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2024 年
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Epsilon 使用 Amazon EC2 竞价型实例优化广告技术的性价比

了解广告和营销技术公司 Epsilon 如何使用 AWS Graviton 和 Amazon EC2 竞价型实例提高性价比。

使用基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 实例,

将运行时间缩短了最多 15% 到 20%

使用基于 Graviton 的实例,

将平均成本降低了 15%

将大型数据处理作业的

扫描时间缩短了 20%

概述

要创建能够引起共鸣的广告活动,广告商需要获得高质量的数据。没有专家的帮助,就很难及时获得相关的信息。通过为广告商提供全面的广告技术服务,Epsilon 弥补了数据可访问性与可操作的洞察之间的差距。随着需要处理的数据量不断增加,Epsilon 一直希望在成本和性能之间找到理想的平衡。

通过采用 Amazon Web Services(AWS)推出的新解决方案,Epsilon 在不断优化他们的计算使用量。2022 年,该公司开始使用基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 实例,这些实例旨在为 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)中的多种云工作负载提供最佳性价比。Amazon EC2 可以为几乎任何工作负载提供安全、可调整大小的计算容量。通过将某些工作负载迁移到这些基于 AWS Graviton 的实例,Epsilon 提高了性能并降低了成本。

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机会 | Epsilon 使用 Amazon EC2 大规模处理数据

Epsilon 成立于 1969 年,致力于将全球领先的广告商与消费者联系起来,以提高绩效,同时尊重并保护消费者隐私和客户数据。这些功能由本地和 AWS 云基础设施提供支持。该公司每天处理大量的数据交易和请求,每个客户的数据交易和请求可能多达 100 TB。

“在广告技术方面,我们每天面对 7000 多亿个竞标流处理请求,”Epsilon 的技术高级副总裁 Chris Wissing 表示。“我们通常使用客户的第一方数据或者我们随着时间的推移创建和获取的一部分数据。对于一个典型的大客户来说,这相当于每天数千万笔交易。”

Epsilon 的业务规模不仅需要大量的计算资源,还导致难以优化成本和性能。2010 年,该公司开始从专用的本地基础设施迁移到云,并采用各种 Amazon EC2 实例管理他们不断增长的工作负载需求。

尽管 Amazon EC2 实例提供了可扩展性和灵活性,但随着时间的推移,Epsilon 的数据量不断增加。由于频繁的合并和新业务目标的引入,该公司的业务范围发生了变化,这需要重新评估他们的工作负载以保持最佳效率。Epsilon 还需要管理不同本地环境和云环境中的资源,这会带来复杂性,有时还会导致效率低下。为了优化性价比,该公司开始重新评估他们对 Amazon EC2 资源的使用。

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“在 AWS 上,我们可以增加对产品的投资,并减少对计算本身的投资。”

Chris Wissing
Epsilon 的技术高级副总裁

解决方案 | 使用 AWS Graviton 和 Amazon EC2 竞价型实例提高计算效率

为了确定需要优化的领域,Epsilon 对他们现有的工作负载执行了深入评估。该公司首先对在不影响整体服务的情况下可以容忍潜在中断的工作负载进行了分类,并将它们迁移到了 Amazon EC2 竞价型实例,与按需定价相比,Amazon EC2 竞价型实例可以享受高达 90% 的折扣。由于 Amazon EC2 竞价型实例会在中断之前发出 2 分钟的警告,因此该公司确定它们是容错和无状态的工作负载的最佳选择。战略性地使用 Amazon EC2 竞价型实例帮助 Epsilon 节省了大量成本,同时保持了运营灵活性。

为了进一步优化和多样化他们的 Amazon EC2 选择,Epsilon 在他们的计算队列中引入了基于 AWS Graviton 的实例。该公司首先将 AWS 托管式服务作为目标,例如 Amazon ElastiCache(一项无服务器、兼容 Redis 和 Memcached 的缓存服务),因为它们最容易迁移。AWS 负责处理这些服务的软件兼容性、安全性和其他运营开销,因此简化了迁移过程。随后,该公司迁移了需要更稳定的性能和可用性的计算密集型工作负载。这样,Epsilon 就能够将他们最大的数据处理作业之一迁移到基于 AWS Graviton 的 Amazon EC2 竞价型实例,从而将扫描时间缩短了将近 20%。

“自从我们开启这一旅程以来,我们在 Spark 上运行的大部分数据工程处理现在都在 AWS 上运行,”Epsilon 的数据库技术副总裁 Gairik Chakraborty 说道。“从分析、数据工程和数据处理的角度来看,我们大约 50% 到 60% 的工作负载已经迁移到 AWS Graviton 处理器上。”

在这一旅程中,Epsilon 不断优化他们的 AWS 使用量。该公司监控了他们的部署并调整了策略以优化成本和性能,从而实现了持续改进。这些优化帮助使用基于 AWS Graviton 的实例平均降低了 15% 的成本,并提高了性能。“使用基于 AWS Graviton 的实例,我们将运行时间缩短了 15% 到 20%,并将 CPU 使用率降低了 5% 到 10%,”Chakraborty 表示。

借助这些改进,Epsilon 能够更好地管理他们的成本并降低他们的总拥有成本。这些计算成本节省帮助该公司向中端市场进行扩张,并推动了他们的持续增长。“在 AWS 上,我们可以增加对产品的投资,并减少对计算本身的投资,”Wissing 说道。“我们能够更多地专注于最终让我们的客户受益的项目,例如应用程序和产品开发。”

成果 | 通过提高性能和节省成本来增强客户服务

在 AWS 上,Epsilon 实现了显著的成本和性能效率,并因此为他们的客户提供了增强的服务。由于此项目的成功,该公司继续使用基于 AWS Graviton 的实例处理他们组织内的适当工作负载。例如,Epsilon 在 AWS Lambda(一项无服务器、事件驱动型计算服务)上的大多数函数都由 AWS Graviton 处理器提供支持。

展望未来,Epsilon 计划探索基于 AWS Graviton4 的实例,以提高效率和性能。该公司还在探索如何将 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)(一种易于管理的关系数据库服务)和 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)(启动、运行和扩展 Kubernetes 的最可靠方式)上运行的工作负载迁移到 AWS Graviton 处理器。

“我们的最终目标是为我们的客户开发最好的软件和产品,”Wissing 表示。“云技术将对我们如何优化我们的业务和实现未来的目标产生巨大的影响。”

关于 Epsilon

Epsilon 致力于将广告商与消费者联系起来,以提高绩效,同时尊重并保护消费者隐私和客户数据。该公司帮助客户利用他们的第一方数据的力量,以增强、激活和衡量广告活动。

使用的 AWS 服务

Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 提供最广泛、最深入的计算平台,拥有超过 800 个实例,可选择最新的处理器、存储、网络、操作系统和购买模型,以帮助您最好地满足工作负载的需求。 

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AWS Graviton 处理器

AWS Graviton 是一系列处理器,旨在为在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)中运行的云工作负载提供最佳性价比。

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Amazon EC2 竞价型实例

Amazon EC2 竞价型实例可让您利用 AWS 云中未使用的 EC2 容量,与按需型实例的价格相比,可享受高达 90% 的折扣。

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