京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 迅雷突显云加速商业模式
大数据时代已经来临,各大互联网公司都在争分夺秒抢占这一黄金机遇。2013年8月13日,中国互联网大会在京召开。国内云加速领军者迅雷吹响大数据时代的新号角,将依托全球领先的云加速技术,构建一个新的商业版图:大数据时代,迅雷云加速服务为全网加速。
大数据亟待跨越"数据鸿沟"
信息爆炸,大数据时代已经来临。IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。目前我国网民数量 5.91 亿,居世界之首,但互联网普及率仅为 44.1%。可以预计,随着普及率的提及,用户生产和分享的内容呈指数级增长,中国将成为世界上最大的“数据中心”。
迅雷创始人、CEO邹胜龙认为,持续增长的网民、多端融合的设备、数据特别是大容量数据频繁流动以及网络宽带环境提升的趋势将共同交织成全新的大互联网时代。
在这个时代,用户规模数量不断刷新,数字信息消费需求急速增长。数据规模越大,处理的难度也越大。作为基础的大数据传输的重要性就不言自明。不过,令人尴尬的是,中国整体的宽带网络水平存在一定差距。“在大数据时代,受制中国网络环境利用率低,数据传输瓶颈的问题将越来越尖锐,严重影响用户的体验。尽管中国启动了宽带中国战略,网络提升的速度依然赶不上大数据的增长。”互联网分析师贾敬华指出。
对中国这个全球最具规模和增长潜力的市场而言,大数据时代亟待跨越"数据鸿沟"。一方面,是疯狂生长的用户数量和大数据,另一方面,用户对信息的获取要求更加高效、便捷和安全。以视频下载为例,蓝光、高清等大数据需求急增,而用户即期消费心理越发强烈。可以说,大数据加速传输服务必将成为一种消费趋势,如何破解“瓶颈”成为业界共同面临的新课题。
迅雷云加速的发力之道
目前国内相关企业正加快在这一领域的投入和布局,国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿,已陆续踏上了大数据掘金之路。和BAT所不同的是,拥有全球领先的云加速技术的迅雷,围绕实时的数据收集和流通积极展开多项布署,率先解决了大数据加速与共享难题。
邹胜龙认为,迅雷云加速具备三个制高点,一是大数据的处理能力,能够高效挖掘资源站点、用户行为的算法,可智能得出热点资源库,为用户提供最近、最优、最快的资源;二是基于上万台云加速服务器的部署,迅雷云加速既可以满足网民快速获取数据内容的需求,也可以帮助互联网服务提供者实现数据内容的低成本高效分发,商业潜力巨大;三是数据分享的众包模式,用户参与,人人为我,我为人人,迅雷每年为4.6亿用户提供服务,这些用户都成为分布式网络的节点,而超过400万的付费用户则更为这一模式提供了竞争力。
目前迅雷云加速已经拥有高速通道、离线下载、迅雷云播、迅雷网游加速器、手机迅雷等多个产品,覆盖PC、手机、平板、TV四屏,基本完成了多终端布局。而在用户体验方面,为了确保用户在不同终端也能获得流畅、连贯的体验,迅雷还推出了根据账号实现云端同步的功能。迅雷云加速的产品布局基本完成,这为启航云加速服务的全新探索提供了坚实的基础。
经过三年多的实践和探索,迅雷云加速已经建立起成熟的增值服务商业模式,即Freemium模式。据邹胜龙介绍,在3年的时间里,迅雷培养了超过400万的付费用户为云加速服务买单,这是经过验证可以持续的商业模式。他表示,迅雷云加速的目标是能够为千万级的付费用户提供云加速服务。目前迅雷已对大数据云加速服务拓展进行了清晰的规划,未来云加速不仅会支持公司产品和服务,更可以开放核心技术,为整个大互联网加速。
迅雷的新商业版图
对于迅雷未来的发展,邹胜龙表示,在云加速技术的支撑下,迅雷具有无可比拟的成本优势,同时已经初具规模的freemium商业模式,让我们也有成熟的用户群,最容易直接孵化出的增值服务是云存储和数字发行。
事实上,云存储行业一直被业界广泛看好。艾瑞咨询数据表明,云计算技术的成熟、移动互联网的发展、智能手机的普及带来了个人云存储业务的繁荣。预计2013年中国个人云存储用户规模将达到2 .23亿,网民渗透率达到36.7%。市场研究机构gartner发布的报告显示,预计到2016年将有36%的数字内容存储至云端,而在2011年这一比例仅为7%。
跨平台的个人云存储服务也得到了市场的验证。美国Dropbox就是一家提供同步本地文件的网络存储应用公司。Dropbox提供免费和收费服务,收费体系是10美金一个月。目前大约有近2亿的注册用户,付费用户比例约为4%即 200万付费用户,估值高达75亿美元。
邹胜龙表示,“同时,我们通过与硬件厂商、应用市场、软件厂商紧密合作,来实现更为高效的内容分发服务,这一块迅雷也有很大的增长潜力。”记者了解到,美国的Netflix是一家在线影片租赁提供商,有千万级的订户,2011年网上电影营收超过了苹果,网络电影销量占据美国用户在线电影总销量的45%。
业内人士认为,在大互联网时代,来自于对产业节奏和消费趋势的变化,让迅雷云加速的价值和优势更加突显;而多年来技术实力和用户的积累,也将给迅雷带来新的发展空间。内外合力,它所激发的能量必将引发磁场效应。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18