执行摘要
Expedia Group 自 2013 年以来持续在 AWS 上进行创新，公司宣布将于 2017 年全面转向 AWS，计划将其 80% 的任务关键型应用程序和近 20 年的数据从本地数据中心迁移到云端。使用 AWS 上的存储、计算和数据库解决方案，Expedia Group 得以改善旅客的预订体验，将供应商付款交易从 1 天缩短到几秒钟，节省数百万美元开支，以及扩展到每月处理数亿次网站访问。Expedia Group 提升其敏捷性和弹性，使用大数据和机器学习 (ML) 创建个性化的客户产品，以及通过以 AWS 为基础构建来改善预订体验。
客户案例
Expedia 将供应商付款交易时间从 1 天缩短到几秒
作为一家推动旅游发展的领先技术公司，Expedia Group 在全球支付领域不断创新。Expedia Group 通过扩展来满足高流量和可用性要求，为此公司迁移到由 AWS 提供支持的灵活微服务驱动架构。借助这些改进，Expedia Group 精简其技术堆栈，并将手动处理合作伙伴付款的比率从 17% 降低到 0.06%。Expedia Group 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。
Expedia Group 利用 Amazon S3 和自动复制功能保持市场领先地位
Expedia 使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和自动复制，助力公司在瞬息万变的旅游和酒店业中保持其全球品牌的领先地位。
Expedia Group 使用机器学习营造更出色的酒店预订体验
Expedia 创建在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 实例上运行的深度学习算法，以从合作伙伴、旅客和酒店拥有者提供的数千万张照片中查找和展示相关的高质量酒店图片。通过展示准确率超过 99% 的图片，Expedia Group 赢得了旅客的信任，他们在为下次旅行预订酒店时会优先考虑与 Expedia Group 合作。
Expedia Group 全面转向 AWS，提高敏捷性和弹性
Expedia Group 完全采用 AWS，将 80% 的任务关键型应用程序从其本地数据中心迁移到云端。通过使用 AWS，Expedia Group 提高了公司弹性，让开发人员更快地实现创新，同时节省数百万美元。
在 AWS 上运行分析工作负载之前，我们花费 3 个小时来分析 5 天的性能指标。目前我们可以在 30 秒内分析 7 天的数据 — 比之前快 360 倍。
Tony Donohoe
Expedia Group 品牌首席技术官
架构
Expedia Group：与 AWS 集成的 Salesforce
Expedia Group 使用 AWS Glue、Amazon EC2、Amazon DynamoDB、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Aurora (Aurora) 和 Amazon CloudWatch 构建可扩展且灵活的系统，以此实时地批量提取大量数据。使用 AWS，Expedia Group 将其系统与 Salesforce 平台集成，打造无缝的使用体验。
其他资源
Expedia.com 将 20 年来保存的数据从旧版平台和自有数据中心转移到云端，并将数据库迁移到 Amazon Aurora。使用 Amazon Redshift 作为数据仓库，Expedia.com 可以处理数 TB 的旅行数据并使用 Amazon Kinesis 执行实时分析。由于在 AWS 上运行其分析工作负载，Expedia.com 目前可以在 30 秒内分析 7 天的数据，分析速度提高 360 倍。
Expedia Group 全面采用 AWS，同时标准化 AWS 上的 ML 服务，以提升旅客在公司旗下品牌中的预订体验。Expedia Group 选择 AWS 的原因是其具有高度可扩展的基础设施、无与伦比的云服务范围和成熟的运营专业知识。
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