价格大战凸显技术之困 电商公司升级迫在眉睫

　　从苏宁角度来说，它并不十分明确自己要的是什么；从IBM角度来说，它从来没有做过那么大的项目，而且给的时间那么少。“但是苏宁如果不用IBM的技术它自己根本无法做。”上述人士表示。

　　虽然像IBM这样的公司有一整套的解决方案，但是因为系统复杂，所以维护成本非常高。据业内人士透露，苏宁和和IBM的十年战略合同大约25亿人民币左右。

　　用技术指导精细化运营

　　虽然国内电商现在都还在开荒时代，最重要的还是跑马圈地，获取新用户。但是在电商成为主流之后，大规模的价格战并不会成为常态，更多是电商公司需要进行精细化运营，压缩成本，提升用户体验。

　　陈皓告诉腾讯科技，B2C最关键一环是用户下单，这是B2C的核心业务，电商内的很多业务系统都和订单有关系，订单又需要和各个子系统保持一致性，比如订单要和报价和促销系统、用户的折扣系统、支付系统、配送系统、库存系统等等，电商的复杂并不在于把货品列出来，订单处理应该是所有业务处理能是最复杂的之一了。

　　另外，电商网站的访问量比较大，需要保证可用性和稳定性，这个时候就需要很强的分布式计算能力，而分布式计算系统必须遵从CAP定理，即一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分隔容忍(Partition tolerance)。对电商公司来说，通常只能做到后两者，并努力让保证一致性，这并不简单，通常都是使用异步的方式来解决。

　　比如用户下单的时候，系统需要找到库存，并为用户分配库存，有时候还需要分单(因为在不同的仓库)，这些动作都需要保证库存的一致性，对某一商品下单量大了(比如秒杀或促销时)，系统无法做到实时处理。所以，你可以看到，不但要在系统上分布式，在业务上也要分布式(仓库分布式、配送分布式等等)

　　对电商公司而言，最大的麻烦是库存，或者说库存周期。滞销的东西占着仓库，畅销地进不来，就是伤口上撒盐。

　　而通过一些合理的技术应用则能较好的帮助电商公司了解和解决自己的库存问题。比如可以通过很好的机器学习和数据挖掘计算，较为准确的预测库存量，判断进货的时间和进货量。

　　另外，在管理电商仓库的时候，也需要通过技术来优化放货和取货的路径。对于亚马逊而言，其仓库并非将同类物品归在一起放置，而是混合摆放，然后在取货时计算出最优方法。在亚马逊的仓库里用到了很多自动化的东西甚至机器人。陈皓表