核心摘要
- 阿里巴巴“双11”购物节前11天GMV达4982亿元人民币，午夜峰值订单量为每秒58.3万笔。Apache Flink实时云平台每秒处理40亿商品项，MaxCompute日均处理数据量达17亿GB。
- PolarDB数据库创下每秒1.4亿次查询纪录，AnalyticDB实时处理7.7万亿行数据；两者共同支撑中国邮政超1亿订单履约。淘宝直播运用窄带宽、RTS低延迟技术及达摩院AI能力，实现实时翻译与3D虚拟导览。
- 阿里云实现一小时内容器扩容至百万级且零停机，每万笔交易计算需求降低80%。四大超大规模数据中心采用液冷与风能技术，能耗降低超70%，并成功通过大促高峰期大数据平台压力测试。
电商巨头阿里巴巴在“双11”购物节前11天内，总交易额（GMV）达到4982亿元人民币（约合741亿美元）。为支撑这场年度折扣狂欢，阿里巴巴全面应用了多项前沿技术。
阿里巴巴集团首席技术官李诚表示，11月11日午夜近半分钟内，系统峰值订单量达每秒58.3万单。“阿里巴巴的技术通过了最严峻的考验。”他在11月19日的新闻稿中指出。
由Apache Flink支持的阿里巴巴实时计算平台，在订单高峰期每秒可处理40亿个商品项；MaxCompute数据仓库在11天内日均处理17亿GB数据，相当于每天处理70亿人上传的230张高分辨率照片。
云原生数据库PolarDB在“双11”期间创下每秒1.4亿次查询的新纪录。AnalyticDB则实时处理了7.7万亿行数据，相当于英国大英图书馆网络档案数据总量的15倍。
上述两款数据库还助力中国邮政在“双11”期间高效处理超过1亿个订单，保障了约10万名用户的在线实时服务体验。
淘宝直播平台在节日期间进行了数万次直播。为保障流畅体验，阿里巴巴采用了窄带宽解决方案及实时流媒体（RTS）等高清视频技术，有效降低了传输延迟。
淘宝直播还推出了基于达摩院多模态技术的虚拟主播服务，集成了自然语言处理（NLP）、图像识别、文本转语音（TTS）及云渲染等能力。
AliExpress零售服务上线了中文实时翻译功能，支持英语、俄语、西班牙语和法语。节日期间，全球800万观众观看了超9000场跨语言直播，超70%的AliExpress商家使用了该翻译服务。
淘宝还引入了机器学习驱动的3D虚拟展厅技术，“双11”期间有超10万个展厅启用该功能。整个促销活动期间，阿里巴巴系统保持零停机运行。
依托阿里云弹性架构，系统在一小时内将容器容量提升至百万级且无需停机，使每万笔交易的计算资源消耗降低高达80%。该能力得到了MaxCompute、PolarDB和AnalyticDB的协同支持。
此外，阿里巴巴还将液冷和风能等绿色技术应用于五大超大规模数据中心。其中，专用冷却液技术使数据中心能耗降低多达70%。
阿里巴巴云智能计算平台高级研究员杨家庆表示：“我们的大数据分析和服务平台已成功经受住‘双11’高峰时段的验证。”