海外广告数字化行销系统迁移案例

背景

北京星河之星科技网络科技有限公司成立于2015年8月,注册资本为1020万元人民币,所属行业为科技推广和应用服务业,经营范围包含:(网络、信息、数据)科技领域内的技术开发、技术转让、技术咨询和技术服务,电信业务以及云平台托管服务。

2023年其将海外数字化广告营销系统从海外第三方托管云迁移到了AWS云。

挑战

前期与客户接触与沟通的时候,客户反馈在使用第三方云部署系统时候,会出现很多不足的地方,其中包括出现节点故障、请求响应时间过长等。但是此类问题在业务正常运行时候,并不足以引起很大的重视度,只是客户方的一个痛点。但是现在随着客户在系统业务上的不断扩张及面向更多海外市场的发展背景下,第三方云提供的支撑服务表现的不稳定和低效,到达了一个瓶颈。当反复多次出现故障后,客户希望能有更稳定的云服务提供商来保证他们的业务服务规划。通过与客户的不断沟通并详细介绍在全球服务支撑更加出色的AWS云,使得客户愿意将他们的业务系统都迁移到AWS云,并也相信AWS云能够更好的支持他们接下来不断进行的业务推广、应用推广等。

解决方案

依照AWS Well-Architected Framework和6大支柱(卓越操作、安全性、可靠性、性能效率、成本优化和可持续性)方法论,设计迁移架构。

接入层:静态资源通过CloudFront进行加速,动态请求接入应用负载均衡。

应用层:通过auto scaling group进行EC2资源动态伸缩,跨AZ保证高可用。

数据层:RDS、ElatisCache集群服务多AZ部署,保证高可用。

数据处理层:日志数据写入s3,引入Glue服务对数据进行清洗和转换、元数据管理等,借助Athena服务对处理后的数据进行SQL交互式查询。

机器学习:引入SageMaker可实现模型构建、训练、评估、调优、部署、预测等。

安全:借助aws提供强大安全服务功能,将系统安全风险降低到最低。

结果

  • 迁移 AWS 为项目带来月度17 万人民币的降本。
  • 请求RT得到了很大改善,比之前提升了120%。
  • 自动化深度学习工作流程:深度学习工作流程完全自动化,确保快速交付模型,同时将安全性、性能和高可用性保持在最高水平
  • 依托AWS服务可用性以及良好架构设计,系统可用性得到很大提高(99.9%)。
  • 支撑业务流量快速增长。