OB Cloud兩年服務200家零售企業，海底撈泡泡瑪特等首選一體化架構

“過去兩年OB Cloud服務200餘家頭部零售客户，覆蓋鞋服、餐飲、快消、商超、DTC新經濟等全零售業態，實現規模化落地”，8月28日，在OceanBase、IT東方匯、EFCIO聯合主辦的首屆“2025零售數據底座創新大會”上，OceanBase公有云事業部總經理尹博學透露。

他指出，零售業正面臨脈衝式流量衝擊與AI變革的雙重考驗，一個穩定、高效且支持AI應用的數據底座將成為企業制勝關鍵。他表示，OB Cloud將持續深耕新零售賽道。

中國連鎖經營協會行業創新部主任田芮豐在會上表示，零售行業已從粗放流量運營轉向用户價值的深度挖掘，AI貫穿“研、產、供、銷、服”全鏈路。超9成企業認為生成式AI將提升生產力，但傳統架構存在數據延遲、系統割裂、資源冗餘等問題，難以支撐即時決策與AI創新應用。

OceanBase CEO楊冰同樣認為，在“Data x AI”融合創新浪潮下，零售行業數智化轉型面臨着三大核心挑戰：如何駕馭流量“脈衝式爆發”、如何讓數據成為“即時決策引擎”、以及如何讓AI從“錦上添花”變為“基礎設施”，這也是OB Cloud與眾多客户共同攻堅的方向。零售行業亟需滿足“全時響應、全域覆蓋、全端適配、全員協同”的新一代技術底座，而一體化雲數據庫是破局的關鍵。

作為100%“根自研”分佈式數據庫，OceanBase始創於2010年，2022年推出一體化雲數據庫平台OB Cloud，以全球化佈局與創新技術，助力千行百業邁向數智化新時代。

尹博學介紹，OB Cloud通過四大核心能力破解零售行業難題，分別是：TP和AP一體化實現交易與分析融合，確保數據強一致性下的即時決策；多模一體化（SQL+NoSQL）實現多源數據融合，簡化數據架構；向量融合查詢（SQL+AI），加速AI應用落地；多雲原生部署支持阿里雲、AWS等全球6大主流平台，打造面向多雲的一致性體驗。這些能力使一個數據庫可解決零售企業“脈衝流量承載、即時分析響應、AI應用落地”等業務難題。

在應對大促、直播等場景流量衝擊方面，OB Cloud憑藉原生分佈式能力，通過線性擴展輕鬆應對流量峯值，實現流量激增時“秒級擴容”、回落時“無感縮容”。例如，泡泡瑪特抽盒機系統搭載OB Cloud後，擴縮容時間降低90%，輕鬆應對百倍流量，高併發場景連續性達99.999%，既提升用户體驗，又減輕運維壓力。

海底撈通過部署OB Cloud化解了億級會員系統的高併發壓力與全球多雲管理挑戰。OB Cloud的HTAP架構，使即時算力提升45%，實現“千人千面”智能推薦；依託多雲部署能力，滿足全球多國運營需求。3年來會員系統持續穩定運行，支撐佔企業總收入80%以上的會員生態。

此外，海底撈的進銷存系統打通了“線上預定-線下消費-庫存調撥”全鏈路：某菜品訂單突增時，系統即時計算庫存，自動向就近倉庫補貨，庫存響應從“按天算”壓縮至“按分鐘算”，使企業決策從“事後總結”轉向“事中干預”甚至“事前預測”。

面對AI能力落地難題，OB Cloud正積極推動AI與數據庫深度融合。其核心聚焦於向量化技術和知識庫AI數據服務，使數據庫能深度理解圖片、視頻、文本評論等非結構化數據。基於此，OB Cloud可實現“以圖搜圖”購物體驗、構建精準的智能商品推薦系統及基於知識庫的智能客服系統，從而快速響應客户需求，提升服務滿意度和管理效率。例如，某跨境電商使用向量搜索和智能體平台，搭建智能客服系統，並開發“以圖搜圖”“以文搜圖”等多模態搜索能力，顯著提升用户購物體驗和運營效率。

“零售下一輪競爭，本質是‘數據底座能力’的競爭。而強大的底座，絕非‘單打獨鬥’，而是生態‘共生共贏’”，楊冰強調。

據瞭解，OB Cloud已服務李寧、安踏、海底撈、泡泡瑪特、高馳運動、理想汽車、零跑汽車、珀萊雅等200餘家頭部零售企業，並被伯俊、百勝、石基、數雲、食亨、雲徙等50餘家ISV（獨立軟件開發商）集成，正加速成為驅動零售行業數智化轉型的關鍵基礎設施。

此外，OB Cloud全球化佈局已覆蓋亞太、中東、亞洲、歐洲、美洲等全球50餘個地域的170多個可用區，客户年增速達130%，服務小米、攜程、上汽大眾、GCash、PalmPay等海內外企業，印證了中國技術的全球適配能力。

大會同期發佈《零售一體化雲數據庫白皮書》，由OceanBase攜手雅戈爾集團CIO王歆、露樂集團CIO沈剛兩大行業專家和愛分析聯合出品。這是零售業內首次系統闡述一體化雲數據庫價值的權威報告。

白皮書指出，在“秒級決策”與“釐米級洞察”的競爭時代，一體化雲數據庫正從“成本中心”轉向“增長引擎”。白皮書深度解析消費者服務、供應鏈管理、全渠道運營3大核心業務場景，收錄泡泡瑪特、李寧等12家頭部企業案例，明確提出企業需從架構設計、成本效益平衡、高可用性、IT融合能力、安全合規、AI原生能力等六大維度進行技術選型，為未來AI時代的新零售一體化數據底座夯實基礎。