关键词: 亚马逊包裹分拣Prime Day

亚马逊Prime Day期间通过技术预测超1亿笔交易的拣货所需时间

作者:李伊

8月30日消息,在今年7月的亚马逊Prime Day活动中,亚马逊云科技为该活动提供关键技术支持,保障Prime Day的顺利进行。


据亚马逊云科技方面披露的数据,Amazon Robotics Pick Time Estimator使用Amazon SageMaker训练机器学习模型,预测未来拣货操作所需的时间,Prime Day期间处理了超过1亿笔交易。


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在Prime会员日期间,弹性计算服务Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)标准化实例(计算能力的内部衡量标准)总数增加了12% ,得益于基于Amazon Graviton 2处理器的实例,整体服务器的能效和2021年黑五相比仅增长7%。


同时,亚马逊云科技团队增加了152PB的EBS存储空间,相应的实例集每天处理11.4万亿次请求,并传输532PB的数据。


由于Prime会员日所用的一些亚马逊内部服务效率提高,与去年的Prime会员日相比,亚马逊的EBS存储使用量实际上减少了约4%,传输的数据量减少了13%。下图显示了Prime会员日期间数据传输量的增加情况:


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在消费者方面,为了让消费者更好地了解购物情况并确认订单,会员日期间Amazon Simple Email Service(Amazon SES)每秒发送电子邮件的峰值高达33000封。


物流方面,在北美Prime Day流量最高的一天,包裹规划系统执行了6000万次Amazon Lambda无服务器服务调用,在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)处理了17TB的压缩数据,Amazon DynamoDB和Amazon ElastiCache存储了6400万个条目,Amazon Kinesis处理了2亿个事件,以及5000万个Amazon SQS事件。


Prime Day期间,Amazon Aurora处理了2880亿个事务,Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 在高峰时段每秒处理的消息达7050万条(如下图所示),Amazon DynamoDB调用次数多达数万亿次及请求峰值达每秒1.052亿次。


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在亚马逊内部,数千亚马逊员工使用Amazon QuickSight查看Prime Day各种指标,获得可视化结果,并通过提问Amazon QuickSight Q。Prime Day期间,Amazon QuickSight服务了数百万次商业智能查询,每个数据集每分钟最多可处理500个查询。


值得一提的是,根据亚马逊今年Prime Day活动数据,在为期两天的大促活动中,全球购买了超过3亿件商品,高于2021年的约2.5亿件。


同时,今年亚马逊在全球各地的Prime Day节省了17亿美元,比以往的大促活动都多。全球消费者在亚马逊Prime Day活动开始前三周内,为小企业创造销量超过30亿美元。


此次大促中,家居用品、消费电子产品和亚马逊品牌设备是最畅销的品类。其中,亚马逊Devices创下了Prime Day的纪录,售出的设备比任何其他Prime Day活动都多。


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