通过在 AWS Graviton2 处理器上运行数据库，Fork Media 将成本降低 40%

情境化广告就是在网站上投放广告以匹配该页面上的相关内容，该业务预计到 2026 年将每年增长 13.3%。尽管情境式广告投放是定位可能做出回应的用户的有效方式，但品牌必须谨慎选择投放广告的环境。例如，即使某些关键字在广告算法中与情境相匹配，大多数品牌也不希望自己的广告与有关政治腐败的文章共同展示。

总部位于印度的 Fork Media Group（FMG）是一家媒体技术公司，其业务范围不仅限于情境化广告，还提供“品牌安全”。 过去五年内，在为客户投放广告之前，FMG 已部署人工智能和机器学习工具，以了解网页上的图像、正文内容、标题和整体情绪。品牌可受益于完整的情境匹配和有保障的品牌安全环境。FMG 目前每天向 700 至 900 万独立 Web 访客投放广告，并且与印度、东南亚和海湾合作委员会（GCC）的顶级本地和国际在线发布者合作。

FMG 一直在使用两个不同的云计算平台。但随着业务的发展壮大，为其媒体资产（包括视频、音频和静态图像）提供服务的延迟开始从 500 毫秒到 1 秒不等，高于其内部服务级别协议规定的 200 毫秒。

为了符合其 SLA 并最大限度地提升广告可见性，FMG 决定在 2019 年将其广告服务器数据库整合到 Amazon Web Services（AWS）上。公司开始使用 Amazon CloudFront 作为低延迟内容交付网络，目前正在持续达成其 SLA。

公司还采用配备 Amazon EC2 竞价型实例的 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）Auto Scaling，此类实例占其专用于广告投放工作负载的 Amazon EC2 容量的近 60%。这种方法优化了 FMG 的广告投放，同时最大限度地降低成本，从而使公司的成本降低 30%。通过使用 Amazon EC2 Auto Scaling 在流量激增时动态增加容量，FMG 还使广告投放延迟减少 50%。

到 2020 年中期，FMG 将其大约一半的工作负载迁移到 AWS，并在 Amazon EC2 上自行管理其主 MySQL 数据库引擎。但是，公司的工程师面临管理任务关键型数据库的高查询量挑战，其中每位用户有 25-40 个查询。

企业决定使用配备 x86 处理器的 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）和 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）来大规模自动化数据库管理。但是，由于磁盘每秒进行读写操作的次数（IOPS），性能受到瓶颈的阻碍。FMG 认为必须单独预置 IOPS 以实现所需的查询性能，但事实证明这种方法代价高昂。FMG 必须分配更大的磁盘才能达成更理想的 IOPS，这进一步推高成本。

在仔细思考内容交付的性能提升和使用竞价型实例实现的成本节省之后，FMG 向 AWS 寻求建议。AWS 团队建议使用基于 AWS Graviton2 ARM 的处理器进行概念验证（POC），以实现在 Amazon EC2 上运行的数据库的最佳性价比。

由于在 AWS Graviton2 处理器上运行工作负载的成本低于使用 x86 处理器的成本，FMG 得以将其实例从 r5.4xlarge 升级到 r6g.16xlarge，从而以几乎相同的成本增加内存量。借助更高等级的实例，FMG 可以更快地执行更多的内存中查询，同时可降低 IOPS 存储负载和成本。

Fork Media Group 情景化工程主管 Carlyle Oliver 表示：“使用相同的网络配置，我们能够在不产生额外成本和瓶颈的情况下扩大规模。在非 Graviton 处理器上，此方法本来需要投入更多的成本。”

此外，Amazon EBS 存储卷减少了 25%，这使得公司主数据库和附加存储的总体成本下降 40%。Fork Media Group工程高级副总裁 Nikhil Sheth 解释说：“使用 Graviton 实例，我们的磁盘读取/写入性能更出色，因此能够减少我们的 Amazon EBS 卷。通过使用 AWS Graviton2 处理器，我们可以经济高效地提供广告解决方案所需的性能和延迟。”

成功将其主数据库迁移到 AWS Graviton2 处理器后不久，FMG 就迁移了另一个数据库。FMG 花了不到三个月的时间来迁移这两个数据库，包括 POC 和测试所花费的时间。在晚上 11 点到凌晨 1 点之间广告活动很少甚至为零的时段内，公司逐步迁移到 R6g 实例。

对于大多数（如果不是全部）FMG 团队来说，这是他们第一次使用基于 ARM 的处理器。Oliver 分享道：“起初我们对使用 Graviton 犹豫不决，但在经过 POC 和负载测试之后，所有的犹豫情绪都消失不见。AWS 在迁移之前和迁移期间提供建议，这些建议与在线文档相结合，足以让我们放心、独立地进行迁移。”

公司在市场上发现了各种与 ARM 兼容的软件，特别是对于 FMG 等开源技术的大量用户而言。根据 Oliver 的说法，找到最佳的操作系统（OS）和数据库配置也是成功的关键因素。“我们必须缩小 Ubuntu 操作系统、支持库以及与我们系统兼容的最新 MySQL 版本的正确组合和版本。从那以后，我们集成兼容的开源监控解决方案，并且持续保持绝佳的性能。”

截至 2021 年 12 月，公司正在将所有生产广告服务器迁移到 Graviton，以期与通过数据库实现的价格收益和性能增长相匹配。公司还在使用 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）容器化广告投放，并考虑在 AWS 上建立数据湖，以便对其不断增长的数据卷进行更多分析。

在 AWS 上集成云原生解决方案也有助于降低延迟。提供任何静态广告资产的端点之间的延迟已从超过 500 毫秒降至 50 毫秒，根据 Oliver 的说法，这极大地提升了 FMG 的应用程序性能。

除了降低成本之外，自迁移到 AWS Graviton2 处理器以来，FMG 的 CPU 消耗量也下降 45%。Oliver 总结道：“现在，我们使用相同的基础设施设置可以额外管理 30-40% 的用户流量。随着广告技术和情境化广告的预期增长，我们现在已经做好扩张的准备。”

要了解更多信息，请访问 AWS Graviton 处理器。