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物流行業迎變革,雲計算是基礎,大數據是關鍵

發布時間:2017-04-26 14:25:40 中國物流與(yu) 采購網

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“過去,物流企業從代碼到運維到安全到網絡的眾多領域,要耗費大量人力、財力。雲計算則解決了這個問題:減少了物流企業成本,降低建設門檻,為企業發展減輕了負擔,同時將物流產業的服務化,產生更多可以利用的數據。”——G7吳海波
似乎是冥冥中注定,從一開始畢業從事軟件開發工作,到後來WMS、TMS等傳統物流管理軟件的研發,再到物聯網技術,吳海波都與物流有著不解的緣分,而他也認為自己是幸運的,可以做自己喜歡的事,並樂此不疲。
G7的建立,可以說是互聯網時代,吳海波一眾人為了滿足物流企業對物聯網技術的迫切需求,在雲計算、大數據對物流進行強化改進的一次嚐試。
他在接受騰訊雲會客廳采訪時道出了G7的業務初衷:對於從事物流行業的人員,特別是貨車司機來說,降低成本是第一要素。“如果想降低成本,就要深入地看到物流運輸的底層。事實上,實現物流運輸的這些人就是貨車司機。”基於這樣的思考,G7的技術團隊把業務伸向了車的層麵,以管車作為業務的切入點。
升級IT能力支撐物流大數據
“與BAT這類典型互聯網公司不同,G7的數據收集,並非依靠消費者與平台的交互產生。而是通過傳感器設備,記錄司機每一次踩刹車動作、加油門的行為,來獲取物流全運輸過程中的每一分每一秒的數據。”吳海波把這種數據收集,稱為對車的“感知”,感知車輛每時每刻的運行情況。
他講到這樣一個事例。國家對危險品運輸有著嚴格的規定,從哪個路口轉彎,從哪條路通過,有明確標識。有一次,一位司機在通過高速路口的時候,踩了急刹車,動作隨即被係統捕捉到,當即記錄了踩完刹車後30秒的狀況。最後通過視頻回放了解到,是司機過了高速路口要倒車回來,從另一個路口出去,這是十分危險的。“事情發生之後,這位司機遭受了處罰,加強了安全意識。”吳海波說,物流大數據在實時監控和指引方麵起著不可忽視的重要作用。
G7技術團隊通過大數據分析發現,車輛每個月行駛三萬公裏,百公裏油耗控製在30升以下,就會有很好的利潤額。G7平台連接了30萬車輛,傳感器一天要采集8000多條數據,如果按照30萬台設備來計算,一天就會有2.4億條數據。這是一個巨大的量級,也是對公司的極大考驗。
所以思量之下,吳海波決定應將一部分業務,托管到雲計算上。他認為,物流企業需要升級IT能力,有足夠的能力支撐大數據。過去,物流企業的體統架構,需要布局從代碼到運維到安全到網絡的眾多領域,要耗費大量人力、財力。雲計算則解決了這個問題:減少了物流企業成本,降低建設門檻,為企業發展減輕了負擔,同時將物流產業的服務化,產生更多可以利用的數據。
以雲計算的方式提供物流服務
如今,全國城市配送物流市場規模已經突破萬億,而參與物流配送的數千萬輛貨車卻有著較為嚴重的放空狀況,針對這種情況,G7“智能管車”服務脫穎而出。通過將位置信息與業務場景相結合,利用位置數據為監測者建立觀察點,車輛抵達節點後會自動觸發信息,大幅提升了物流公司的工作效率。
“作為一個智慧物聯網公司,我們非常關注雲計算,將業務服務以雲的方式為企業提供。”與騰訊雲的合作,是G7上雲的第一步,也是極為關鍵的一步。吳海波回憶,“騰訊雲上線初期,我們進行了小規模試用,後來發現他們的大數據產品非常適合我們的需求。”
對於G7來說,如果產品定製度特別高,技術團隊能駕馭、改造的空間就相對較少,他們所需要的不是一個高度封裝好的產品,而是有靈活度,開放性的服務。經過技術團隊的反複考核,最終敲定了騰訊雲,雙方快速對接起來,一拍即合。
突破點是騰訊雲的分布式雲數據庫。DCDB for TDSQL是一種兼容MySQL協議和語法,支持自動水平拆分的高性能分布式數據庫——即業務顯示為完整的邏輯表,數據卻均勻的拆分到多個分片中;每個分片默認采用主備架構,提供災備、恢複、監控、不停機擴容等全套解決方案,適用於TB或PB級的海量數據場景。
這讓吳海波鬆了口氣,“物聯網接入的設備變多,一旦要做設備更改,產品的研發就受到了影響。但我們發現騰訊雲的TDSQL拿來一用,問題都解決了。我們自己無須關心分表,係統自動就幫我們解決了。”
隨著越來越多的設備接入物聯網,數據量增長是爆發式的,對原有產品的架構兼容也是不小的挑戰,考驗著雙方的合作默契度。在吳海波眼中,騰訊雲就像一個“管家”,提供著7×24小時服務,“去年7、8月份的某一天淩晨,我們的技術平台有一部分數據無法寫入了,於是立刻與騰訊雲取得聯係,他們接到電話後馬上召集了研發和支持團隊的同學,一起協調解決了問題。”
可以說,互聯網的高速發展為物流行業帶來了巨大的改變,企業在機遇與挑戰中權衡、迎合;而雲計算、大數據則為互聯網物流新平台打開了另一扇大門——雲計算夥伴負責數據架構和維護,物流企業則通過數據提供更深層、定製化的服務。
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