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
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“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。