背景介紹
業(yè)務(wù)挑戰
解決方案
客戶(hù)價(jià)值
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提升計(jì)算效率
資源極速擴容、任務(wù)智能調(diào)度，解決了資源不足、任務(wù)分配不合理及等待死鎖等問(wèn)題，極大提升 Spark 大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)執(zhí)行效率，數(shù)據(jù)統(tǒng)一存在OBS，無(wú)需在多個(gè)系統(tǒng)中互拷數(shù)據(jù)， 提升計(jì)算效率。
資源極速擴容、任務(wù)智能調(diào)度，解決了資源不足、任務(wù)分配不合理及等待死鎖等問(wèn)題，極大提升Spark大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)執(zhí)行效率，數(shù)據(jù)統(tǒng)一存在OBS，同時(shí)支持大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，無(wú)需在多個(gè)系統(tǒng)中互拷數(shù)據(jù)，冷熱數(shù)據(jù)一鍵配置， 提升計(jì)算效率。
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節(jié)約成本資源
基於容器的敏捷、彈性優(yōu)勢(shì)，蘑菇街可隨業(yè)務(wù)峰谷自動(dòng)擴縮容，存算分離讓計(jì)算和存儲(chǔ)資源更加合理匹配，充分提升資源利用率。資源使用總核數(shù)降10%，存儲(chǔ)效率升40%，綜合成本降30%。
基於容器的敏捷、彈性優(yōu)勢(shì)，蘑菇街可隨業(yè)務(wù)峰谷自動(dòng)擴縮容，存算分離讓計(jì)算和存儲(chǔ)資源更加合理匹配，充分提升資源利用率。資源使用總核數(shù)降10%，存儲(chǔ)效率升40%，綜合成本降30%。
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降低運(yùn)維成本
使用雲原生大數(shù)據(jù)和雲原生高性能計(jì)算解決方案後，蘑菇街無(wú)需關(guān)心基礎(chǔ)設(shè)施日常運(yùn)維和管理，降低用戶(hù)運(yùn)維複雜度。同時(shí)Spark、TensorFlow開(kāi)箱即用，節(jié)省安裝運(yùn)維成本。
使用雲原生大數(shù)據(jù)和雲原生高性能計(jì)算解決方案後，蘑菇街無(wú)需關(guān)心基礎(chǔ)設(shè)施日常運(yùn)維和管理，降低用戶(hù)運(yùn)維複雜度。同時(shí)Spark、TensorFlow開(kāi)箱即用，節(jié)省安裝運(yùn)維成本。
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業(yè)務(wù)創(chuàng)新升級(jí)
基於全新架構(gòu)的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，蘑菇街聯(lián)合華為雲打造了智能換(huàn)裝業(yè)務(wù)，讓用戶(hù)成為在線(xiàn)「主播」，實(shí)時(shí)體驗(yàn)穿搭效果，極大提升了用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)，增強(qiáng)了用戶(hù)粘性。
基於全新架構(gòu)的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，蘑菇街聯(lián)合華為雲打造了智能換(huàn)裝業(yè)務(wù)，讓用戶(hù)成為在線(xiàn)「主播」，實(shí)時(shí)體驗(yàn)穿搭效果，極大提升了用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)，增強(qiáng)了用戶(hù)粘性。
