《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 MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 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
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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
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