《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——(三)云原生数据仓库AnalyticDB助力菜鸟运配平稳过高峰

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
简介: 《Serverless数据库技术研究报告》——四、 总结和展望——(三)云原生数据仓库AnalyticDB助力菜鸟运配平稳过高峰

(三)云原生数据仓库AnalyticDB助力菜鸟运配平稳过高峰

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客户背景

“凌晨付款起床收货”成了今年双十一快递时效的新标签。作为天猫官方物流服务提供方,今年菜鸟联合14家快递公司为消费者提供了如任意门般的天猫双十一物流体验。在双11之后,快递配送即将面临业务的高峰。 智能运营平台作为菜鸟运配域的数据中台,一直承载着整个运配事业部几乎全部的数据洞察、分析类需求;作为运配事业部运营的眼睛,智能运营平台有将近


业务挑战

菜鸟运配整体业务挑战包括包裹链路长、数据源各异、实操集中发车、数据实时性要求高等。去年双十一和今年618,相继出现过慢SQL、数据导出量过大、SOP遵守率参差不齐等问题,并且大促期间会有大量的临时运营需求需要快速响应和支持,这些对数据链路的存储、抽取、计算都会是非常大的挑战。今年双十一对以下能力提出了很高的要求:1)运配数据洞察要求高并发低延迟; 2)运配数据的高度实时;3)满足高吞吐的实时数据写入;4)大促稳定性保障。


解决方案

面对客户的核心诉求,云原生数据仓库 AnalyticDB版联合Lindorm、Blink等构建了包上

千指标的实时数据链路后置汇总业务技术架构,将链路上各个数据源的海量数据实时多流join形成宽表。依托了AnalyticDB产品的弹性灵活性,将计算资源按照需求进行动态调整;同时在 AnalyticDB版在云原生架构下推出的弹性形态下实现了资源组功能,通过新建资源组可以从现有实例划分出部分计算节点,这些计算节点资源只归属该资源组并与用户关联。实现资源组的任务资源隔离,满足云原生多业务租户隔离、混合负载的需求。保证业务间表现稳定,互无资源干扰。


客户收益

在云原生版本下,依托于存算分离架构,灵活的资源弹性,共享存储及完备的资源隔离能力,在整个双11周期中,AnalyticDB 支持菜鸟运配智能运营中台完善支持各个业务间的业务期待,保证了各个业务间的稳定; 正是阿里云云原生数据仓库 AnalyticDB 为菜鸟运配的运营决策提供了强有力的数据支撑,使包裹能够通过更优更快的线路到达消费者手中。

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
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