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如何在保持穩(wěn)定的同時擴(kuò)大規(guī)模以適應(yīng)巨大的需求
規(guī)模與穩(wěn)定是兩股對立的力量Kumar注意到在保持IT基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)定的同時擴(kuò)展平臺使用的困難。

新加坡的優(yōu)步(Uber)類服務(wù)Grab非常受歡迎,如果他們的IT基礎(chǔ)設(shè)施在高峰時段不保持穩(wěn)定,交通實際上就會陷入停頓。Grab是新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、泰國、越南和菲律賓的領(lǐng)先拼車服務(wù)。

在美國,Grab應(yīng)用程序仍通過與Lyft的合作伙伴關(guān)系運(yùn)行。

Grab工程總監(jiān)迪特什·庫馬爾表示,Grab是東南亞領(lǐng)先的拼車服務(wù)公司。我們每天的預(yù)訂量為150萬次。如果我們不運(yùn)行,交通基本上就會陷入停頓。

庫馬爾說,Grab擁有東南亞最大的陸路車隊,他們非常關(guān)注乘客和司機(jī)的正常運(yùn)行時間,他說,司機(jī)的生計依賴于他們。

隨之而來的是兩個挑戰(zhàn),因為我們需要擴(kuò)大規(guī)模的巨大需求,但由于如此多的人依賴我們,我們需要保持穩(wěn)定。

規(guī)模與穩(wěn)定是兩股對立的力量

Kumar注意到在保持IT基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)定的同時擴(kuò)展平臺使用的困難。如果你不一定要穩(wěn)定,你可以很容易地擴(kuò)大規(guī)模;如果你不一定要擴(kuò)大規(guī)模,你可以非常穩(wěn)定。

他說,經(jīng)過大量思考,解決這個巨大問題的答案是解決它們的基礎(chǔ)設(shè)施基本面。

庫馬爾說,如果我們能夠確保我們的基礎(chǔ)設(shè)施不僅是為今天的需求而建的,而且也是為了滿足未來的需求,這將徹底改變我們的對話類型。

這就是Grab從一開始就決定使用AWS基礎(chǔ)設(shè)施的原因。他說,所有AWS組件都是為實現(xiàn)無限擴(kuò)展而構(gòu)建的,而且非常可靠。

Grab一開始使用的是基本的AWS設(shè)置,但隨著擴(kuò)展,他們添加了全套AWS服務(wù),以支持其擴(kuò)展需求。庫馬爾說:我們需要開始考慮緩存層,所以我們開始使用Amazon ElastiCache。

他們還開始使用Amazon RedShift,這是一種基于云的PB級數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。

它太大了,它太大了,庫馬爾叫道。公司里每個人都在用它。不只是工程師、產(chǎn)品人員、營銷團(tuán)隊和自動取款機(jī)團(tuán)隊都在使用它。

實時計算需要實時數(shù)據(jù)流

除此之外,我們正在進(jìn)行實時計算,為了進(jìn)行實時需求和供應(yīng)匹配,我們需要實時數(shù)據(jù)流,庫馬爾說。

最終結(jié)果是,我們的司機(jī)將被告知需求在這個地方現(xiàn)在,因為有了這樣高的需求,司機(jī)的報酬將會更高。

構(gòu)建預(yù)測性模型

展望未來,該公司希望建立預(yù)測模型,使其對乘客和司機(jī)的服務(wù)更加高效。

在兩個小時內(nèi)這一地區(qū)將有很高的需求,如果你想利用轉(zhuǎn)移到這個地區(qū),#8221;庫馬爾解釋說。我們可以做到這一點(diǎn)的方法是考慮到多種因素,圍繞它建立數(shù)據(jù)模型,并使用基礎(chǔ)設(shè)施來計算這些模型,并提出一個可行的項目。

為什么Grab會出現(xiàn)在AWS上

庫馬爾說,上云有很多好處。例如不必處理物理問題、凌晨3點(diǎn)去數(shù)據(jù)中心更換故障硬盤或處理因風(fēng)扇停止旋轉(zhuǎn)而過熱的服務(wù)器。

他指出,在過去,像他這樣規(guī)模的公司必須有專門的運(yùn)營團(tuán)隊來處理這類問題。他認(rèn)為這對組織沒有什么價值,對工程團(tuán)隊也沒有太大用處。Grab給每個工程師一個AWS賬戶,讓他們在自己的子賬戶中運(yùn)行全面的實驗,以尋找潛在的問題。

他說,他們會在3個月或6個月后發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)問題的東西,并賦予工程師無與倫比的能力。我估計我們已經(jīng)節(jié)省了30%-40%的資源和人力,這些資源和人力后來用于服務(wù)我們的核心重點(diǎn),而我們的核心重點(diǎn)是服務(wù)我們的客戶。

他說,這讓我們的團(tuán)隊行動得更快了。在決定成敗的啟動環(huán)境中!”;


當(dāng)前標(biāo)題:如何在保持穩(wěn)定的同時擴(kuò)大規(guī)模以適應(yīng)巨大的需求
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