最有价值的 7 款物流场景化方案，拿走不谢

提及信息化，可能大家耳熟能详。但说到信息化建设，相信并不是所有人都能了然于胸。就像电子商务的便利性我们有目共睹，但如何解决物流业的困境，却鲜有人知。网购、代购、海外购，人们足不出户就能享受全球性“剁手”，雪花般飞来的订单除了让各物流公司快递人员忙到飞起，还有随之而来对管理系统现代化要求的水涨船高。

物流行业发展的速度，早就让传统管理体系力不从心。多级仓储、干线支线、配送、货主、货代、承运方、客户等多环节多角色的管理调度场景复杂，缺乏专业的数据处理系统让企业不能及时掌握运营情况，无法为商业决策提供数据支撑。发货速度慢、发错货、货物丢失、难以查询等问题，也使得电商客户对物流配送满意度低。

一面是业务快速扩张，IT 系统无法弹性扩容导致数据安全难保证；一面是 IT 技术发展快，搭建专业技术团队和自建灾备系统带来的高昂成本。如何提升物流效率与准确性，提高物流各过程的安全监控水平？如何降低成本，提升服务水平和企业的决策水平？

在此背景下，华为云数据库推出物流行业解决方案，破局物流信息化建设难题。

场景化解决方案，根据业务特点量身打造

物流行业信息化建设的重点，在于运输业务管理系统、货物跟踪监控系统和客户订单管理系统上。由于企业业务各有千秋，因此针对不同业务场景的差异化数据库解决方案，显得尤为重要。目前，华为云数据库推出的场景化解决方案主要有三类：

场景一：基于位置服务的解决方案

在车辆管理、调度管理、运维路径规划、在途监控、安全管理等场景下，用户普遍面临运输范围跨度大，运输过程监控难；车辆健康状况不透明，存在安全隐患；路径无规划，运输费用高等问题。因此，支持 PostGIS 插件、提供空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符等功能的 PostgreSQL 数据库 ，是位置应用的方案首选。

基于位置服务的解决方案

该方案能实时监控所有车辆使用情况，智能分析所有车辆健康状态，对有问题的车辆及时报警，保障人与货物安全，并快速计算出路径规划，减少运输成本。尤其是智能调度，让企业车辆资源利用率提升高达 30%。

场景二：基于视频服务的解决方案

对于重点关注安全管理、车辆管理、在途监控、仓库可视化场景的用户而言，由于企业安全事故时有发生，监控视频质量差、信息辨识难度增加，且数据量大、处理成本高，因此安全制度的完善是当务之急。

基于视频服务的解决方案

这就要求方案具备实时在线监控功能，确保仓储安全。大容量的视频文件，可以使用关系型数据库（RDS），通过将数据放到 OBS 上，增加数据可靠性，使用 CDN 加速解决启动时间过长以及频繁中断的问题，并对视频进行加密防盗链，保证数据安全。当视频文件较小时，也可使用 DDS 进行直接存储，自带 GridFS 模块完美支持此类文件。

场景三：基于大数据服务的解决方案

对聚焦资源管理、物流执行、仓储规划、装箱规划、智能调度的用户而言，如何建立大数据处理平台，有效利用数据支撑决策是亟待解决的难题。

基于大数据服务的解决方案

要构建物流大数据计算平台，用分布式数据处理是实现高速计算的关键。此外可基于通用 ICT 基础设施，按业务弹性扩展，提供开放接口提供物流大数据分析系统，对视频、订单、货运数据、运输数据进行统一全局大数据分析，辅助园区管理决策、提供增值服务。

该方案还能对各种交易进行实时在线分析，确保交易的合理、合规、安全性。

或许有人会想，我的业务场景没划分那么细的维度，又如何选择适合自己的方案呢？别急，我们根据企业规模推荐适合不同用户的解决方案。

量体裁衣，大小企业都有适合自己的方案

场景四：初创型企业解决方案

如果您是 PV<10 万且交易量<500/天的初创型企业，推荐使用经济适用型数据库：

基础版配置：2 核 | 4G | 500G 高 IO | 主备

进阶版配置：4 核 | 8G | 500G 高 IO | 主备

场景五：发展型企业解决方案

如果您是 10 万=<PV<50 万且 500/天=<交易量<3000/天的发展型企业，推荐使用高性价比型数据库：

基础版配置：4 核 | 8G | 500G 高 IO | 主备

进阶版配置：8 核 | 16G | 500G 超高 IO | 主备

场景六：成熟型企业解决方案

如果您是 PV>=50 万或交易量>=3000/天的成熟型企业，推荐使用高性能型数据库：

基础版配置：8 核 | 16G | 500G 超高 IO | 主备

进阶版配置：16 核 | 32G | 500G 超高 IO | 主备

场景七：上市企业解决方案

如果您是 PV>=200 万或交易量>=10000/天的上市公司，推荐使用高性能型数据库：

基础版配置：8 核 | 16G | 500G 超高 IO | 主备

进阶版配置：16 核 | 32G | 500G 超高 IO | 主备

本文转载自 华为云产品与解决方案 公众号。

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