望通过IT的帮助将人工操作数量降到最低，进而提高出货效率，并且能保证数据的安全。〔三〕高速的业务成长，IT要成为最核心的支持气力前面提及的数据分析挖掘以及仓储科学化管理是当下运营类的问题，作为一家高速发展的快时髦企业，IT同样要能够支持将来的发展。假如IT基础架构十分是数据平台跟不上业务的发展速度，知足不了需求，企业就可能会丧失竞争力。IT平台要有足够的开放性以兼容将来的应用。解决方案针对碰到的业务问题与挑战，该电子商务网站希望加速订单处理效率，确保关键任务的无错误过失运行。为此，该电子商务网站的IT部门要部署一个低成。由于IT系统和数据库平台对该电子商务网站的业务的重要性，在选型的经过中该电子商务网站的IT部门进行了慎重的评估。最终选择了在WindowsServer平台上使用MicrosoftSQLServer构建数据平台来解决业务发展中碰到的问题。整个电子商务网站的数据平台系统以MicrosoftSQLServer为核心，配备了多台多核高容量内存的服务器为硬件支撑。天天，SQLServer从上游接收来自网站和呼叫中心的约4万条订单数据，然后根据业务逻辑对数据进行分析和整合，然后流转到下流的仓库和物流系统中。所有的数据在流转经过中，都会被系统实时的监控分析，以供管理团队决策参考使用。企业收益：该电子商务网站以MicrosoftSQLServer作为企业数据平台，微软SQLServer作为企业数据平台,能够确保企业关键性的业务无错误过失的运行。主要的优点包括:(1)高性能的数据库平台助力高效的订单处理以数据平台为支撑，该网站增加了更多的产品展示和搜索功能，顾客在网站搜索所需的产品，能够非常快速的获得产品信息，将顾客的平均下单时间从5分钟缩短到1分钟。对于呼叫中心，能够更快的帮助新顾客建立档案，为老顾客提供快速的购买服务，大幅提升了顾客的满意度。该网站在数据平台的高性能的支持下充分的利用企业中的硬件和各种计算机资源，让企业现有的硬件服务器多核心CPU,大容量内存的性能优势发挥出来,快速的处理客户订单,为客户提供更优质的购物体验。全面的数据分析和管理平台。(2)助力企业关键应用的无错误过失运行在部署微软的数据平台解决方案之后，该电子商务网站更新了仓储管理的形式，有原来的人工处理方式改为终端机自动化处理的方式。订单数据、仓储货位信息等不同形式的数据全部能够经过手持嵌入式移动终端进行扫描输入或读取，设备的人性化操作界面降低了仓储员工的工作难度，提升工作效率并避免了人为失误。数据经过终端能够实时的提供应后台数据库，企业的相关的业务部门能够随时查看业务运营状况，并根据库存信息像上游生产厂商订货，保障整个企业核心业务的稳健运转。除此之外，该网站、呼叫中心等直接与顾客接触的平台所产生的相关顾客信息和订单、售后服务等信息也全部被微软数据平台获取和处理。(3)持续的服务支持，有利于降低总体运营成本在部署数据平台之后，IT部门的开发人员能够利用已有的知识快速的使用.Net开发新的业务应用，或是对现有的业务应用做出快速的调整，无需进行额外的培训，降低了人员的成本。五、及待解决的问题固然云计算处在快速的发展当中，但从起步、研发、应用、推广等各个环节上来讲，在中国的发展时间都比拟晚，因而还面临着下面四大方面存在的问题：(一)云数据中心部署构造不够合理，资源利用率较低。统计显示，在规模构造方面，中国大规模数据中心比例偏低，大型数据中心发展规模甚至缺乏国外某一互联网公司总量，当前还没有实现集约化、规模化的建设。〔二〕云服务能力亟待提高，配套资源匮乏。国内云计算服务能力与发达国家的云计算服务能力相比仍有很大的差距，规模比拟小,业务比拟单一,配套环境建设落后。随着Google、Amazon等大企业在中国和全球加速布局,云计算服务向境外集中度风险会进一步上升。〔三〕法律法规、信息安全和监管制度不健全。在云计算相关的数据安全与隐私保卫、安全管理等方面，中国云计算产业生态有着较大缺失。同时，由于对安全的担忧和其他顾虑，云计算服务在中国的使用率也比美国等发达国家要低。