一� 面临挑战

1、IT设施难以满足业务的增长要汁�/span>

业务系统采用传统的单店或总部 IDC 部署方式，选型、采购、安装、部署时间一般要超过三个月，难以满足快速扩大开店规模的业务要求；行业目前竞争激烈，利润率较低， 也很难在 IT 基础设施上大量进行投资；同时越来越庞大的 IT基础设施和运维团队也大大增加了企业运营成本、�/span>

2、难以保障用户使用体骋�/span>

在移动互联网时代，在线预订、移动支付等创新性业务都需要良好的网络环境作为保障� 而原有的机房或者托管机房都缺乏多线 BGP 接入能力，且抵御网络攻击的能力也非常有限难以保证移动互联网环境下的业务使用体骋�/span>

3、数据分析能力弱

客户缺乏大数据平台的建设运维能力，难以基于海量历史数据进行有效的数据分析，提升产品设计与营销服务能力、�/span>

二� 解决方案

1、业务系统流程支撐�/span>

用户人员通过业务客户端访问业务系统，前端通过SLB（负载均衡器）将访问会话进行分发到后端的业务系统集群的具体业务系统机器上以处理访问请求， 目前支持SQL Server、Mysql、postgreSQL(这些数据库具有天生的高可用、负载特�?，客户也可以通过自行构建自己的数据库系统集群，如oracle、db2等；

2、云上云下互联互這�/span>

针对大部分用户在核心业务系统目前不会迁移到云，都是采用逐步上云的方式，这就需要云端业务系统与本地数据中心进行网络通信� 通过阿里云的VPC专有网络技术定义云端内部网络结构，再采用VPN site2site技术，打通云端与本地数据中心的通信隧道，形成混合云：�/span>

3、分析型应用

大数据分析已经成为企业业务决策的一个必要手段，客户可以通过阿里云平台的大数据分析平台ODPS将数据库内业务数据进行一键导入到大数据平台， 支持SQL和map reduce两种支持方式，对海量历史数据进行分析以给公司决策业务方向提供参考依据、�/span>

三� 客户收益

1、弹性成本低、上线周期端９�/span>

服务器、网络、存储资源即买即用，分钟级开通可以根据业务发展灵活的灵活的弹性拓展。与传统IT模式相比，降低IT成本50%、运维人力投入减�?0%、缩短系统部署时�?0%：�/span>

2、高质量网络

阿里云各个区域数据中心都提供多线BGP网络接入，客户无论在全国任何地方，无论采用PC端还是移动端，都能够保证最佳的网络质量：�/span>

3、无缝集戏�/span>

与企业本地的数据中心无缝集成，云上云下系统互联互通；

4、大数据分析

开放数据处理服务（ODPS）可以大大降低企业自建与运维大数据平台的成本，为企业业务方向决策提供参考依据、�/span>