基于大数据的全球电商系统架构性能优化 - 阿里巴巴速卖通技术部总监 - 郭东白

传统的性能优化往往只注重一个技术指标， 最终的业务结果很难量化。本次演讲向大家介绍一个基于大数据准确度量性能对电商业务的回报的方法。也就是说，任何一个微小的局部性能优化（investment）带来的新增订单（return）可以被精确估算出来。因此，我们在性能上的投入产出比（ROI）就可以被准确的度量出来。 这种准确的度量， 不但帮助我们更理智的决策在性能的投入， 而且带来了新的跨团队、可拆分、并且是可以大规模协同、和跨领域复制的全新的性能优化模式。 因为一个小的性能优化可以局部测试后再分批、分阶段、分团队、跨领域大规模复制。 利用这种模式，阿里巴巴的AliExpress团队在6个月内通过性能优化带来10.5%的订单增长。 并且这个模式被复制到了阿里巴巴全集团十几个BU， 其中包括淘宝、天猫、聚划算和阿里云。 听众受益： (1)学习大数据性能建模方法和基于大数据的实时度量性能损耗（因为性能不好而损失的订单占比）方法 (2)学习各分项性能指标比如说下单页面白屏，首屏，和全屏加载TP50和TP99数据采集方案和监控方式。 (3)对比不同优化方案的的结果和投入产出比：比如说专线回源、网络层权威DNS部署、CDN动态加速、AJAX请求合并、网络协议升级和图片编码优化等。