公司:阿里巴巴
阿里巴巴集团创立于1999年,是中国大陆一家以提供互联网服务为主的综合企业集团,目前实行位于杭州,上海与北京的双总部制度。
阿里巴巴服务范围包括B2B贸易、网上零售、购物搜索引擎、第三方支付和云计算服务。集团的子公司包括阿里巴巴B2B、淘宝网、天猫、一淘网、阿里云计算、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、饿了么、飞猪、优酷、盒马鲜生、阿里影业、菜鸟网络、高德地图、Lazada、Daraz等。旗下的淘宝网和天猫在2012年销售额达到1.1兆人民币,2015年度商品交易总额已经超过三兆元人民币,是全球最大零售商。
至2012年九月底止的财政年度,以美国会计准则计算,阿里营业额按年增长74%至318.39亿元(港元‧下同),盈利急升80%至37.75亿元。2015年全年,阿里巴巴营收146.01亿美元,净利为74.94亿美元。2017年,根据阿里巴巴集团向美国证券交易委员会提交的IPO招股书显示,雅虎持有阿里巴巴集团22.6%股权、软银持阿里集团34.4%股份,另管理层、雇员及其他投资者持股比例合共约为43%,当中马云持阿里巴巴集团约8.9%、蔡崇信持股为3.6%。
2019年11月,阿里巴巴集团在在港交所二次上市。香港财经界把阿里巴巴、腾讯(港交所:700)、美团点评(港交所:3690)、小米(港交所:1810)四只中国大陆科技股的英文名称首个字母,合称“ATMX”股份。
2019年11月26日,阿里巴巴集团港股上市,总市值超4兆,登顶港股成为港股“新股王”。2020年8月,阿里巴巴集团港股总市值首次超过6万亿。
阿里巴巴拆份出去的蚂蚁集团上市前,网络金服整体遭遇到政府的强力监管,阿里巴巴同样受到影响,2021年4月10日,阿里巴巴集团涉垄断被中国市场监管总局罚款182.28亿元人民币。2023年三家中国最主要的金融机构,再联合开罚71亿元,不过也随着官方宣布最后整顿工作的完成,阿里巴巴股价开始反弹。
阿里大牛实战归纳——Kafka架构原理
阿里大牛实战归纳——Kafka架构原理
高效客户端持续集成实践之路
敏捷开发以用户的需求进化为核心,发版频率比较高、测试资源紧缺,构建、集成和测试都需要人工干预,沟通成本和出错概率都比较高,如何才能高效的迭代?本文就以iOS工程为例,介绍如何用SpringBoot、Vue实现代码结构化并持续集成方案。
阿里超大规模秒级监控平台的“打怪升级”之路
希望大家在日常脚踏实地从事开发与运维工作的同时,也能够抬头仰望星空。
一种非Timeline的feeds流架构
区别于传统Timeline的feeds流架构,文章从一个实际的应用场景出发,描述了排序规则复杂的feeds流的架构设计特点,同时给出了具体的设计方案和需要优化的点。
《唯品会Java开发手册》-与阿里手册的比较文学
前人栽树,讲解一次开发手册本来是件很苦很累的事情,但有了阿里手册大量详尽的周边介绍文章,我们就可以偷个懒,只说说自己定制的部分好了。
Hook Git实现代码与需求的一致性
写一段代码通常意味着实现一个需求或修复一个缺陷,将代码与需求或缺陷关联对软件生命周期最长的维护阶段来说是一件非常有意义的事。本文提供了一种轻量级的代码与需求缺陷关联方案,给希望提高团队协作效率的同学提供参考。
基于强边缘有效性统计的图像清晰度评价
图片清晰度评价对于自动对焦、视频封面等应用是个很有价值的课题。本文结合现有方案,提出了一种新的无参考图像清晰度评价方法,可以适应不同的模糊类型情况。
基于快速GeoHash,如何实现海量商品与商圈的高效匹配?
10亿条商品和1万条商圈数据做匹配,1天内可得到结果。
Dubbo可扩展机制
中间件小姐姐将为您深入解析Dubbo可扩展机制源码,一睹庐山真面目!
阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做服务发现?
这篇文章并不是全盘否定 ZooKeeper,而只是根据阿里近 10 年来在大规模服务化上的生产实践,对服务发现和注册中心设计及使用上的经验教训进行一个总结。
电商解密:京东、淘宝、阿里巴巴物流运费设计
本文主要对京东、淘宝、阿里巴巴三大电商的物流版块做了简单的分析,希望能够帮助大家更好的了解这一业务。 首先插播一段碎碎念的非题外话,可以让我们更好的了解这块业务的来龙去脉。 一起回顾一下线下寄快递的过程:举个栗子,现在
基于TensorFlow,人声识别如何在端上实现?
在保证精度的同时,压缩后的模型是TensorFlow的四分之一。
前端 Leader 如何做好团队规划?阿里内部培训总结公开
优秀的前端Leader习惯这样做。
阿里巴巴的日志采集分享(下)
曝光日志,是电商场景下很特殊的一类日志,具体来说:比如商品图墙列表上有多少商品给用户展示过就是一种典型的曝光日志,一般用来作为推荐算法的输入信息或者广告展示计费用途。曝光日志一般是点击日志的几十到几百倍,而一页内的曝光信息又大致雷同,所以一般都会做聚合。 只是如何聚合,由客户端采集框架聚合还是由业务自身聚合(比如曝光日志设计为一条可以直接记录一批商品),这会是需要权衡考虑的。 用户回退行为的识别,
阿里巴巴的日志采集分享(上)
要说日志采集的难度是不高,但是要说复杂程度,绝对是很繁琐的。有许多细节和流程需要考虑,不同的客户端如何采集,格式怎么统一,各种用户行为怎么跟踪,如何减少对业务代码的侵入,怎么保证性能和实时性等等。 闭环:无规范不分析,无分析不采集;采集必计算,计算必分析; 自下而上是「数据采集规范」,「数据采集」,「数据解析」,「日志数据域」,「流量分析平台」。 在数据采集前,先定义了采集规范如SPM(超
微服务架构下分布式事务解决方案 —— 阿里GTS
微服务架构下分布式事务解决方案 —— 阿里GTS的好处有哪些?