技术驱动的力量

技术驱动的力量

--《京东技术解密》试读有感

       初次了解到京东这个电商平台是在2009年，在教研室里从师兄那里了解到京东是买电子产品比较放心的平台。第一次在京东上买的是一件衣服，当时京东页面还没有今天这么复杂，比较简单。闲话不说那么多了，步入正题。

技术驱动的力量

        《京东技术解密》这本书讲诉了京东的发展历程，记录了和易迅等网购平台整合的过程，团队建设方面，还包括京东技术能手的经历。从这本书中，我们可以看到技术驱动的力量，以及京东成功的秘诀“倒三角”战略：建立出色的团队，打造财务、物流和技术三大核心系统，降低成本、提升效率，为用户带来最佳体验。

        京东的十年，是技术驱动成长的。从2004年刚上线时一组展示IT产品的网页，技术部门只有四五人的小组，到如今的覆盖PC端、移动端，完成支撑物流、订单、交易、商品、财务系统的电商平台，超过4000人的技术研发团队。京东只用了十年快速崛起，从一个中国型的电子商务公司，变成产业链的整合者。京东在这个过程中，在围绕管理提升、组织能力和组织协同方面，京东进行了有益的探索和尝试。

打造最有影响力的团队

       《京东技术解密》这本书分享了京东技术团队管理理念，以及技术团队的规模由小变大过程中最需要注意和预防的问题。

       京东的技术团队目前有超过4000名员工，拥有北京、上海、深圳、成都、沈阳五大研究院。要管理4000多人的团队，京东把组织结构优化放在了第一位，将职能化结构：产品部、研发部、测试部以及运维部门，当产品线、项目和人员多了以后，部门的协作就很困难。京东对技术团队做了调整，研发体系分为9大模块，基本是上按照客户、事业部的组织形式来划分的。整个结构调整大大提升了客户的满意度，而每一个部门的客户都是明确的，所以部门的主要职责可聚焦为提高客户满意度。京东的结构调整的实践，对其他平台都有积极的参考价值。

        从京东的经验来看，当技术团队变大以后，文化、氛围是最重要的。成熟的团队要有一个愿景，几十人的团队靠身体力行，几百人的团队靠体系，几千人的团队要靠愿景。有愿景以后团队就有使命感、自豪感和成就感。 在团队管理方面，京东注重团队的文化和氛围，在研发部内部建立、 信任、分享和成长的氛围。其次，研发管理中有很多问题是结构的问题，团队到几千人的时候，京东特别关注人才结构，注重人才梯队的建设。

京东大数据平台的发展经验

       大数据战略是京东重点战略方向之一，京东大数据的应用价值已经体现在公司业务的各个方面。如：用户消费行为深度挖掘、EDM 精准营销策略实施、销量预测与库房自动补货、搜索推荐系统的持续优化，广告精准投放技术等，这一系列对公司运营至关重要的项目背后，都是对大数据创新应用的不断探索与研究。

       京东大数据平台的经验是从集中式到如今的分布式，从Oracle 数据仓库到京东自建数据库JDW2.0，放弃小型机等专用系统借助集群优势。在前期上业务扩展过快，计算能力不足时京东从集群方面入手。在业务增加，系统海量数据累积时，从操作系统级别和应用级别优化，针对具体业务来优化。从京东大数据团队的经验看，搭建大数据平台，最初选择有Oracle RAC小型机，在Oracle BIEE商业智能平台上提高数据处理效率。基于Hadoop，Mapreduce作为计算引擎的分布式数据仓库，搭建集群的方式，从第一版集群40台机器，第二版机器增加到110台，升级万兆带宽后，第三版服务器增加到200台，第四版集群服务器数量达到310台。在Oracle退出京东数据仓库后，集群服务器数量增加到800台。

       京东大数据平台能够在线实时分析，通过客户的浏览产品，推荐商品。精准分析并获取到客户的需求，通过客户的购买力，获取到客户需求，推荐合适的商品，获取数据库中合适产品推荐给客户。京东大数据平台涉及到以下关键技术：

       (1) Hadoop集群应用：构建大数据挖掘平台，可以应用在用户消费行为深度挖掘、EDM 精准营销策略实施、销量预测与库房自动补货、搜索推荐系统的持续优化，广告精准投放技术等方面。

       (2) 基于Storm的分布式流数据计算：实时计算，实时数据太重要了，在客户在搜索时，在搜索结果中显示已购买、已浏览就是实时计算的结果。

       (3) 基于Spark、PrestoDB的即时查询：解决海量数据下的客户搜索和查询，快速响应。