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降低資料庫
成本
消除
供應商鎖定
80%
業務量從其舊式系統轉移
可擴展
以應對突發的、不可預見的流量尖峰
개요
其舊式系統的一部分遷移到了 Amazon Aurora,這是一個為雲端建置的 MySQL 和 PostgreSQL 相容關聯式資料庫,它具有開源資料庫的簡單性和成本效益,且效能媲美商業資料庫。使用 Aurora 和來自 AWS 的 20 多種其他服務,Expedia 降低了成本,並實現了手動程序的自動化,使員工能夠專注於核心業務。Expedia 現在還向其使用者和內部團隊提供近乎即時的資料,從而簡化支付流程並提高供應合作夥伴的可見性和洞察力。
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機會|在與傳統商業資料庫供應商合作過程中遭遇擴展痛點
Expedia Group 擁有 Expedia、Vrbo、Hotels.com 和 Orbitz 等 20 多個預訂網站,來自 70 多個國家/地區的旅客透過這些網站以 80 多種貨幣預訂住宿、航班等。作為一項全球平台業務,團隊需要同時滿足消費者和合作夥伴的付款需求。對於合作夥伴付款,Expedia 會與其預訂在其平台上分配的供應商 (例如酒店、郵輪公司和航空公司) 進行互動。在其 Expedia Collect 模式中,Expedia 從消費者那裡收款,然後將款項匯給供應商。2019 年,Expedia 處理了價值 76 億 USD 的批發預訂,比上一年增加了 25%。
但 Expedia 的增長開始對其應付帳款對帳 (APRecon) 部門產生影響。隨著規模的增長,任務的執行時間增加,從而產生延遲的級聯效應,一直到影響使用者。SQL Server 上的 APRecon 還需要大量人工干預,這影響了公司的營運人員。一些以 .NET (開放原始碼開發人員平台) 為基礎的服務導致供應商鎖定,限制了服務部署。
Expedia 決定遷移到雲端中的 Java 微型服務驅動架構。Expedia Group 軟體開發資深總監 Nirupama Jagarlamudi 解釋說:「我們特意在以微型服務為導向的架構中設計新系統,以便輕鬆地使用 AWS 提供的功能進行擴展。在對 SQL Server 和雲端產品進行分析和成本比較,以及對 SQL 和 PostgreSQL 進行後續分析後,該公司選擇了 Amazon Aurora PostgreSQL。
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使用 Aurora PostgreSQL 時,我們只需為我們的使用量付費,並且它會隨著資料增長而自動調整。」
Nirupama Jagarlamudi
Expedia Group 軟體開發資深總監
解決方案|擺脫內部部署和舊式資料庫的束縛
Expedia 選擇分階段遷移到 Aurora PostgreSQL,並計劃從 SQL Server 完全遷移到 AWS。在初始階段,公司首先從 Aprecon 系統遷移其住宿業務,該系統協調 Expedia 的住宿合作夥伴的交易,佔 SQL Server 中所有交易量的 80%。資料庫開發人員使用稱為 Flyway 的新結構描述遷移工具,將結構描述從 SQL Server 重構至 Aurora PostgreSQL。Jagarlamudi 解釋說:「我們的目的是在服務中保留業務邏輯,以便在必須切換到不同的提供者或服務時可以輕鬆完成切換,而不會產生關聯。」只用大約 2 周的時間便完成資料庫遷移 (包括結構描述更新) 的開發和測試。重構結構描述後,該團隊開始將建置在 .NET 軟體架構上的元件遷移到 Linux 和基於 Java 的開源架構 Spring Boot。現在,Expedia 有 20 個在 Spring Boot 堆疊之上建置的微型服務。
AWS 上的新系統稱為比對與調整系統 (MARS),於 2020 年 5 月上線。它使用 AWS 開放原始碼服務,不僅統一 Expedia 支付技術堆疊,還可避免廠商鎖定。Expedia 使用 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) (一種全受管訊息佇列服務) 來分離和擴展微型服務。Jagarlamudi 表示:「Amazon SQS 是我們透過持久的重試功能在程序中建置復原能力的簡單方法。例如,Amazon SQS 與 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 搭配使用處理供應商請求。後者是一種物件儲存服務,可提供產業領先的可擴展性、資料可用性、安全性和效能。這為 Expedia 提供了事件驅動的處理:Amazon SQS 會通知組織新的供應商請求檔案,從而團隊不必從 Amazon S3 提取檔案。
現在 Expedia 可以為使用者、供應商、商業智慧部門和營運團隊提供近乎即時的資料。所有 Expedia 支付使用者,包括 Expedia 入口網站上的營運使用者和外部供應商,都使用 Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES),它可讓使用者有效地搜尋、分析和視覺化未結預訂費用。在預訂到達系統時,事件導向的處理可以在不到 1 秒的時間內將資料傳遞給營運團隊或供應商,並且最高 99% 的效能為 2.6 秒,而之前伺服器的批次處理則為一天以上。然後,MARS 將結果傳遞給其使用者和 Expedia 的商業智慧組織。使用者從搜尋叢集中取得資料,Expedia 使用 Amazon Kinesis Data Streams (一種可大規模擴展且持久的串流服務) 來收集、處理和分析來自每個預訂的即時串流資料,包括預訂日期、停留時間、旅客資訊、飯店資訊、餘額、結算歷史和連鎖預訂。這些關鍵資料屬性使 Expedia 營運團隊能夠調查問題並支援供應商查詢。「我們與商業智慧的整合更加靈活,這種模式讓其他 Expedia Group 團隊能夠利用這些資料來履行其業務職能,」Jagarlamudi 說。
得益於微型服務驅動架構,MARS 可以擴充規模以處理突發的、不可預見的流量突增,並在流量下降時縮減規模。例如,Expedia 能夠縱向擴展其採購訂單服務,以容納 15 個月的歷史預訂回填,在兩週期間內每秒維持處理 200 筆交易。然後,它會在活動結束時縮減服務,以符合正常的流量模式。並且,Expedia 透過 SQL Server 支付佈建、儲存和授權的固定成本,這些成本會繼續用於尚未遷移的舊式堆疊;相比之下,Aurora 可省去授權費用,並提供靈活的成本和基礎設施。Expedia 的資料中心不再需要購買未使用的容量。「使用 Aurora PostgreSQL 時,我們只需為我們的用量付費,並且它會隨著資料增長而自動調整。」Jagarlamudi 說道。這使 Expedia 能夠在 COVID-19 疫情期間進行調整。全受管 AWS 系統還意味著 Expedia 在維護上花費的時間為零,並且不需要內部資料庫管理員。
成果|使用即時資料推動更快的業務洞察
透過將其舊式系統遷移到 Aurora 並使用其他 AWS 服務,Expedia 降低了資料庫成本,打破了供應商鎖定,並能夠進行擴展以應對流量尖峰,同時不必再由內部團隊執行手動程序和資料庫管理。公司還建置一個系統,以近乎即時的方式處理預訂,為用戶提供快速的效能並實現快速的業務洞見,例如為供應商提供更快的付款活動更新。
關於 Expedia Group
Expedia Group 利用來自廣泛企業和品牌組合的平台和技術能力,為全球各地的每個人推動全球旅行。
使用的 AWS 服務
Amazon S3
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一種物件儲存服務,提供領先業界的可擴展性、資料可用性、安全性及效能。
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Amazon SageMaker 是根據 Amazon 長達 20 年開發真實世界 ML 應用程式的經驗精心打造而成,包含產品推薦、個人化、智慧採購、機器人和語音輔助裝置。
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Amazon SageMaker Studio
Amazon SageMaker Studio 提供單一的 Web 視覺化介面,您可以在其中執行所有 ML 開發步驟,將資料科學團隊的工作效率提高多達 10 倍。
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Amazon SageMaker Pipelines
Amazon SageMaker Pipelines 是第一款專門為機器學習 (ML) 精心打造、簡單易用的持續整合和持續交付 (CI/CD) 服務。
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Innovating on AWS since 2013, Expedia Group announced it was going all in on AWS in 2017, with plans to migrate 80 percent of its mission-critical applications and nearly 20 years of data from on-premises data centers to the cloud. Using storage, compute, and database solutions on AWS helped Expedia Group enhance travelers’ booking experiences, speed up vendor payment transactions from 1 day to seconds, save millions of dollars, and scale to handle hundreds of million website visits each month. -
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