亚马逊专访 | 设置 36

简介

本文为亚马逊团队的一位程序员进行的专访，重点涉及他参与的一个项目“设置 36”，包括项目背景、开发过程、技术难点和取得的成果等内容。

项目背景

“设置 36”项目是为了优化亚马逊的仓储系统，让仓库中的商品能够更加高效地被找到和处理。在之前的仓储系统中，每种商品都被分配了一个固定的位置，当仓库内某种商品的数量增多时，需要不断增加对应的储存位置，导致仓库管理成本不断增加。

基于以上情况，项目团队考虑使用“设置 36”算法对储存位置进行重新规划，将所有商品分成不同的类别，并根据这些类别划分层级，将每个类别的储存位置数量限制在36个以内。通过这种方式，可以大大减少重复储存位置的使用，提高仓库效率，降低管理成本。

开发过程

为了实现“设置 36”算法，项目团队需要进行一系列开发工作。

数据准备

首先，团队需要收集并准备大量原始的仓库数据，包括商品种类、储存位置、数量等信息。这些数据是后续算法实现的基础，需要进行有效的筛选和分类，确保准确性和可用性。

算法设计

根据数据准备的结果，项目团队设计出了“设置 36”算法的核心逻辑。这个算法基于商品种类的不同，将储存位置划分为一定数量的层级，使得每个储存位置最多仅被一个商品种类使用。同时，算法还考虑了多个种类商品之间的相似性，将相似性高的商品尽量放在相近的储存位置上，提高仓库效率。

系统实现

为了在亚马逊的仓储系统中实现“设置 36”算法，项目团队需要进行系统开发。这个过程包括系统架构设计、接口定义、实现等多个环节。团队需要确保系统的可靠性、扩展性和性能，并满足亚马逊内部的安全要求。

技术难点

在“设置 36”项目的开发过程中，团队遇到了多个技术难点，包括：

• 数据分析：如何有效地处理大量原始数据，并进行准确的分类和筛选；
• 算法设计：如何根据商品种类、数量、相似度等多方面因素设计出高效稳定的储存规划算法；
• 系统实现：如何在亚马逊的复杂仓储系统中，实现新的储存规划逻辑，并保证系统的稳定性、安全性、扩展性和性能。

取得的成果

经过团队的不懈努力，亚马逊的“设置 36”项目取得了显著的成果，包括：

• 缩小仓库管理成本：通过优化储存规划，仓库内商品的储存位置得到了更合理有效的利用，大大减少了仓储管理成本；
• 提高仓库效率：储存规划算法将相似性高的商品放在相邻的储存位置上，减少了寻找商品的时间和难度，提高了仓库效率；
• 更新系统架构：“设置 36”项目的实施，带动了亚马逊仓储系统的升级和优化，为后续的业务发展提供了更稳定可靠的技术支撑。

结论

“设置 36”项目是亚马逊优化仓储系统的重要一环，通过项目的实施，不仅优化了仓储规划，提高了效率，更为未来的技术升级打下了坚实的基础。