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Yelp 案例研究

2014 年

Yelp 成立于 2004 年,其主要目的是帮助人们与当地大型企业取得联系。Yelp 社区最知名的特点是分享对于各种当地企业的深入评论和见解。在其 10 年的经营期间,Yelp 已从单一城市的奇迹(旧金山)发展成为一种跨 29 个国家/地区和 120 多个市场的国际现象。截止到 2014 年 6 月,Yelp 平均每月拥有 1.38 亿独立访客,Yelp 用户已经发布了超过 6100 万条本地评论。

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“借助 AWS,我们的开发人员现在可以做到之前无法完成的事情。我们的系统团队可以集中精力应对其他挑战。”

Dave Marin
搜索和数据挖掘工程师

挑战

Yelp 已建立了一个忠实的消费者关注群,这很大程度上是因为他们非常注意保护客户不受网络钓鱼或可疑内容的侵害。Yelp 使用自动审核筛选器来识别可疑的内容,最大程度地降低将其暴露给消费者的可能性。该网站还提供广泛的其他功能,可以帮助人们发现新公司(名单、特别优惠和活动)并互相沟通。此外,企业所有者和经理们可以建立免费账户来发布特别优惠、上传照片并向客户发送消息。

该公司还专注于开发移动应用程序,其应用程序最近被选入了 iTunes 应用程序名人堂。Yelp 应用程序还可以用于 Android、Blackberry、Windows 7、Palm Pre 和 WAP。

本地搜索广告是 Yelp 营收的主要来源。搜索广告是淡橙色的,并且清晰地标明了“赞助商搜索结果”。 不允许付费广告商更改评论或重新调整其顺序。

为什么选择 Amazon Web Services

Yelp 最初依赖大型的 RAID 和 Hadoop 的单个本地实例来存储其日志。在 Yelp 决定使用 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 后,他们将 RAID 替换为 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 并立即将所有 Hadoop 作业都迁移到 Amazon Elastic MapReduce 中。

Yelp 搜索和数据挖掘工程师 Dave Marin 说: “我们 Hadoop 集群上的硬盘空间和容量不足。”

Yelp 使用 Amazon S3 来存储每天的日志和照片,每天可生成约 1.2TB 的日志。该公司还使用 Amazon EMR 支持近 20 个单独的批处理脚本,它们当中的大部分都用于处理日志。Amazon Elastic MapReduce 支持的功能包括:

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其作业将独占写入 Python,同时 Yelp 使用自己的开源库 mrjob 在 Amazon EMR 上运行 Hadoop 流媒体作业,并使用 boto 与 Amazon S3 对话。Yelp 还将 s3cmd 和 Ruby Elastic MapReduce 实用程序用于监控。
 
Yelp 开发人员建议其他人借助 AWS 来利用 boto API 和 mrjob,从而确保 Amazon Elastic MapReduce 作业流的充分使用。Yelp 每天运行约 250 个 Amazon Elastic MapReduce 作业来处理 30TB 的数据,并借助 AWS Support 来帮助他们进行 Hadoop 应用程序开发。

效益

使用 Amazon Elastic MapReduce,Yelp 可以节省 55000 USD 用于前期购置硬件的资金,并且从设置到运行只需几天,而不是数月。然而,对于 Yelp 而言,最重要的是机会成本。“借助 AWS,我们的开发人员现在可以做到之前无法完成的事情。” Marin 说,“我们的系统团队可以集中精力应对其他挑战。”


关于 Yelp

Yelp 成立于 2004 年,其主要目的是帮助人们与当地大型企业取得联系。Yelp 社区最知名的特点是分享对于各种当地企业的深入评论和见解。

AWS 的优势

  • 节省超过 50,000 USD 的硬件成本
  • 新系统可以在几天(而不是几个月)内启动并运行
  • 存储容量增加

使用的 AWS 服务

Amazon S3

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务,提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。 

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Amazon Elastic MapReduce

Amazon EMR 是业界领先的原生云大数据平台,允许团队快速处理海量数据,并且具有规模成本效益。

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AWS Support

Amazon 一直都秉承着“客户至上”的原则,而 AWS Support 将这一传统延续到了 B2B 技术领域。我们专注于帮助您实现期望的结果,以使您的业务取得成功。

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