Canva 选择通过 AWS 为其 5500 万全球用户提供支持

Canva 依靠 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) G3 实例进行图像处理。G3 实例具有强大的 GPU 能力，针对图形密集型应用程序进行了优化。在 Canva 的案例中，G3 实例支持应用的筛选功能，以准备筛选的图像进行导出。Tyrrell 说：“没有这些实例，我们无法运行 Canva。用户没有办法下载包含筛选图像的设计。”

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是 Canva 运营中的另一个支柱产品。该公司在 Amazon S3 中存储巨量数据，而该服务同时也作为一个数据湖。工程师们近来已经开始在应用程序中开发机器学习功能，并在一个中央存储区域简化数据流以进行分析。Tyrrell：“Amazon S3 服务的可靠性令人难以置信。它说到做到，你完全不用考虑存储和扩展的事情。你只管编写文件，其他的事情完全不用操心。Amazon S3 中的巨大存储区域，以及在一个位置快速处理这些数据的能力，对我们来说很有帮助。”

Canva 还利用 Amazon Mechanical Turk (MTurk) 训练其机器学习模型，这些模型使用 AWS 上运行的 Spark 或 Presto 等开源技术开发制作。该公司利用机器学习在 Canva 应用中提供图像搜索结果建议，并在其他站点搜索期间提供更好的 Canva 图像。Tyrrell 解释说：“例如，当有人在其他站点搜索小狗图片时，我们希望确保 Canva 提供该小狗的最佳图像。我们一直在用 Amazon Mechanical Turk 对这些图像进行分级和评分。”

使用 AWS Cloud 的最大优势之一，是利用全球各地数据中心的能力。目前，Canva 的大部分运营在美国外部进行（包括中国）。中文版应用程序已在 2018 年年末发布，使用 AWS 中国（北京）区域。由于中国“长城防火墙”对很多外域运行站点的阻挡，独立软件供应商在突破中国市场时十分艰难，但 AWS 已经成功进入这个国家。Tyrrell 表示：“归因于我们在中国的 AWS 云计算资源，我们节省了大量的时间，并得以重复利用在全球赖以使用的基础设施配置。”“若为本地提供商重新搭建系统结构，我们在中国启动服务的时间起码要推迟一年。”

Canva 还依赖多区域模型实现备份保障。公司 IT 团队从美国各地的数据中心站点备份海量数据存储，Tyrrell 表示备份过程毫无压力。公司有多个数据库，而一个数据库就可能包含 3 TB 以上的数据量。“即使是每小时备份一次，在跨区域复制等工具的帮助下，备份过程也能轻而易举地完成。只需要一点点工程工作，我们就获得了需要的安全感。”

在接下来几年中，Canva 可能会考虑增加更多 AWS 区域来支持其在发展中国家的运营，特别是移动应用普遍但网速不高的国家/地区。在新位置轻松复制基础设施的能力，无疑会为公司在此类市场推广新的产品和功能提供更大的灵活性。

Canva 现在有 5500 万活跃用户，但这才刚刚开始。这家初创公司的目标是将软件用户扩大到全球 30 亿互联网用户，以全语种/全区域提供。拥有一家与公司一起成长的云服务提供商就是成功的关键一环。Tyrrell 赞叹：“AWS 妙就妙在，无论是 10 万用户还是 1 亿用户，都能如常运行。”“有了 AWS，我们不必在公司成长的每一年，都去重新评估技术决策。这赋予我们不同于竞争对手的差别优势，因为我们可以把精力放在用户身上，而不用去关注基础设施。”