以高性能 Java 平台优化零售业绩,削减云资源浪费

总结

标准 Java 运行时环境会给零售商带来性能和可扩展性方面的限制。这些限制会导致零售平台页面加载时间延长、购物车弃单率上升，同时还会阻碍零售商部署反欺诈、AI 工具，尽管这些功能可以优化业绩，但也会增加云成本。在本文中，您将了解：

• 需要大量使用计算资源的功能会增加云成本
• Azul 客户通常可节省 20% 或以上的云支出
• Azul Platform Prime 可加速高级欺诈检测，实现微秒级分析
• Platform Prime 客户无需承担高昂云成本，即可构建 AI 驱动的系统

零售和电子商务领域的领军企业采用 Azul Platform Prime（Azul 的高性能 Java 平台）克服标准 Java 运行时在性能和可扩展性方面的局限。Azul 客户通常可以通过减少提供持续峰值性能所需的 JVM 数量来节省 20% 或更多的云支出。这将带来更快的页面加载速度、实时个性化体验以及更低的购物车放弃率，尤其是在假期促销或重大新品发布等流量高峰时段。 

Azul Platform Prime 如何创造价值：

• 规模化稳定性：在闪购、季节性高峰或社交流量激增期间保持性能，而无需过度配置基础设施。 

• 降低云成本：减少过度配置基础设施的需求，通常可将计算和内存成本降低 20% 或更多。 

• 提高吞吐量：增加每个 JVM 实例的交易量，使零售商能够使用更少的服务器处理更多用户。 

• 无需更改代码：只需替换运行时即可提升应用程序性能，无需重构、重新编译或重新训练。 

• 秉承 FinOps 原则：Azul 是 FinOps 基金会成员，致力于帮助企业优化云使用情况，并使支出与业务成果保持一致。  

Azul Platform Prime 为高级欺诈检测提供支持 

在打击欺诈的斗争中，速度和精度至关重要。Platform Prime 显著加快了高级欺诈检测流程，即使面临海量交易和严苛算力要求时，仍能实现微秒级分析。 

• 加速欺诈检测：以微秒级速度加速高级欺诈检测算法，缩短欺诈交易的处理和审批时间。 
• 可扩展性：使欺诈检测系统能够无缝处理零售旺季、促销和闪购期间激增的交易量，而不会出现性能下降。 
• 降低延迟：最大限度减少为欺诈检测模型提供数据的数据处理管道内的延迟。这样可以分析更多最新数据，从而更准确、更有效地识别欺诈行为。 
• 降低基础设施成本：凭借 Azul Platform Prime 高效的内存管理和更低的垃圾收集开销，零售商能够在云端或本地以更少的计算资源实现更高的欺诈检测吞吐量，从而显著节省成本。  

利用 Azul 加速 AI 驱动的零售和社交商务 

Azul Platform Prime 可优化 Java 性能，使零售商能够构建响应迅速、智能且可扩展的系统，并实时适应购物行为。通过切换到 Azul 的高性能 Java 平台，零售和商务平台在 AI、大数据和客户互动应用场景方面获得了强大的优势。 

• 实时个性化：超低延迟确保个性化引擎实时响应不断变化的客户行为，从社交平台上的产品推荐到直播购物活动期间的个性化促销。 
• 优化大数据管道：通过先进的 JIT 编译器和内存管理改进，降低资源开销，使数据提取、增强和分析能够更快、更高效地运行。 
• 稳定的性能：使用 C4 垃圾收集器，确保在闪购、网红推广或社交平台爆款活动等不可预测的高流量情况下，也能保持稳定、无停顿的性能。 
• 智能购物体验：快速开发并可靠地运行下一代购物功能，例如嵌入式市场、第三方广告引擎以及贯穿社交生态的算法化商品推荐。