数字化转型 移动化先行 云栖大会上发布了哪些移动研发新利器?

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数字化转型 移动化先行 云栖大会上发布了哪些移动研发新利器?

mqc.yunos.com 2018-10-19 11:39:44 浏览2466
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随着企业使用互联网技术的不断深入,企业在产品研发、供应链管理、市场运营及企业内部的场景当中,生产效率得到大幅度提升。随着移动互联网技术在社会层面深度普及,移动设备的普及性使得企业成为数字化转型的最佳载体。本文以2018年云栖大会杭州站移动研发平台EMAS专场上,阿里巴巴高级技术专家泠茗的演讲整理成文。
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在去年的云栖大会上,我们正式发布了移动研发平台EMAS。通过一年时间的发展,我们完成了整个阿里集团移动端的基础设施对外商业化的输出。我今天的分享会分为四个部分,先整体介绍EMAS平台的全景情况,然后会发布最新的围绕移动网络场景开放产品矩阵,最后会分别介绍超级App和智能运营的解决方案。
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随着整个数字化进程不断向前推进,互联网技术也开始从传统的消费级市场向企业级市做深度的渗透。工业级也好,商业级也好,也是把数字化转型作为支撑企业下一个企业发展核心驱动力。2017年全球排名前十市值公司当中有7家是互联网公司,所以互联网公司在整个消费级市场的数字运营的经验,应该说也是传统企业进行数字化转型很重要的参考。

我们今天仔细看一下阿里巴巴的数字生态模型,其实呈现出非常典型的四层折叠式的生态,不管是起家的电商业务还是新兴的金融业务也好。第一层连接层,手机淘宝、支付宝作为企业连接消费者终端最重要的连接点,包括企业构建新型的面向消费者终端交互模型。第二层,面向消费者所提供的海量的产品和服务。第三层数据层,基于海量的产品、服务,我们所沉淀的核心数据,包括用户画像、商业画像、信用体系、风控体系,如何用这些数据进一步拓展业务的边界和业务的价值。最底下一层是基于云计算、大数据支撑上层业务的弹性扩展平台层。

进一步看整个阿里巴巴的技术架构模型,可以发现阿里巴巴技术架构模型和我刚才所提的四层折叠式数字生呈现相生相伴的架构模型。包括第一层的移动中台——移动研发平台EMAS,包括业务中台,包括数据中台。业务中台承载商品中心等通用系统,数据中台承载通用的实时、离线计算平台。最底下是中间件所构建的平台层。在这样一个庞大的数字生态图谱当中,连接层扮演什么样的角色?数字化运营前提是数字化管理,帮助消费者和企业之间建立向性的交互模型。连接层在这样一个庞大的数字生态图谱当中,其实就是扮演这样的角色,是企业用户流量的核心入口和业务载体,所以这是数字化转型的第一步。移动研发平台EMAS核心目标也是帮助企业客户完成整个业务连接层的智能化和数据化,能够帮助企业为下一个阶段的业务增长,奠定相应的业务模型和相应的技术支撑。
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这幅图是整个移动研发平台EMAS产品的全景图。EMAS划分为五大部分:第一部分是开发套件,这一层沉淀客户组件和终端组件,包括UI图片组件、路由组件、网络库等,还包括跨平台的开发框架及H5容器。基于开发套件,包括企业开发人员帮助完成开发。第二层是基础架构层,我们开发了大量和移动APP和业务结耦的移动基础设施,像数据分析等一系列和业务结耦的基础设施,通过基础架构这一层开放出来。第三层是研发支撑层,这一层我们围绕整个APP的全生命周期提供了持续交付的工作体系,帮助企业的研发人员能够一站式原则代码的托管、代码扫描、持续构建包括移动终端的测试,再到线上的灰度发布、生产发布及线上的运维、运营,通过整套持续交付工作流体系,来完成移动APP的全生命周期的托管和管控。最底下一层是工程理念层,我们希望通过EMAS平台,不仅仅是把阿里巴巴所沉淀的一系列的应用的基础设施开放出来,我们还希望把阿里巴巴沉淀的一系列的软的业务方法论开放出来,包括我们的双平台的研发规范,包括我们如何定义一个APP是一个用户体验优秀的APP,包括APP发布的性能以及质量、指标基线等,包括不同阶段不同过程的企业研发团队的组织架构应该如何构建,阿里巴巴在这方面有非常多的经验可以传递。最顶上一层是解决方案层,我们希望基于刚才介绍的产品组合以及业务方法论,我们希望能够帮助企业业务部门同学解决一些热点场景下的痛点,比方说怎么在移动场景下做智能运营,包括我们怎么样做移动场景下的营销等等,这是整个EMAS的产品全景图。
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随着EMAS正式对外发展,我们也与非常多的企业建立了相应的连接,我们也希望EMAS能够真正帮助企业带来和传统研发不一样的东西,能够为企业带来真正的新的价值,包括新的体验。
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如何基于AI、3D、短视频等新兴的移动技术,帮助企业构建新型的前台体验,帮助企业前台业务转型升级。包括如何基于我们的开发框架、开发套件以及我们的基础设施,帮助企业提升业务研发的速度,真正降低、压缩整个产品的周期50%以上。包括新的模式,面向近十年打磨的一整套APP持续交付体系,我们怎么样帮助企业重构它的传统的产品研发、运营、运维、测试等不同职能团队之间的协同模型,真正帮助企业提升研发运营效率500%以上。包括新的增长,基于我们新的产品的交付模型以及我们新的产品的运营模型,我们怎么样帮助企业去重构它在消费级市场的作业模型,能够真正为企业下一个阶段的增长带来新的动能。这是我们希望EMAS能够带给企业不一样的东西。
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介绍完EMAS,接下来看一下我们这个季度开放的围绕移动网络领域,新的产品矩阵。移动业务是一个非常重在线体验的业务形态,所谓在线就是对网络有非常强依赖,移动网络相关的基础设施强弱与否与移动体验息息相关。底细的图是阿里巴巴移动网络基础设施架构图,在集团内部,所有的APP全网流量会划分为两条主干,一条主干直接对解CPA体系,另外一条主干对接移动网络接入体系,用来承载全网动态网络请求。基于最佳实践及业务经验,我们今天开放了四个和移动APP紧密相关并且非常关键的基础设施,包括移动API网关、消息推送,其实我们的消息推送在公共云场景开放了一段时间,我们今天也完成了消息推送专门化、私有化对外输出的能力。还包括移动端配置管控的服务,以及整个移动网络统一接入的核心引擎通道服务,接下来一起看一下几个新品的适用场景及产品特性。
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首先是移动API网关。随着微服务化进程不断演进,企业遇到的问题就是如何对后端的服务进行管控。企业的业务场景下,可能会有海量的业务场景,可能会有不同的研发团队进行后端服务的开发,甚至有时候是请供应商来做相应的开发。所以不同的后端系统,整个基础架构的实现也好,包括它的通信协议也好,其实都是各不相同的。另外一方面,随着微服务化进程进一步往前演进,企业后端力度拆分非常细。如果通过终端设备跟微服务进行交互,对终端设备而言网络的交互会非常重,是非常不合理的。另外对所有的业务请求,其实都是一些相同的工作,包括对请求的鉴权、限流、加密、加速等等,所以我们需要从API网关一层完成全网关流量的监控。像鉴权、限流等工作,都要通过API网关承载,再把固有的流量放到后端微服务系统当中去。同时围绕API一键编排和服务治理,也通过API网关来完成,节省研发成本。我们的全网动态流量都是到移动API网关,同时API网关也支持通用的RPC框架,其后端业务系统进一对接。性能上适配移动网络场景下的网络优化及连接等环节,我们都有专门的网络专家团队进行优化。在架构上,整个API网关架构也适用阿里巴巴集团“双十一”体系下的前端接入的架构,意味着我们可以非常平稳支撑像“双十一”零点脉冲流量及一级并发的连接。在安全方面,我们也是基于1.3的框架,实现自定义的加密算法,对比传统的HTTP算法也有大幅度的提升。我们可以帮助企业实现前后端架构的分离,实现架构体系,同时在可运维性以及稳定性方面,也能够得到大幅度的提升。
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第二部分是远程配置服务。企业的终端研发人员经常碰到的需求场景是需要通过实时变更后端的参数,来实现APP终端行为以及它的外端的实时变化。像现在的我们需要基于用户的画像以及用户在这个时间点在终端一系列的点击、浏览、搜索行为进行动态的商品或者是页面的相应投递,像一些终端开关等场景,如何系统化对这些配置进行组织和管理,并且保障这些配置下发的及时性和精准性,这就是今天远程配置服务所关注的环节。有的同学可能会说这不就是一个很简单的配置下发推送的场景?如果用一句话形容它的所有工作确实是这样的场景,但如果细看场景细节,就会发现里面有很多的细节需要解决。比如说配置下发的时候,如果你采用推送模式,你就要专门为远程配置连接一条长链接的资源。另外随着终端体量的不断增大,服务端进行一次全网的配置下发所需要的计算成本也非常高,会直接对配置下发的即时性带来一定的挑战。还有是远程配置本身也需要设计非常帮的ACK的算法,同时还需要设计非常复杂的补偿机制,一旦首轮配置下发失败如何进行补偿。

假如我们是采用直接拉取的模式,这时候如何进行拉取的间隔设置也是非常讲解的,如果你间隔时长设置比较长,意味着整个配置下发的即时性无法得到保障。如果间隔时长设置得非常短,远程配置对后端服务的访问压力是非常大的,并且可能80%、90%以上的配置查询可能都是一些无效的访问,带来的资源浪费非常大。所以在远程配置场景,我们也是选用优化好的推拉模型。

面向全网全量的模型,我们采用主动拉取的模式,但是主动拉取又不是传统的模式,我们会跟移动API网关进行结合。大家知道在移动场景下,API网关访问请求非常高。所以我们会把配置信息附带到API网关当中,以确保下发的即时性。

针对定向配置下发,我们依然会采用推送模式,在推送模式推动整个长链接。另外围绕配置的版本数据、索引数据及配置的内容数据,我们进行隔离的管理。版本信息会放在服务端进行管理,配置的真实内容信息会放到CDN上进行管理,以进一步降低服务端进行配置索引计算的成本,来提升下发的即时性。同时通过CDN,能进一步降低配置内容拉取带来的带宽成本。这是远程配置服务所做的工作。
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第三部分是通道服务。刚才提到了移动API网关也好,远程配置也好,消息推送也好,非常重网络依赖的基础设施对底层网络的诉求是如何高速、稳定、安全地把数据发送到B端,这是通道服务所关注的环节。我们希望通过通道服务,正式把阿里巴巴体系内的面向移动场景下的四层接入网关服务开放出来,企业研发人员可以基于此进行上层的研发,甚至进行自己的API网关、消息推送等场景。像流量调度、负载均衡、长链接维护等内容,都交给通道服务来完成。同时,通道服务会开放出统一的客户端网络SDK,也能够进一步降低企业客户端研发人员网络研发的成本。有同学可能对移动API网关和通道服务的定位有一些混淆,移动API网关更偏上层,是七层围绕API的一键编排和服务治理的服务,通道更底层,关注网络细节,没有任何业务属性。
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介绍完我们的新产品,接下来看一下我们开放的新解决方案。超级APP和小程序的概念,应该说是近几年整个移动业界最火的话题,当然这里也为超级APP的定义,可能有的同学理解上有一些偏差,我也称体量非常大上千万甚至上亿的APP才能够叫做超级APP,这个理解有点偏差。我们现在对超级APP的定义,是在于内部定义。传统的移动研发模式,可能会把垂直场景的诉求演化为APP的方式进行承载,包括APP可能由不同的研发团队、不同的供应商实现,整个系统实现和技术架构都是用不一样的方式。导致的结果是整个系统的实现,你的流量也好,你的数据也好,你的规范也好,全部都是割裂的,烟囱式的,不利于后期整体的运维、流量的运营及业务的联动。而这一类型的场景,其实我们通过小程序的方式来承载是非常合适的,也就是今天有大量的企业人员在问能否帮我构造一个类似像淘宝、支付宝、微信小程序的框架。所以我们今天这个超级APP的定义,其实是说超级APP是一个能够承载不同业务场景下的小程序的小程序。超级APP的目标,也是真正帮助企业实现统一的流量入口、统一的运营策略、统一的业务管控及统一的研发规范,真正帮助企业实现流量的聚合及内部研发效能的变革。
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要实现这样一个超级APP解决方案,我们会遇到什么样的技术挑战?主要有软硬两个维度。要有这样一个超级APP,我们要有一套研发工具和研发规范,来帮助我们约束不同场景下小程序子应用对接到我们的超级APP体系当中来。刚才提到硬的一部分,我们提到需要一整套的研发规范,来帮助我们现阶段传统的组件化的APP向一个应用化的APP架构模型过渡。我们这里也开发了统一开发套间,包括统一的UI图表、脚手架,能约束不同的研发团队和供应商在统一场景下进行小程序应用的开发。第二是提供多栈溶剂,提升APP渲染性能,构建一个优雅可拓展的小程序。第三部分是围绕APP底层执行引擎,我们提供相应的高性能技术组件,包括网络库、图片库、缓存、路由框架等等,这也是整个APP运转的核心引擎,与整个APP终端的用户体验是息息相关的环节。
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刚才提到的是技术硬核,在工程软核也需要一整套研发规范,来定义整个APP小程序研发运维的范式,包括统一的DSL,帮助企业来完成整个代码质量的审核以及业务的管控,包括统一的通信协议,来定义桥接层的通信标准,来完成整个API的管控和扩展,包括统一的发布基线,围绕APP的用户体验以及发布的性能、质量、基线如何来量化发布标准,包括统一的环境管控,如何来确保整个运行时小程序是相互隔离的,包括在运行时APP的稳定和安全如何来确保。包括小程序的持续交付体系,如何建立统一的小程序生产流水线,确保不同的研发团队、不同的供应商在你的研发流水线上产出的小程序子应用,它是围绕用户体验还是围绕质量、围绕性能,都能够在一个统一的基线上,不会有太大的偏差。通过技术硬核和工程软核两个维度,帮助企业真正实现自己的超级APP。
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最后一部分解决方案是智能运营解决方案。熟悉EMAS的同学应该清楚我们陆续在公共云和专有云场景开放了移动数据分析服务,能够帮助企业人员暂时完成数据的埋点、存储、上报及计算和展示的一站式数据管理的平台。如何基于这样的数据工程平台,进一步挖掘这些数据背后的业务价值?这一点,应该说是整个数字化运营最核心的课题。
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淘宝也是业界最早开始践行数字化运营和精准化营销的业务场景。基于我们非常强大的数据工程平台,我们可以完成实时的海量的终端设备数据的采集以及云系的计算,同时基于行业知识模板的输入,可以完成相应的数据清洗、数据加工以及建模,这是在离线时我们所完成的数据训练过程。在APP运行时,基于刚才所提的强大的数据工程平台,我们能够支持海量的设备实时录制的反馈,同时基于我们在离线时计算出的数据模型,能够构建相应的精准化营销、个性化推荐的一整套体系。基于这些的系统,我们可以在一些业务场景进行相应的精准化运营,包括千人千面,可以基于用户历史浏览信息、基于用户在当前APP上实时浏览、点击及搜索行为,预测用户购买预期,然后投递相应的商品给用户。包括在一些非支流场景,我们可以看用户点击、购买时间,来进行物品的展示。包括定向运销,我们可以基于用户标签进行相应的匹配,针对不同人群在某一个特定时间点触发之后,进行定向相应商品的推荐。包括我们可以建立商品定价及销量之间的模型关系,来进行智能选品和智能定价体系。通过一整套精准化营销的解决方案,我们能够帮助企业业务人员闭环完成单个流量完成的运营周期,从流量的拉新到流量的触达再到流量的变现,大幅度提升企业流量变现的效率。在今天这个论坛,我们的资深技术专家也会位大家分享阿里巴巴在数字化时代我们的智能化运营、精准化营销的最佳实践。

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