eBay大数据基本架构的未来 共23页.pdf

eBay作为全球知名的电子商务平台，其大数据基础架构的未来是业界关注的焦点。随着线下与线上购物界限的模糊，消费者期望的提升，大数据在商业领域的应用正在经历一场深刻的变革。据IDC报告，2005年全球数据量为130艾字节，而到2020年，这个数字预计将增长300倍，达到每年人均5,200吉字节的数据量。 面对如此爆炸性的数据增长，eBay的大数据架构需要具备高度的扩展性和适应性。一方面，公司处理着庞大的交易数据，如每秒售出的商品种类繁多，从手机到服装、家具，再到电子产品，这些交易数据构成了eBay业务的核心。为了满足客户需求，构建深度客户关系，eBay利用大数据技术实现了诸如观看列表、结账、延迟付款、分享、本地化等功能，以提供个性化体验。 eBay的大数据架构围绕"客户第一"的原则，重视信任、价值、便利、相关性、选择和技术数据。这一架构的核心包括了企业数据仓库、Hadoop等开源技术、新科技以及自适应的敏捷性。Hadoop集群被用来处理非结构化和半结构化的海量数据，以支持快速的商业智能（BI）和探索性分析。同时，eBay也运用了如Ab Initio、UC4、MapReduce、Data Integration、Golden Gate、BES Informatica等工具进行数据整合和处理。 在存储方面，eBay采用了不同层次的系统来处理不同类型的海量数据。例如，Teradata企业级数据仓库处理结构化数据，容量可达约36PB；“Singularity”系统则用于处理半结构化和关系型数据，容量约为100PB；而针对非结构化数据，如文本、图片和视频，eBay部署了Hadoop集群和深度存储解决方案，以应对低端企业级系统的存储需求，处理能力达100PB以上。 此外，eBay还利用统计建模和专门构建的应用程序来挖掘数据价值，实现更精准的市场预测和业务决策。这些应用程序旨在提高运营效率，优化用户体验，从而推动商业模式的创新。 eBay的大数据基本架构的未来是基于开放源码的新技术，如Hadoop，结合企业级数据仓库和自适应的数据处理策略。通过这些技术，eBay能够应对不断变化的商业环境，满足日益增长的用户需求，持续引领全球电子商务的发展。