亚马逊云科技案例研究：上海贯信信息技术有限公司

贯信原有的订货会系统需要部署本地服务器来提供 IT 服务，人员成本和硬件成本较高，而且本地服务器缺乏弹性算力和弹性存储，无法快速满足突发的业务需求。

服装行业的数字化进程改变了其竞争属性，从单纯的成本性竞争演变为商品智能管理运营的竞争，因此品牌商需要更加智能化的商品管理工具提升竞争力。

以订货会为例，越来越多的大品牌采用单店订货模式，将商品管理环节深入到每一家具体的门店，而单店订货的难点在于精英买手数量远远小于门店数量。普通的单店订货需要一个买手为一家或几家店铺逐个制定订货单，工作量大且依赖买手的经验。拥有数千家门店的部分大品牌采用“机器订单”模式将买手经验模型化，通过自动计算极大提升买手的服务能力，让数千家门店都能享受到“精英买手级”的订货服务。具体来看，“机器订单”是通过数十名精英买手为数千家门店制订一系列的复杂规则，并通过算法自动计算生成每一家门店的最终订货单，还需要能够根据随时调整的规则实时呈现运算结果。“机器订单”的订货规则颗粒度极高，涵盖产品品类、尺码、产品设计、位置分布、消费习惯等因素，还需要加入产品评分和门店等级等考量因素。“机器订单”有典型的弹性计算需求，频次低但需要巨大的算力，以往采用本地服务器的方式会造成很大的运维压力，堆叠的本地服务器闲时又造成资源和成本的浪费，上云成为更好的选择。 

“商品管理是复杂的系统工程，需要参考历史销售数据，门店规模、地理位置、人群消费习惯、季节变化、时尚潮流各种因素。”贯信 CEO 鲁钊杰表示：“我们希望通过上云提升服务能力，提高客户运营效率，同时利用云端的 AI 和机器学习功能、大数据分析工具打造一双慧眼，让我们的客户随时随地看清不同区域的商品流通趋势，让合适的商品在合适的时间出现在合适的地点，实现高效的商品运营。”

细致服务 专业实力

作为亚马逊云科技中国（宁夏）区域云服务的运营方和服务提供方，西云数据为贯信业务上云保驾护航，提供稳定、高可用、弹性的云端基础架构搭建，并通过与贯信技术团队的紧密沟通，充分发挥亚马逊云科技广泛而丰富的云服务能力，加速贯信业务创新，并在 ICP 备案、灾备设计等领域提供咨询服务。亚马逊云科技拥有强大的云服务技术实力以及丰富的跨国企业服务经验，在技术和客户实践方面为贯信更好地服务行业客户提供诸多借鉴。

稳定、高可用、弹性的云服务器

基于亚马逊云科技的 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）云服务器，贯信智能商品运营平台——商央可以实现弹性伸缩，并保持稳定和高可用。面对服装订货会这样典型的弹性计算场景，品牌商可以轻松扩充云端资源以应对订货会期间所需的大量访问需求以及机器订单所需的巨大算力需求，而在平时的商品运营环节则可以释放这部分计算资源，达到节省成本的目的。

完善的云上数据库托管服务

贯信的订货会系统采用 Oracle 的数据库服务，在选择云服务方案时，亚马逊云科技对 Oracle 数据库的托管支持给贯信留下深刻印象。不单是 Oracle 数据库，亚马逊云科技的 Amazon Relational Database Service（RDS）很早就提供了各种数据库引擎的支持，包括兼容 MySQL 的 Amazon Aurora、兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle 以及 SQL Server 七种引擎。通过 Amazon RDS for Oracle  将数据库托管在亚马逊云科技上，贯信的开发团队可以轻松地在云中设置、操作和扩展 Oracle 部署，管理各种耗时的数据库管理任务。

强大的数据存储、管理、分析服务

通过亚马逊云科技强大的数据存储、管理和分析服务，贯信进一步挖掘服装行业数据中蕴藏的力量，为 SaaS 化应用提供完整的数据支撑。Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）数据存储服务的归档存储和智能分层等创新功能，帮助贯信不断降低存储成本；Amazon Glue 让客户能够轻松地准备和加载数据以供分析，帮助贯信更方便快捷地运用云上数据；全托管云数据仓库可以提升数据加载速度，为贯信用户的带来更好用户体验；Amazon Elastic MapReduce（Amazon EMR）大数据平台可以将数据分布在 Amazon EC2 实例或 Amazon EKS 集群中进行处理和分析，帮助贯信高效分析数据以寻求更佳的商品流通路径。

丰富的人工智能和机器学习服务

贯信希望打造 AI 时序预测功能，以帮助门店提供更多销售的决策参考。亚马逊云科技提供 Amazon SageMaker 机器学习服务，可以帮助贯信的开发人员快速构建、训练和部署机器学习模型，结合贯信深耕行业的实践数据，快速打造智能化的前沿功能。