数字化转型方略 第10期 2019/08/27

医药电商从弹性到数据智能引擎的公有云需求演进(下)

文/王聪彬
医药流通领域产业链长且复杂,九州通一直在思考自己在其中的竞争力,为供应商、客户提供服务。九州通采用多家公有云服务商互为备份的策略,因为对于B2B医药电商,在网络、计算、存储上的弹性都是非常重要的,云计算进一步帮助九州通降低成本和效率。

医药流通领域产业链长且复杂,九州通一直在思考自己在其中的竞争力,为供应商、客户提供服务。当九州通从传统业务到开始将服务延伸到上下游产业链时,IT与业务的高度融合已经成为必然,在这个过程中云计算则让医药流通更顺畅、更智慧。

九州通在医药流通领域已经有将近20年的积累,其是一家以西药、中药、器械为主要经营产品,以医疗机构、批发企业、零售药店为主要客户对象,并为客户提供信息、物流等各项增值服务的大型企业集团。其拥有全国性的营销网络和丰富的上下游资源,在全国拥有31家省级子公司(大型医药物流中心),96家地市级分子公司(地区配送中心),上游供货商1万多家,下游客户20万家。

在去年3月九州通进行了一次战略转型,推进FBBC模式,“F”即上游药品生产企业,首个“B”即九州通,第二个“B”即终端药店和诊所,“C”即消费者,整合B2B、B2C交易平台,拓展B2B、O2O业务。其中B2B业务是九州通的重点,2016年B2B营业额达到10亿元,2017年达到40亿元,2018年达到了将近年百亿规模。

在医药电商从弹性到数据智能引擎的公有云需求演进(上)(http://cio.zhiding.cn/cio/2019/0812/3120313.shtml)中主要介绍了云对于九州通如何通过云来进行业务的提升,尤其在B2B业务上的工作。下半部分将主要介绍九州通是如何构建混合云架构,以及未来对于云提出的目标。

以下为至顶网对九州通医药集团总经理助理兼FBBC终端事业部总经理万有钢的采访内容

至顶网:在混合云的实施上有哪些难点?

万有钢:任何一个东西到混合都会难,如果一个简单的场景下会比较简单,单一环境更简单,混合云因为有一部分在内部,有一部分在外面,光是这两块之间的数据的一致性去保障都是一个大的难题,而且一旦你丢到外面这种公共的网络环境下去的时候,你不知道会发生什么,而且这个链路会很长。从我们内部的一个用户端到我们的机房,然后从我们内部的机房再到云上面的机房,从云上面的机房再到我们外面的用户端。

内部转的东西更多,所以这个地方这种混合的方式到目前还是很苦恼的。因为中间一个很简单的场景就是我们用户提交了一个订单了之后,这个完整的订单动作都是在公有云上完成的,但是这个订单还是要到我们内部的私有云里去,到我们ERP去,在这个过程里边,我们大量的业务规则其实在药品这个领域里监管规则非常多,而且这种规则很多又是动态的会经常调整。

所以我们为了让规则更加严谨,我们规则是统一的,在私有云里面一个统一的规则,就是规则引擎放在这里。在云上的订单来了之后,也要经过这些规则检查,所以订单必须到这个规则里面去跑。这个时候对用户,规则跑慢了就会等待,这是不好的体验。但是我们如何能保证它不慢呢?其实很难。因为中间有一个从公有云到私有云这个过程。这个过程里面跑的节点很多。

当然,再往后走,我们是不是可以把这块再进行进一步的抽象,把很多东西往公有云上去做迁移,让内部变简单,然后把更复杂的这种东西做成一个共享的服务放到云上去,因为我们后面更大的流量还是往云上迁,更大的流量肯定在云上。

至顶网:在使用公有云后成本、效率上都有哪些变化?

万有钢:我们每个月开月度会议的时候都会去看我们现在的成本,就是用云的费用和上一个月的对比。我们看的在1、2月份的时候还比较高,但是从3月份开始,3、4、5月份,基本上逐月的费用总体在下降。下降的原因是什么呢?我们就会有监控,比如主要是存储资源,计算资源,内存资源三大块成本。

比如我们在1、2月份发现了费用很高,花在哪呢?公有云有一些工具能看到我们的费用开支在哪一块。我们发现内存里面哪一块高了,就再往细了看是我们缓存的成本高了。所以我们就着手把缓存开始改造,改造了之后基本上从3月份的时候,缓存的用量就降了一半,到4月份、5月份,缓存这一块持续降,这是一个。

第二,从存储的角度,提倡块存储,对象存储。块存储相对来说跟我们的正常存储是一样的,但是对象存储会便宜得多。公有云服务上给我们提了建议,比如视频、图片这些文档性的东西就不要放在块存储里面,块存储是主要存储那些数据,其他文件型的东西,最好放到对象存储里面去。所以这个也是我们的一个成本下降的地方。

所以在成本下降里边,除了服务商主动降价之外,其实更多的是在我们用的过程中,一个是刚才说的一种,哪些地方用的费用比较高,我们是不是可以把它降下来,这种降可能也是需要一方面我们自己通过技术手段,去把有些原来可能没太注意,管得不够精细的地方,我们优化一下,通过系统程序去调优,把使用量降下来,这是一种降费的方式。

还有一种降费的方式,就是所谓的弹性。因为在任何一个交易里面,特别是药品,有的时候交易量会大,有的时候会小。比如我们每年528是我们司庆的日子,司庆在整个5月份我们的流量都比较大,像618大促一样比较大。这时候我们把很多计算资源就会加上去,加多少直接通过数据来的,但是一旦528的活动做完了,我们的资源就要收回来。回收多少同样也是有数据来看的,不能自己随便去收,还得跟用户的体验有关系。所以这种无论是往上去扩还是往下去收,都应该是根据数据监控来,根据系统的监控来,看你过去的用量。

所以我们在这种资源的使用上,应该还是跟我们节省费用有比较大的关系。我们在根据过去用了近大半年的数据监控,下一个年度我们可能再节省大概1/4到1/3的费用。我们看重根据业务的流量的情况来弹性的去调配这种资源,去扩充或者缩减这种资源。

至顶网:未来在云上和数据当还有哪些目标和希望?

万有钢:主要在数据上面,我们现在在把各种数据融合起来,做全产业的数据智能引擎,因为我们在业务的角度来说,我们过去通过人和人这种交易也做到一定程度了,下一步我们要再去在业务上做提升。我们就开始把比如原来ERP的交易数据,线下业务,电商数据,用户行为数据,零售端消费者的销售数据等。这些零售数据收集过来之后,我们想通过这种数据的融合在一起的分析能得到两个大的方面的效果。

第一个效果是我们这些客户之间是不是有高度的相似性,我们现在20多万的客户,在线上大概18万,客户是不是可以分成很多组,不同的组每个组内的客户是有相似性的。基于这种相似性,我们就在产品的营销上面可以很准确的向一个客户去推荐一个产品。

特别是现在有很多AI的算法已经趋向成熟,而且算力也够的情况下,我们就开始第二个阶段,就是做一些针对市场的预测,每个产品将来的销售走势。基于这个,我们就可能做一个是库存管理,哪些库存怎么管。第二个是对客户去推荐商品的时候,我们可以从更多的维度去推荐它,就是不仅仅是你的结构的相似性,还告诉你这个市场将来的趋势来调整你的产品结构,这个就是我们对数据的应用。

现在在大数据层面已经上线了,现在推荐的转化率基本是在17.5%,AI现在还没有正式上线,目前还在各种研发和验证数据的过程。

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