世界今日訊!亞馬遜Prime Day期間通過機器學習模型預測超1億筆交易的揀貨所需時間
(資料圖)
【TechWeb】8月30日消息,近期,屬于美國人民的“雙十一”——亞馬遜Prime Day落下帷幕。在今年的Prime Day活動中,亞馬遜會員購買了超過3億件商品,銷售額達到119億美元。
每年的Prime Day是消費者的購物盛宴,也是亞馬遜網站瀏覽量最高的時期,更是對全平臺技術的全面考驗。今年,亞馬遜云科技一如既往為Prime Day提供關鍵技術支持,保障Prime Day的順利進行。
據亞馬遜云科技方面披露的數據,Prime Day期間,Amazon Aurora處理了2880億個事務,Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 在高峰時段每秒處理的消息達7050萬條,Amazon DynamoDB調用次數多達數萬億次及請求峰值達每秒1.052億次。
此次Prime Day期間,彈性計算服務Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 標準化實例(計算能力的內部衡量標準)總數增加了12% ,得益于基于Amazon Graviton 2處理器的實例,整體服務器的能效和2021年黑五相比僅增長7%。
在消費者端,此為了讓消費者更好地了解購物情況并確認訂單,會員日期間Amazon Simple Email Service (Amazon SES) 每秒發送電子郵件的峰值高達33000封。
物流方面,在北美Prime Day流量最高的一天,包裹規劃系統執行了6000萬次Amazon Lambda無服務器服務調用,在Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)處理了17TB的壓縮數據,Amazon DynamoDB和Amazon ElastiCache存儲了6400萬個條目,Amazon Kinesis處理了2億個事件,以及5000萬個Amazon SQS事件。
在亞馬遜內部,數千亞馬遜員工使用Amazon QuickSight查看Prime Day各種指標,獲得可視化結果,并通過提問Amazon QuickSight Q。Prime Day期間,Amazon QuickSight服務了數百萬次商業智能查詢,每個數據集每分鐘最多可處理500個查詢。
值得注意得是,Amazon Robotics Pick Time Estimator使用Amazon SageMaker訓練機器學習模型,預測未來揀貨操作所需的時間,Prime Day期間處理了超過1億筆交易。
責任編輯:hnmd003
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