• 美团配送系统架构演进实践——阅读心得


    物流行业的发展离不开商业的发展,近些年,商业的变革为物流发展创造了新的机会。电商的兴起有效带动了快递行业的飞速发展,直接造就了顺丰、四通一达这样的快递公司。而近年来O2O商业模式的兴起,尤其是外卖、生鲜等到家场景的发展促进了同城即时配送的快速发展。

    与物流领域下的其他分支不同,同城即时配送具有如下特点:

    1. 时效快:美团外卖平均送达时间28min
    2. 距离短:配送距离多数为3~5km范围,较大的扩展到同城范围。
    3. 随机性强:取货点、交付点具有时间与空间的随机性,预测与规划难度相对较高。

     

    行业的流程再造一般离不开两个因素:

    1. 内因:技术或基础设施取得重大突破
    2. 外因:用户消费升级或市场发生重大变化

     

    技术方面,AI与大数据的应用逐步普及,基于人工智能可以对配送难度、ETA、骑手能力精确评估。GPS的快速发展与GIS厂商能力的不断开放,使得基于LBS的应用大大降低了开发成本。基础设施方面,得益于国家的持续投入,移动网络的质量不断提升,成本逐年下降,也间接促使智能手机几乎实现了全民覆盖。

    市场方面,由于中国人口具有超大规模性的特点,人群聚集度高,外卖等到家场景在各大城市尤其是一线城市的需求持续增强。用户对于外卖的安全、时效、配送员的服装、礼貌用语等都有更高的要求。

    在这两个因素的共同作用下,促成了同城即时配送行业的发展。而对于同城即时配送业务而言,履约能力与运营效率是研发团队要重点解决的两个问题:

    • 履约能力保证:实现平台对运单调度的实时把控,具备供需调控能力。
    • 运营效率提升:加强对配送骑手的管控能力,提升配送全业务的运营效率,持续降低成本。

     

    美团配送系统的本质——机器与海量骑手协作,服务于全国用户和商家的大规模协作系统。技术的挑战本质上源于业务的痛点,具体体现为线上的强履约能力要求与线下的强运营能力要求。技术上的挑战也同样来源于线上和线下两个方面:

    • 线上履约的SLA要求更高。配送业务需要兼顾用户、商家、骑手三端利益,任何一次宕机的影响都可能是灾难性的。如果体验不好,用户会说,为什么我付了钱,却还饿肚子?商家会说,这是因为出了餐没人取;但是对骑手来说,会觉得自己付出了时间与劳动,却没有获得足够的收益。
    • 线下的业务复杂性更高。多条业务线管理模式不同,对于如何兼顾系统在共性和差异化上有很大挑战。

     

    美团配送系统架构的演进过程可以分为三个阶段:

    • MVP阶段:业务模式探索,快速试错,如何具备快速迭代能力。
    • 规模化阶段:业务成指数级增长,如何既保证业务发展,又解决系统可用性、扩展性、研发效率等问题。
    • 精细化阶段:业务模式逐步成熟,运营逐步精细化,如何通过产品技术创新驱动业务发展。

     

    MVP阶段

    试错阶段,需要快速探索业务模式到底是不是一个方向,这个阶段不要期望很多事情都想得很清楚,用户和市场会快速反馈结果。所以,对于技术团队而言,这个阶段最主要的能力是快。抢夺市场,唯快不破。

    从系统架构角度,MVP阶段只需要做粗粒拆解,我们按照人、财、物三大领域将系统做了初步服务划分,以保证后续的业务领域都可以从这三个主领域中分离、继承。

    规模化阶段

    进入这个阶段,业务和产品已经得到了市场的初步验证,的确找到了正确的方向。同时,业务发展增速也对研发团队的能力提出了更高的要求,因为这个阶段会有大量紧急且重要的事情涌现,且系统可用性、扩展性方面的问题会逐步凸显,如果处理不当,就会导致系统故障频发、研发效率低下等问题,使研发疲于奔命。

    这个阶段从架构层面我们重点在思考三个方面的问题:

    1. 整体架构应该如何演化?履约系统与运营系统的边界在哪里?
    2. 履约系统的可用性如何保证?系统容量如何规划?
    3. 运营系统如何解决业务的真正痛点?如何在大量琐碎需求下提升研发效率?

    解决以上问题的整体思路为化繁为简(理清逻辑关系)、分而治之(专业的人做专业的事)、逐步演进(考虑ROI)。

    精细化阶段

    业务发展不断成熟之后,业务的各类运营管理动作会趋于精细化。这个阶段,业务对于产品技术有更高要求,期望通过产品技术创新不断打造技术壁垒,保持领先优势。配送的业务特点天然对AI应用有很强的需求,大到供给调整,小到资源配置,都是AI发挥效力的主战场。对于工程层面,需要持续思考的问题是如何更好地实现AI的业务应用。提升了几方面的能力:

    1.降低试错成本:构建仿真平台,打造算法的沙箱环境,在线下环境快速评估算法效果。

    2.提升算法特征迭代效率:构建特征平台,统一算法策略迭代框架与特征数据生产框架,提升特征数据质量。

    3.提升导航数据质量:持续深耕LBS平台,提升基础数据质量,提供位置、导航、空间的应用能力。

    原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651748475&idx=2&sn=ae2a8a8a48460a262fd83b873aea9117&chksm=bd12a1368a6528202fd6540cfb6209d9afa3bd4eb3e51522c978536d708b6543ccc1f67af98a&scene=21#wechat_redirect

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ssyh/p/11052163.html
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