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饿了么:云端调度,饭来张口
“云栖奖”获奖人:饿了么CTO 张雪峰
作者:阿里云研究中心 田丰
外卖送餐市场近几年都保持了超过200%的高增长速度。有如团购市场、共享出行市场的“百团大战”,网络订餐经历了低门槛遍地开花、砸钱补贴吸引用户量、精益运营降本增效三个重要阶段。据比达咨询市场分析数据显示,2016年中国第三方餐饮外卖市场格局中,饿了么位居第一,市场份额为34.6%,美团外卖(33.6%)、百度外卖(18.5%)紧随其后,在“白领市场”、“社区市场”、“校园市场”的细分领域中,饿了么均占据榜首位置。截至2016年12月,饿了么业务覆盖1400多个城市,用户超过1亿,各地加盟餐厅超过100万家,日订单量突破900万,旗下“蜂鸟配送”日配送单量超过450万。
在 “独角兽”的成长道路上,饿了么面对人工成本高制约业务快速扩张、人工派单速度慢导致高峰期积压订单严重、人工派单随机性强引起订单配送时效性差等现实问题,而阿里云通过智能派单系统,基于海量历史订单数据、餐厅数据、骑手数据、用户数据等信息实现智能派单,逐步替代调度员的大部分工作。智能派单系统整体全面上线后将释放90%以上人工派单的人力,每年节省人力支出预计超过亿元。
饿了么的IT系统架构伴随业务量飙升,进行了三次重大升级。
1)起步期(2009至2013年):饿了么由上海交通大学创始团队起家,发展至35人规模,日订单量维持在十万量级,由“IDC+Python”技术组合支撑业务运营,但面临Python人才难觅等困扰。
2)成长期(2014年至2015年):14年8至9月短短2个月内日均订单量增长10倍,从10万迅猛飙升至100万,业务规模主攻全国200个城市,原有IT系统架构压力极大,依靠人肉运维举步维艰,故障波动影响业务,创始人与核心技术团队坚守机房运维一线,才勉强扛住100万量级业务订单。开始借鉴阿里淘宝架构模式,人员团队也涨至500人,技术生态从Python扩展至“Java+Python”开发体系,从“人肉”支撑百万订单运营到自动化运维,并筹备同城异地容灾体系。
3)规模期(2015年至2017年):2015年7至8月,日均订单量从200万翻倍,以往积压的问题都暴露出来,技术架构面临大考验,坚定了架构上云的方案,团队扩展至1000人,架构要承载数百万量级业务时,出现峰值成本、灾备切换、IDC远程运维等种种挑战,全面战略转型采用“IDC+云计算”的混合云架构。在2016年12月25日圣诞节日订单量迎来前所未有的900万单,因此在技术架构上探索多活部署等创新性研发。
为什么选择架构转型上云?据饿了么CTO张雪峰先生所说,技术架构从IDC经典模式发展至混合云模式,主要原因是三个关键因素让管理层下定决心上云:
1) 脉冲计算:从技术架构配套业务发展分析,网络订餐业务具有明显的“脉冲计算”特征,在每日上午10:00至13:00、晚间16:00至19:00业务高峰值出现,而其他时间则业务量很低,暑假是业务高峰季,2016年5.17大促,饿了么第一次做“秒杀”,一秒订单15000笔,巨大的波峰波谷计算差异,引发了自建数据中心容量不可调和的两难处境,如果大规模投入服务器满足6小时的高峰业务量,则其余18个小时的业务低谷计算资源闲置,若满足平均业务量,则无法跟上业务快速发展节奏,落后于竞争对手;搞电商大促时,计算资源投入巨大,大促之后计算峰值下降,采用自建机房利用率仅10%,所以技术团队摸索出用云计算扛营销大促峰值的新模式,采用混合云架构满足 “潮汐业务”峰值计算,阿里云海量云计算资源弹性随需满足巨大的脉冲计算力缺口,这与每年“双11” 淘宝引入阿里云形成全球最大混合云架构具有异曲同工的创新价值。
2) 数据量爆炸:伴随饿了么近五年业务量呈几何级数的爆发式发展,数据量增速更加令人吃惊,是业务量增速的5倍,每日增量数据接近100TB,2015年短短2个月内业务量增长10倍,数据量增长了50倍,上海主生产机房不堪重负。30GB的DDoS攻击对业务系统造成较大风险,上云成为承载大数据、抗网络攻击的好方法。
3) 高可用性挑战:众所周知,IDC自建系统运维要承担从底层硬件到上层应用的“全栈运维”运营能力与维修能力,当2015年夏天上海数据中心故障发生,主核心交换机宕机时,备核心交换机Bug同时被触发,从事故发生到硬件厂商携维修设备打车赶往现场维修的整个过程中,饥饿的消费者无法订餐吃饭,技术团队第一次经历业务中断而束手无策,才下定决心大笔投入混合云灾备的建设,“吃一堑,长一智”,持续向淘宝学习电商云生产与灾备架构,以自动化运维替代人肉运维,从灾备向多活演进,成为饿了么企业架构转型的必经之路。
4) 大数据精益运营:不论网络打车还是网络订餐,共享服务平台脱颖而出的关键成功要素是智能调度算法,以大数据训练算法提升调度效率,饿了么在高峰时段内让百万“骑士”(送餐快递员)完成更多订单是算法持续优化的目标,而这背后隐藏着诸多复杂因素,包括考虑餐厅、骑士、消费者三者的实时动态位置关系,把新订单插入现有“骑士”的行进路线中,估计每家餐厅出餐时间,每个骑手的行进速度、道路熟悉程度各不相同,新老消费者获客成本、高价低价订单的优先级皆不相同。种种考量因素合并到一起,对于人类调度员来说,每天中午和晚上的高峰都是巨大的挑战。以上海商城路配送站为例,一个调度员每6秒钟就要调度1单,他需要考虑骑手已有订单量、路线熟悉度等。因此可以说,这份工作已经完全不适合人类。但对人工智能而言,阿里云ET则非常擅长处理这类超复杂、大规模、实时性要求高的“非人”问题。
饿了么是中国最大的在线外卖和即时配送平台,日订单量900万单、180万骑手、100万家餐饮店,既是史无前例的计算存储挑战,又是人无我有的战略发展机遇。饿了么携手阿里云人工智能团队,通过海量数据训练优化全球最大实时智能调度系统。在基础架构层,云计算解决弹性支撑业务量波动的基础生存问题,在数据智能层,利用大数据训练核心调度算法、提升餐饮店的商业价值,才是业务决胜的“技术神器”。
在针对大数据资源的“专家+机器”运营分析中,不断发现新的特征:
1) 区域差异性:饿了么与阿里云联合研发小组测试中发现有2个配送站点出现严重超时问题。后来才知道:2个站点均在成都,当地人民喜欢早、中餐一起吃,高峰从11点就开始了。习惯了北上广节奏的ET到成都就懵了。据阿里云人工智能专家闵万里分析:“不存在一套通用的算法可以适配所有站点,所以我们需要让ET自己学习或者向人类运营专家请教当地的风土人情、饮食习惯”。除此之外,饿了么覆盖的餐厅不仅有高大上的连锁店,还有大街小巷的各类难以琢磨的特色小吃,难度是其他智能调度业务的数倍。
2) 复杂路径规划:吃一口热饭有多难?送餐路径规划比驾车出行路径规划难度更高,要考虑“骑士”地图熟悉程度、天气状况、拼单效率、送餐顺序、时间对客户满意度影响、送达写字楼电梯等待时间等各种实际情况,究竟ET是如何实现智能派单并确保效率最优的呢?简单来说,ET会将配送站新接订单插入到每个骑手已有的任务中,重新规划一轮最短配送路径,对比哪个骑手新增时间最短。为了能够准确预估新增时间,ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客坐电梯下楼取餐的时间。一般来说,餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率,必须准确预估出餐时间以减少骑手等待,但又不能让餐等人,最后饭凉了。饿了么旗下蜂鸟配送“准时达”服务单均配送时长缩短至30分钟以内。
3) 天气特殊影响:天气等环境因素对送餐响应时间影响显著,要想计算骑手的送餐路程时间,ET需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。如果北京雾霾,ET能看见吗?双方研发团队为ET内置了恶劣天气的算法模型。通常情况下,每逢恶劣天气,外卖订单将出现大涨,对应的餐厅出餐速度和骑手骑行速度都将受到影响,这些ET都会考虑在内。如果顾客在下雪天点个火锅呢?ET也知道,将自动识别其为大单,锁定某一个骑手专门完成配送。
4) 餐饮营销顾问:饿了么整体业务涉及C端(消费者)、B端(餐饮商户)、D端(物流配送)、BD端(地推营销),以往区域业务开拓考核新店数量,现在会重点关注餐饮外卖“健康度”,对于营业额忽高忽低、在线排名变化的餐饮店,都需要BD专家根据大数据帮助餐饮店经营者找出原因并给出解决建议,避免新店外卖刚开始就淹没在区域竞争中,销量平平的新店会离开平台,通过机器学习把餐饮运营专家的经验、以及人看不到的隐含规律固化下来,以数据决策来发现餐饮店经营问题、产品差异定位,让餐饮商户尝到甜头,才愿意继续经营。举个例子,饿了么员工都喜欢楼下一家鸡排店的午餐,但大数据发现这家店的外卖营收并不如实体店那么火爆,9元“鸡排+酸梅汁”是所有人都喜欢的爆款产品,可为什么同样菜品遭遇“线下火、线上冷”呢?数据预警后,BD顾问指出线上外卖鸡排产品没有写明“含免费酸梅汁一杯”的关键促销内容,导致大多数外卖消费者订一份鸡排一杯酸梅汁,却收到一份鸡排两杯酸梅汁,体验自然不好。
饿了么是数据驱动、智能算法调度的自动化生活服务平台,通过O2O数据的在线实时分析,与阿里云人工智能团队不断改进算法,以“全局最优”取代“局部最优”,保证平台上所有餐饮商户都能享受到数据智能的科技红利。
“上云用数”的外部价值诸多,从饿了么内部反馈来看,上云不仅没有让运维团队失去价值,反而带来了“云原生应用”(Cloud Native Application)、“云上多活”、“CDN云端压测”、“安全风控一体化”等创新路径与方案,通过敏捷基础设施(IaaS)、微服务架构(PaaS和SaaS)、持续交付管理、DevOps等云最佳实践,摆脱“人肉”支撑的种种困境,进而实现更快的上线速度、细致的故障探测和发现、故障时能自动隔离、故障时能够自动恢复、方便的水平扩容。饿了么CTO张雪峰先生说:“互联网平台型组织,业务量涨数倍,企业人数稳定降低,才是技术驱动的正确商业模式。”
在不久的将来,你每天订餐、出行、娱乐、工作留下的大数据,会“驯养”出无处不在、无所不能的智能机器人管家,家庭助理帮你点菜,无人机为你送餐,聊天机器人接受你的投诉……当然这个无比美妙的“未来世界”背后,皆有阿里云的数据智能母体“ET”。
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