前言
淘宝网是中国最大的电子商务平台之一，拥有海量用户和交易数据。为了支撑巨大的业务量，淘宝背后庞大的服务器集群支撑着平台的稳定运行。淘宝服务器的数量一直是个谜，官方从未对外披露过具体数字。本文将通过对公开信息、行业分析师的推算以及相关技术的推测，揭秘淘宝服务器数量之谜。
服务器数量估算
推算方法 1：基于业务量估算根据淘宝官方公布的数据，2022 年淘宝交易额约为 13.8 万亿元。假设每笔交易需要占用 1 KB 的服务器存储空间，那么服务器集群需要存储的总数据量为 138 PB。考虑到业务增长、冗余备份等因素，服务器集群的实际存储容量需要放大 3-5 倍。因此，淘宝服务器集群所需的存储容量估计在 414-690 PB 之间。主流服务器硬盘的容量一般在4-16 TB 之间。以平均每块硬盘 8 TB 计算，淘宝服务器集群所需的硬盘数量约为 51750-86250 块。假设每台服务器配备 10 块硬盘，那么淘宝服务器数量估算为 5175-8625 台。推算方法 2：基于行业分析师报告国内知名互联网行业分析师艾瑞咨询曾发布报告，估计淘宝服务器数量在 10 万台左右。该报告基于对淘宝业务规模、流量数据、技术架构等因素的综合判断。推算方法 3：基于服务质量评估淘宝是面向消费者的电子商务平台，服务质量至关重要。为了确保平台稳定运行，淘宝需要部署大量的服务器以满足并发访问需求。根据行业标准，电子商务平台的并发处理能力通常需要达到峰值流量的 2-3 倍。根据淘宝官方数据，2022 年双 11 期间平台峰值流量约为 583 万笔/秒。按照并发处理能力 2.5 倍的标准，淘宝服务器需要支撑 1457.5 万笔/秒的并发访问量。假设每台服务器可以处理 1 万笔/秒的并发访问，那么淘宝服务器数量估算为 1457.5 台。淘宝服务器数据库会保留聊天记录吗淘宝服务器数据库是否保留聊天记录是一个备受关注的问题。从技术上讲，淘宝服务器数据库有能力保留聊天记录，因为聊天记录是用户在淘宝平台上的互动数据之一。但是，是否实际保留聊天记录取决于淘宝的隐私政策和相关法律法规。根据《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》，个人聊天记录属于敏感个人信息，需要得到妥善保护。淘宝作为一家互联网企业，有义务遵守相关法律法规，保护用户隐私。根据淘宝隐私政策，淘宝只会在以下情况下收集和使用聊天记录：用户授权淘宝收集和使用聊天记录；淘宝需要使用聊天记录进行安全风控、用户体验优化等合法的业务目的；法律法规要求淘宝收集和使用聊天记录。因此，淘宝服务器数据库是否保留聊天记录取决于用户的授权和淘宝的具体业务需求。一般情况下，淘宝不会主动保留用户的聊天记录，除非有合法的业务目的或法律法规要求。
总结
通过对公开信息、行业分析师推算以及相关技术的推测，淘宝服务器数量估计在 5175-8625 台之间。淘宝服务器数据库是否保留聊天记录取决于用户的授权、淘宝的业务需求和相关法律法规。淘宝服务器数量之谜的揭开，让我们窥探到了电商巨头的技术秘密。庞大的服务器集群支撑着淘宝稳定、高效的业务运行，也为用户提供了安全、便捷的购物体验。
淘宝为什么会给我推荐这个商品呢？
淘宝在我们买过某个东西之后,会在首页给我们推荐对应的商品,这是因为大数据建立的用户画像。
淘宝在我们还没有买某个东西之前,就在首页给我们推荐对应的商品,这是因为视网膜效应或者幸存者偏差。
先从常见的大数据用户画像说起在淘宝购物的时候,我们经常会碰到这么一种情况,刚买完一箱牛奶或者只是搜索过牛奶,等你再回到淘宝首页的时候，你就会发现你的推荐栏中就有各类牛奶的推荐。
这些推荐是怎么来的呢？这就是淘宝的大数据推荐。
在有推荐之前,得先有数据,最开始淘宝的数据都来自于自身,也就是淘宝自身,但现在的来源却十分广泛.这也是这几年阿里巴巴不断的收购各大独角兽或者行业内比较有名的公司的原因。
比如uc,比如饿了吗,因为这几家公司都有大量的用户数据。
不管出发点如何,公司的第一目标一定是盈利,而电商收入的很大一部分是广告,怎样的广告更加能吸引广告主呢，那自然是转化率越高的广告位置啦。
于是电商平台不断的优化各种推荐机制,将对应的广告推送到有需求的用户面前。
那么如何构建一个用户的兴趣标签？就拿上文中牛奶这个兴趣标签来简单说明一下。
兴趣标签(牛奶)权重=行为权重️访问时长️衰减因子行为权重:什么都不干 1 分，搜索 + 3, 评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 2访问时长:10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2衰减因子:0 – 3 天内权重为 1，3 – 7 天权重为 0.85，7 – 15 天权重为 0.7，15 – 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1上述的权重数字并不准确,就拿行为权重来说,搜索 , 评论、点赞、转发、收藏等操作都对应不同的分数,具体的分值跟业务相关。
同理访问时长也会影响你这个兴趣标签的权重,另外随着时间的推移,兴趣标准的权重会越来越低。
讲到这里,我想大家就可以理解为什么你搜索完一个商品之后,首页的推荐栏会出现你所搜索的物品。
如果你把商品加入到购物车或者干脆买下来,首页推荐栏的对应商品的广告权重会更高。
但是….,这就存在一个很大的问题比如我刚买完一箱牛奶,你首页又给我推荐了各类牛奶！我这是要成奶牛啊，买了一箱还要我买,我可能会买吗？我相信有很多的朋友都碰到跟我一样的问题，也经常就此问题吐槽电商的推荐算法蠢。
针对性的推荐实际上解决了很多人的选择困难症。
但我们更喜欢的是，我买了一箱牛奶,你能给我推荐一些面包，饼干,干粮之类的东西。
在我买了一件衣服,你能给我推荐搭配的裤子或者鞋子。
这样的推荐才是我们所期望的。
当然我相信这种关联性的推荐,电商平台肯定也在做,只是这可能需要更多的数据和标签。
兴趣标签之外的作用我们的兴趣标签除了给我们推荐对应的一些商品之外.还会有其他的作用，一些推荐的算法可以通过这些数据计算出我们的消费能力.经常购买饼干牛奶之类生活用品的人和经常购买钻石项链,名牌包包的人肯定不会处在一个消费能力上。
此外还有消费兴趣,社交习惯等。
而如果还想计算更多关于你的信息,比如性格偏好,外卖偏好,运动便好等数据，则需要更多的数据,其中外卖偏好各大外卖平台已经有了充足的数据;运动偏好也可以从各大运动软件上获取；至于性格偏好则可以从各大内容平台根据你的发言,回答,评论等数据揣摩一二。
看来这里,我想大家也应该知道为什么说现在是数据时代了吧！只有拥有足够的数据(还要有钱)就能推算出一个人的大部分信息。
这也是阿里巴巴,腾讯等互联网巨头不断收购各类能产生数据的独角兽公司的原因，麦克风和录音权限是否真的能泄露你的隐私呢一说到大数据和推荐算法,就有很多人会说起自己遇到的一些“奇事”。
比如有的人会说,我那天刚和朋友说起孩子奶粉的事情,隔天打开淘宝就发现推荐栏中有奶粉的推荐,更可怕的是我之前都没有搜索过奶粉这个关键字。
类似的情况并不是孤例,这时就有人怀疑是不是手机上安装的那些app在我们无意识的时候偷偷开启麦克风录下了我们的话语。
从而达到数据收集的目的。
关于麦克风搜集数据的问题,有业内资深人士出来反驳,“不存在”为什么这么说呢？实际上还是一个成本的问题,就技术上而言,偷偷开启麦克风录下用户的话语,并发到服务器去解析,是可以实现的。
但是以目前的技术来说还无法有效的获取需要的数据。
你自己想想一个人每天说那么多话,如果都录下来,这个得多少的数据传数量,需要多少的服务器资源来解析对应的数据。
更不要说互联网巨头手机捏着几个亿的用户量。
如果每个用户的数据都这么搜集的话,只会得不偿失。
那么为什么会出现我刚说完某个商品,隔天淘宝就给我推荐某个产品的情况呢。
这里提到一个视网膜效应或者可以用幸存者偏差来解释。
视网膜效应当人们产生某种特别的需要或心向时，就会对需要的对象产生浓厚的兴趣，自然或不自然的去留意相关信息，而把那些与需要不相关的其它信息则无意识的过滤掉，从而产生选择性注意幸存者偏差取得资讯的渠道，仅来自于幸存者或者关注者时，此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。
还是那之前那个例子来说,你跟朋友谈论奶粉,隔天淘宝给你推荐奶粉。
可能只是系统根据你孩子的出生记录推算出你的孩子到了需要吃奶粉的年龄。
这时如果你仔细观察,说不定会发现推荐栏中还有婴儿车,纸尿布等婴儿用品。
而你因为心理作用的原因只留意到奶粉,又因为留意到奶粉所以觉得手机被窃听了。
或许以后技术更进一步会出现手机窃听来搜集数据,
电商平台是怎么做起来的？求分析案例。
淘宝、天猫、京东等平台、微电商、小程序电商、电商App、社群电商等电商平台的案例分析如下：
1、淘宝、天猫、京东等平台
这是最早期的电商模式，商家入驻平台，就可以在网上卖东西。
如果之前没有做，现在并不鼓励企业把精力花费在这些平台。
因为开店之后你会发现，完全没有人咨询、下单。
因为平台的红利期已经过去，各大细分领域都已经有巨头出现，通过销量、成本等把控了90%以上的流量，新企业想要获取排名、曝光，只能花钱做推广，这样成本又非常高。
2、微电商
除了淘宝，微电商的模式就是通过网页的形式，在微信里面展示。
当初的微商，主要交易平台就是微电商。
目前，微电商领域的玩家主要有：微店、有赞、微盟这种微电商平台，价格便宜的功能鸡肋，功能丰富的价格高。
目前最主要的问题就是需要自己找流量，因为大多千篇一律，用户留存较差，入口较深，获取用户比较难。
3、小程序电商：小程序背靠微信10亿的流量，发展非常快，但是在电商领域，小程序依然面临很多问题：功能：小程序虽然从加载速度上有多优化，但是整体功能依旧偏少。
入口：小程序电商入口太深，用户很难第一时间找到。
营销：微信对小程序营销把控非常严格，封杀比较严重。
4、电商App：电商商城类的App，功能最为丰富，所有的用户自己自由把控运营，可以实现的商业模式丰富多样，比如内容电商、分销电商、社群电商、导购商城、外卖商城、同城生活圈等等。
过去App开发成本高，所以电商商城主要是大型企业的玩家，比如小红书、每日优鲜、肯德基等等。
但是，随着开发技术的发展，利用应用公园类的App制作平台，自己就能快速制作一个的电商类的App。
5、社群电商
物以类聚人以群分，如果要问某垂直行业人群最集中的地方在哪，行业社群无疑最好的答案。
全民社交时代，再加上最近流行的裂变营销，让社群运营的价值无限放大。
千万级大号有书，就是通过社群裂变实现的。
社群电商，就是在电商平台方面，增加了社群运营。
目前，新的“百团大战”就是社区社群生鲜电商。
淘宝上为什么会有那么多东西
淘宝在我们买过某个东西之后,会在首页给我们推荐对应的商品,这是因为大数据建立的用户画像。
淘宝在我们还没有买某个东西之前,就在首页给我们推荐对应的商品,这是因为视网膜效应或者幸存者偏差。
先从常见的大数据用户画像说起在淘宝购物的时候,我们经常会碰到这么一种情况,刚买完一箱牛奶或者只是搜索过牛奶,等你再回到淘宝首页的时候，你就会发现你的推荐栏中就有各类牛奶的推荐。
这些推荐是怎么来的呢？这就是淘宝的大数据推荐。
在有推荐之前,得先有数据,最开始淘宝的数据都来自于自身,也就是淘宝自身,但现在的来源却十分广泛.这也是这几年阿里巴巴不断的收购各大独角兽或者行业内比较有名的公司的原因。
比如uc,比如饿了吗,因为这几家公司都有大量的用户数据。
不管出发点如何,公司的第一目标一定是盈利,而电商收入的很大一部分是广告,怎样的广告更加能吸引广告主呢，那自然是转化率越高的广告位置啦。
于是电商平台不断的优化各种推荐机制,将对应的广告推送到有需求的用户面前。
那么如何构建一个用户的兴趣标签？就拿上文中牛奶这个兴趣标签来简单说明一下。
兴趣标签(牛奶)权重=行为权重️访问时长️衰减因子行为权重:什么都不干 1 分，搜索 + 3, 评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 2访问时长:10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2衰减因子:0 – 3 天内权重为 1，3 – 7 天权重为 0.85，7 – 15 天权重为 0.7，15 – 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1上述的权重数字并不准确,就拿行为权重来说,搜索 , 评论、点赞、转发、收藏等操作都对应不同的分数,具体的分值跟业务相关。
同理访问时长也会影响你这个兴趣标签的权重,另外随着时间的推移,兴趣标准的权重会越来越低。
讲到这里,我想大家就可以理解为什么你搜索完一个商品之后,首页的推荐栏会出现你所搜索的物品。
如果你把商品加入到购物车或者干脆买下来,首页推荐栏的对应商品的广告权重会更高。
但是….,这就存在一个很大的问题比如我刚买完一箱牛奶,你首页又给我推荐了各类牛奶！我这是要成奶牛啊，买了一箱还要我买,我可能会买吗？我相信有很多的朋友都碰到跟我一样的问题，也经常就此问题吐槽电商的推荐算法蠢。
针对性的推荐实际上解决了很多人的选择困难症。
但我们更喜欢的是，我买了一箱牛奶,你能给我推荐一些面包，饼干,干粮之类的东西。
在我买了一件衣服,你能给我推荐搭配的裤子或者鞋子。
这样的推荐才是我们所期望的。
当然我相信这种关联性的推荐,电商平台肯定也在做,只是这可能需要更多的数据和标签。
兴趣标签之外的作用我们的兴趣标签除了给我们推荐对应的一些商品之外.还会有其他的作用，一些推荐的算法可以通过这些数据计算出我们的消费能力.经常购买饼干牛奶之类生活用品的人和经常购买钻石项链,名牌包包的人肯定不会处在一个消费能力上。
此外还有消费兴趣,社交习惯等。
而如果还想计算更多关于你的信息,比如性格偏好,外卖偏好,运动便好等数据，则需要更多的数据,其中外卖偏好各大外卖平台已经有了充足的数据;运动偏好也可以从各大运动软件上获取；至于性格偏好则可以从各大内容平台根据你的发言,回答,评论等数据揣摩一二。
看来这里,我想大家也应该知道为什么说现在是数据时代了吧！只有拥有足够的数据(还要有钱)就能推算出一个人的大部分信息。
这也是阿里巴巴,腾讯等互联网巨头不断收购各类能产生数据的独角兽公司的原因，麦克风和录音权限是否真的能泄露你的隐私呢一说到大数据和推荐算法,就有很多人会说起自己遇到的一些“奇事”。
比如有的人会说,我那天刚和朋友说起孩子奶粉的事情,隔天打开淘宝就发现推荐栏中有奶粉的推荐,更可怕的是我之前都没有搜索过奶粉这个关键字。
类似的情况并不是孤例,这时就有人怀疑是不是手机上安装的那些app在我们无意识的时候偷偷开启麦克风录下了我们的话语。
从而达到数据收集的目的。
关于麦克风搜集数据的问题,有业内资深人士出来反驳,“不存在”为什么这么说呢？实际上还是一个成本的问题,就技术上而言,偷偷开启麦克风录下用户的话语,并发到服务器去解析,是可以实现的。
但是以目前的技术来说还无法有效的获取需要的数据。
你自己想想一个人每天说那么多话,如果都录下来,这个得多少的数据传数量,需要多少的服务器资源来解析对应的数据。
更不要说互联网巨头手机捏着几个亿的用户量。
如果每个用户的数据都这么搜集的话,只会得不偿失。
那么为什么会出现我刚说完某个商品,隔天淘宝就给我推荐某个产品的情况呢。
这里提到一个视网膜效应或者可以用幸存者偏差来解释。
视网膜效应当人们产生某种特别的需要或心向时，就会对需要的对象产生浓厚的兴趣，自然或不自然的去留意相关信息，而把那些与需要不相关的其它信息则无意识的过滤掉，从而产生选择性注意幸存者偏差取得资讯的渠道，仅来自于幸存者或者关注者时，此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。
还是那之前那个例子来说,你跟朋友谈论奶粉,隔天淘宝给你推荐奶粉。
可能只是系统根据你孩子的出生记录推算出你的孩子到了需要吃奶粉的年龄。
这时如果你仔细观察,说不定会发现推荐栏中还有婴儿车,纸尿布等婴儿用品。
而你因为心理作用的原因只留意到奶粉,又因为留意到奶粉所以觉得手机被窃听了。
