客户案例/旅游与酒店行业

2021 年
Expedia Group 徽标

Expedia Group 将供应商付款交易时间从 1 天缩短到几秒

Expedia Global Payments 将遗留系统从 Microsoft SQL Server 迁移到 Aurora PostgreSQL,实现了经济高效的扩展,从而满足流量需求并向其用户和内部团队提供近乎实时的数据。

在数秒内提供数据

将提供数据所需的时间从 1 天以上缩短至数秒

削减成本

削减数据库成本

打破

供应商锁定

80%

从其遗留系统转移 80% 的业务量

可扩展

以应对突发的、不可预见的流量峰值

概述

其遗留系统的一部分迁移到了 Amazon Aurora,这是一个为云构建的兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系数据库,它具有开源数据库的简单性和成本效益,且性能媲美商用数据库。使用 Aurora 和来自 AWS 的 20 多种其他服务,Expedia 降低了成本,并实现了手动流程的自动化,使员工能够专注于核心业务。Expedia 现在还向其用户和内部团队提供近乎实时的数据,从而简化支付流程并提高供应合作伙伴的可见性和洞察力。 

一位携带手提箱的女人在使用智能手机

机会 | 在与传统商用数据库供应商合作过程中遭遇扩缩痛点

Expedia Group 拥有 Expedia、Vrbo、Hotels.com 和 Orbitz 等 20 多个预订网站,来自 70 多个国家/地区的旅客通过这些网站以 80 多种货币预订住宿、航班等。作为全球平台企业,其团队需要同时满足消费者和合作伙伴的支付需求。对于合作伙伴付款,Expedia 与供应商(例如酒店、邮轮公司和航空公司)进行互动,这些供应商的预订通过其平台分销。在其 Expedia Collect 模式中,Expedia 从消费者那里收款,然后将款项汇给供应商。2019 年,Expedia 处理了 76 亿 USD 的批发预订,比上一年增加了 25%。

但 Expedia 的增长开始对其应付账款对账 (APRecon) 部门产生影响。随着业务量的增加,任务需要更长的时间来执行,这造成了延迟的级联效应,并最终影响用户的体验。SQL Server 上的 APRecon 还需要大量人工干预,这影响了其运营人员。一些基于 .NET(一个开源开发者平台)的服务导致供应商锁定,限制了服务部署。

Expedia 决定迁移到云中的 Java 微服务驱动架构。Expedia Group 软件开发高级总监 Nirupama Jagarlamudi 解释说:“我们特意在面向微服务的架构中设计新系统,以便轻松使用 AWS 提供的功能进行扩展。”在对 SQL Server 和云产品进行分析和成本比较,以及对 SQL 和 PostgreSQL 进行后续分析后,该公司选择了 Amazon Aurora PostgreSQL

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使用 Aurora PostgreSQL 时,我们只需为我们的使用量付费,并且它会随着数据增长而自动调整。” 

Nirupama Jagarlamudi
Expedia Group 软件开发高级总监

解决方案 | 摆脱本地部署和旧式数据库的束缚

Expedia 选择分阶段迁移到 Aurora PostgreSQL,并计划从 SQL Server 完全迁移到 AWS。在初始阶段,其首先将住宿业务从 APRecon 系统迁移走,该系统负责处理来自 Expedia 住宿合作伙伴的交易,这部分交易占 SQL Server 总业务量的 80%。数据库开发人员使用名为 Flyway 的新架构迁移工具,将架构从 SQL Server 重构为 Aurora PostgreSQL。“目的是将我们的业务逻辑保留在服务中,这样如果我们需要转移到不同的提供商或服务,我们就可以不受束缚,轻松完成,”Jagarlamudi 解释道。只用大约 2 周的时间便完成数据库迁移(包括架构更新)的开发和测试。重构架构后,该团队开始将构建在 .NET 软件框架上的组件迁移到 Linux 和基于 Java 的开源框架 Spring Boot。现在,Expedia 有 20 个基于 Spring Boot 堆栈构建的微服务。

AWS 上的新系统称为匹配和对帐系统 (MARS),于 2020 年 5 月上线。它使用 AWS 开源服务,不仅统一了 Expedia 支付技术堆栈,而且打破了供应商锁定。Expedia 使用 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)(一种完全托管式消息队列服务)来解耦和扩展微服务。“Amazon SQS 是我们通过持久重试功能在流程中构建弹性的一种简单方法,”Jagarlamudi 说。例如,Amazon SQS 与 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 搭配使用处理供应商请求。后者是一种对象存储服务,可提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。这为 Expedia 提供了事件驱动处理能力:Amazon SQS 会就新的供应商请求文件通知该组织,这样其团队就不必从 Amazon S3 中提取它们。

现在,Expedia 可以向其用户、供应商、业务情报部门和运营团队提供近乎实时的数据。所有 Expedia 支付用户,包括 Expedia 门户上的运营用户和外部供应商,都使用 Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES),它使用户能够有效地搜索、分析和可视化未结预订费用。当有新的预订,事件驱动处理流程可以在不到 1 秒的时间内将数据交付给运营团队或供应商,前 99% 的性能为 2.6 秒,而之前的服务器通过批处理需要一天多的时间。然后,MARS 会将结果传送给其用户和 Expedia 的业务情报组织。用户从搜索集群中获取数据,Expedia 使用 Amazon Kinesis Data Streams(一种可大规模扩展且持久的串流服务)来收集、处理和分析来自每个预订的实时串流数据,包括预订日期、停留时间、旅客信息、酒店信息、余额、结算历史和连锁预订。这些关键数据属性使 Expedia 运营团队能够调查问题并支持供应商查询。“我们与业务情报的集成更加灵活,这种模式让其他 Expedia Group 团队能够利用这些数据来履行其业务职能,”Jagarlamudi 说。

得益于微服务驱动架构,MARS 可以扩展以处理突发的、不可预见的流量突增,并在流量下降时缩减规模。例如,Expedia 能够纵向扩展其采购订单服务,以适应 15 个月历史预订的回填,在 2 周内每秒维持 200 笔交易。然后在活动结束时缩减服务规模,以符合正常的流量模式。虽然 Expedia 为 SQL Server 的预置、存储和许可支付固定成本(继续用于尚未迁移的旧式堆栈),但 Aurora 消除了许可费用并提供灵活的成本和基础架构。Expedia 不再需要为其数据中心未使用的容量花钱。“使用 Aurora PostgreSQL 时,我们只需为我们的使用量付费,并且它会随着数据增长而自动调整,”Jagarlamudi 说。这使 Expedia 能够在 COVID-19 疫情期间进行调整。完全托管式 AWS 系统还意味着 Expedia 在维护上花费的时间为零,并且不需要内部数据库管理员。

结果 | 使用实时数据推动更快的业务洞察

通过将其遗留系统迁移到 Aurora 并使用其他 AWS 服务,Expedia 降低了数据库成本,打破了供应商锁定,并能够进行扩展以应对流量峰值,同时不必再由内部团队执行手动流程和数据库管理。其还构建了一个系统,可近乎实时地处理预订,为其用户提供快速的性能并实现快速的业务洞察,例如更快地为供应商更新支付活动信息。

关于 Expedia Group

Expedia Group 利用跨广泛企业和品牌组合的平台和技术能力,为全球各地的每个人推动全球旅行。 

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