Внимание
У Вас отключена поддержка Cookie в браузере. Возможно некорректное отображение сайта!

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

По подсчётам IDC, в течение последних трёх лет мировой рынок публичных облачных сервисов ежегодно растёт примерно на 21%.

Ожидается, что по итогам 2020 года его объём составит более $200 млрд. Gartner прогнозирует, что к 2022 году 90% компаний будут использовать облачные сервисы.

При этом сектор розничной торговли входит в тройку самых перспективных потребителей облачных технологий. В этом материале мы расскажем о том, как ретейл и e-commerce могут использовать облачные технологии для более эффективной работы.

1. Ускорение работы сайта и обеспечение его доступности

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

По данным исследования Digital Commerce 360, онлайн-продажи розничных сетей растут из года в год: с 2016-го по 2019-й средний прирост сегмента интернет-торговли составлял более 20%, а по итогам 2020-го (с учётом фактора коронавируса) можно ожидать и более значительных цифр.

Сайты интернет-магазинов должны быть готовы к постоянному росту трафика и к пиковым нагрузкам в связи с различными событиями и акциями ( «чёрные пятницы», предновогодние дни, выход новых моделей популярных товаров), что существенно повышает требования к IT-инфраструктуре и обусловливает регулярный рост затрат на приобретение новых серверных мощностей и их обслуживание.

Эффективно решить эти задачи позволяет переход в облако, а для быстрой загрузки интернет-магазина с ассортиментом в десятки или даже сотни тысяч позиций также рекомендуется подключить CDN.

Опыт Zalora

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Компания Zalora, которой принадлежит один из крупнейших онлайн-магазинов Азии, долгое время развивала только собственную инфраструктуру. Однако после запуска ряда собственных торговых марок продукции сайт компании перестал справляться с нагрузкой. В итоге Zalora перенесла всю инфраструктуру в облако. Сейчас во время распродаж трафик сайта может увеличиваться на 300–400%, но на производительности это никак не отражается.

Опыт Lamoda

Lamoda — самая популярная онлайн-платформа для продажи модных товаров в Восточной Европе и СНГ, входящая в топ-20 самых посещаемых лайфстайл-ресурсов в мире. Ретейлер предлагает более 6 млн товаров от более чем 3 000 международных и локальных брендов одежды, обуви, аксессуаров, косметики, парфюмерии и домашнего декора.

Ежемесячно платформу Lamoda посещает более 14 млн человек. Накануне праздников и в дни распродаж число покупателей увеличивается в разы, и инфраструктура должна быть готова к миллиардам пользовательских запросов.

С помощью сверхбыстрой сети доставки контента G‑Core Labs технические специалисты Lamoda обеспечили мгновенную загрузку интернет-магазина и его бесперебойную работу.

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

руководитель отдела сопровождения информационных технологий Lamoda

Владислав Алмазов

«Сотрудничество с G‑Core Labs позволяет нам полностью избавиться от необходимости поддерживать и вкладываться в инфраструктуру доставки цифрового статического контента, сосредоточившись на развитии онлайн-платформы»

руководитель отдела сопровождения информационных технологий Lamoda

Владислав Алмазов

Опыт MAP

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Также у компаний с большой розничной сетью могут возникнуть проблемы с централизованным хранением данных. Так, компания MAP, крупный ретейлер в Юго-Восточной Азии, пыталась внедрить системы резервного копирования и восстановления данных для 2 600 своих магазинов. Однако расчёты показали, что для этого нужны значительные капитальные вложения. В итоге МАР приняла решение перенести хранилище данных и сервисы по обеспечению их доступности в публичное облако. В компании отмечают, что это стало оптимальным решением с точки зрения производительности и финансовой эффективности.

G‑Core Labs предоставляет удобную, легко масштабируемую и защищённую облачную инфраструктуру для размещения платформ электронной торговли, обеспечивая бесшовную миграцию с любой инфраструктуры.

Также облако G‑Core Labs Cloud интегрировано с собственной CDN компании, что позволяет ускорять загрузку интернет-магазинов в любой стране мира даже в периоды распродаж и акций.

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

2. Быстрая разработка и тестирование собственных сервисов

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Непрерывная разработка новых сервисов и продуктов — одно из главных условий выживания в e-commerce.

Ретейлеры регулярно улучшают пользовательские интерфейсы, личные кабинеты, мобильные приложения, программы лояльности и экспериментируют с дизайном. Размер тестовых баз данных может составлять сотни терабайт, а развёртывание и отключение десятков и сотен виртуальных машин приходится осуществлять за считаные часы. Поэтому требуются мощные ресурсы.

Все эти задачи отлично решаются в публичном облаке. Кроме того, там легко выделить изолированные тестовые среды для доступа к ним сторонних разработчиков и для различных пилотных проектов (например, тестирование новых приложений, средств защиты информации, апгрейд системного софта).

Опыт Ozon

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Российский онлайн-ретейлер Ozon одним из первых перенёс всю инфраструктуру для разработки и тестирования в облако.

Опыт Nisa Retail

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Британская платформа Nisa Retail, предоставляющая автоматизированные сервисы небольшим розничным компаниям, выбрала облачную платформу для создания своих программных продуктов.

Это позволило разработчикам компании легко управлять десятками независимых сред для отладки, тестировать различные подходы к хранению данных. В итоге время выхода релизов сократилось на 3–4 месяца.

С помощью публичного облака G‑Core Labs ретейлеры также могут в несколько раз сократить финансовые и временные затраты на внедрение новых сервисов. Требуемые мощности можно развернуть за несколько минут, а по окончании тестирования — так же быстро отключить. Модель Pay-as-you-go позволяет оплачивать только фактическое время использования облака.

3. Сервисы AI и Big Data для анализа поведения покупателей и прогнозирования спроса

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Обладая различной информацией о потребителях, крупные ретейлеры используют системы искусственного интеллекта для привлечения и удержания клиентов. Анализируется информация о покупках и просмотрах товаров, после чего покупателям предлагаются кастомизированные предложения, персональные скидки и рекомендации.

Большие данные также могут использоваться для:

  1. динамического ценообразования;
  2. формирования программ лояльности;
  3. прогнозирования спроса;
  4. оптимизации складских запасов;
  5. управления персоналом.

В любом случае объём обрабатываемых данных, как правило, огромен. Число клиентов и транзакций достигает миллионов, информация собирается с сотен и тысяч торговых точек, в связи с чем требуются серьёзные мощности для быстрой работы с поступающими данными.

Классическая IT-инфраструктура не всегда предоставляет такие возможности. Добиться необходимой скорости обработки позволяет размещение баз данных и аналитических платформ в облаке.

Опыт Amazon

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Онлайн-ретейлер Amazon, используя облако, принимает решения об изменении цены товара за несколько минут и немедленно обновляет их на сайте. Офлайновым сетям на это, как правило, требуется несколько дней.

Опыт Macy’s

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Американская сеть Macy’s с 800 магазинами, в которых продаётся более 70 млн товарных позиций, с помощью Big Data формирует ассортимент и прейскурант в каждой отдельной торговой точке, причём делает это в реальном времени. Кроме того, в Macy’s используют аналитику для создания персональных предложений. Так, число вариаций одной рекламной рассылки может достигать 500 тыс.

Опыт Ally Fashion

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Австралийский бренд молодёжной одежды Ally Fashion также перенёс аналитическую платформу для отслеживания спроса в облако после того, как классическая инфраструктура перестала справляться с огромным массивом данных. Сейчас в каждом магазине Ally Fashion представлено до 5 000 товаров, из которых создаётся около 300 образов. 50 из них каждую неделю обновляется на основании анализа спроса и поведения покупателей в конкретных локациях в реальном времени.

Основой для разработки подобных аналитических систем могут стать сервисы, предлагаемые облачными провайдерами по модели PaaS.

AI-платформа G‑Core Labs позволяет организовать машинное обучение полного цикла и совместную работу над моделями. Предоставляется доступ к каталогу готовых шаблонов, что позволяет ускорить и удешевить процесс машинного обучения.

В платформу интегрированы лучшие инструменты получения и обработки данных (Kafka, Storm, Spark, PySpark, PostgreSQL, MS SQL, Oracle, MongoDB) и машинного обучения (TensorFlow, TensorRT, OpenVINO, Keras, fast.ai, PyТorch, BigDL).

4. Защита от DDoS-атак на сайт и инфраструктуру

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Согласно одному из отраслевых исследований, в 2020 году более половины онлайн-ретейлеров заметили рост частоты и мощности DDoS-атак.

Многие компании столкнулись с требованиями выкупа за прекращение атак. Чтобы усилить эффект, злоумышленники нападают в критическое время — например, в «чёрные пятницы». Помимо загрузки каналов «мусорным» трафиком, серьёзной угрозой сайтам онлайн-ретейлеров становятся атаки ботов. С их помощью крадут контент, взламывают аккаунты, совершают «скальперские» покупки, которые искажают аналитику и замедляют работу сайта.

Атаки проводятся на любые инфраструктуры — как классические, так и облачные. Но чтобы защититься от DDoS-атак на базе собственного оборудования, требуются большие финансовые вложения. Например, цена специализированного программно-аппаратного комплекса может достигать десятков миллионов рублей (без учёта технической поддержки, обслуживания и зарплат сотрудников).

Чтобы существенно сэкономить, лучше защищаться комплексно с помощью специализированного сервиса.

Опыт eVitamins

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Компания eVitamins, онлайн-ретейлер в сфере красоты и здоровья, испытывала значительные проблемы от атак всех видов — от попыток взлома системы до DDoS-атак. Компания использовала системы предотвращения вторжений, блокировала подозрительные IP-адреса, анализировала логи, но справиться с проблемами не удавалось. Выходом из этой ситуации стал перенос инфраструктуры в публичное облако с подключением защиты от DDoS-атак.

Вместе с облачными сервисами G‑Core Labs предлагает и защиту от DDoS-атак на уровнях L3, L4 и L7 для серверов и веб-приложений.

5. Разработка и развёртывание внутренних сервисов

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Внутренние сервисы играют в обеспечении бизнеса ретейлеров не менее важную роль, чем клиентские. К ним относятся:

  1. Финансовые и ERP-системы.
  2. Логистические сервисы.
  3. Порталы самообслуживания.
  4. Интернет-телефония.
  5. Средства защиты информации.

Переносить эти сервисы в облако также стало популярным. Ретейлеры поняли, что нет необходимости размещать множество локальных серверов по филиалам или магазинам — достаточно организовать доступ в облако, обеспечив в нём запуск приложений и хранение данных.

Опыт Brooks Brothers

Облачные сервисы для ретейла: 5 основных сценариев применения

Brooks Brothers, один из крупных американских продавцов одежды, развернул в облаке свою ERP-систему на основе SAP Hana, которая весьма требовательна к ресурсам. Это позволило ретейлеру обеспечить мгновенное предоставление внутренних сервисов для своих работников, а также организовать резервное копирование данных. Когда потребовалось подключить средства информационной безопасности (например, двухфакторную аутентификацию), сделать это в облаке не составило труда.

G‑Core Labs предлагает инструменты для миграции в облако внутренних сервисов, развёрнутых на традиционной архитектуре.

В процессе миграции производительность систем не снижается. Перенос данных и приложений происходит незаметно для пользователей. Перед переездом можно проводить неограниченное количество тестов по индивидуальным планам миграции.

Узнайте подробнее обо всех возможностях G‑Core Labs Cloud или начните работу в нашем облаке прямо сейчас.

Подпишитесь на полезную рассылку

Выгодные предложения и важные новости раз в месяц. Без спама