客户简介
合阔智云成立于2011年，核心是云原生和移动化设计的新一代全渠道"云端一体"履 约中台和去中心化模式智能门店供应链业务中台。
客户痛点
• 开源项目易用性差：客户采用Linke rd社区版搭建Service Mesh基础设施，无法和阿 里云提供的云上基础设施进行很好的融合。例如，Sidecar使用默认配置，控制能力 相对较少，在应对一些复杂一点的场景，无法做到灵活配置；Linke rd的应用可观测 性比较简单，无法观测到偶发的出现链路被熔断、某个端口无法访问的场景。
• 链路调用复杂治理难：随着应用数量的增加，应用链路调用变得更加复杂。客户采用 gRPC协议，应用端没有做特别处理，导致基于HTTP2的长连接协议无法实现负载均 衡，尤其是单一客户端调用变大的情况下，服务端无法有效负载；应用本身比较薄， 导致应用调用链路无法透明化，每次新的发布部署容易出问题。
• 数据平面集群的资源消耗大：客户的数据平面Kubernetes集群中的工作负载数量比 较多，默认情况下会增加Sidecar对数据平面集群的资源消耗，同时控制平面会面临 较大的配置推送负担，降低控制平面的效率与可用性。
方案売点
• 实施商业版架构和社区版一致、云上易用性强：服务网格ASM在架构上和Istio社区版、业界趋势保持一致，并在托管的控制面侧提供了用于支撑精细化的流量管理和安 全管理的组件能力，控制面的托管解除了与所管理的Kubernetes集群生命周期的绑 定，使得架构更加灵活，提升了系统的可伸缩性；自带的可观测面板，清晰展现各种 问题，例如不合理的应用补偿策略、不合理的应用部署、不合理的应用报错，问题一 清二楚，进而非常方便的推动应用架构的改造。
• 企业级治理能力丰富提升可用性：相比社区版Istio, ASM提供了更加丰富的企业级治 理能力，如流量标签、灰度发布、熔断、限流等能力。
• 配置推送优化资源利用率：ASM的配置推送优化可以通过分析数据平面Sidecar产生 的访问日志获取数据平面服务之间的调用依赖关系，为数据平面中的每个工作负载自 动推荐Sidecar资源，减少配置推送负担，提升资源利用率。
建设成果
通过将Linke rd社区版本迁移到服务网格ASM （阿里云提供的Ktio云上商业版），高效 解决了多语言技术栈情况下，应用链路调用复杂的运维难题，以及和云上其他产品搭配 使用的易用性问题，运维效率提升40% ;借助ASM提供的丰富的企业级能力和完备的可 观测能力,缩短了构建服务网格的实施周期50%。
相关产品
① 服务网格ASM
② 容器服务ACK
③ ServerLess容器服务
④ 弹性容器实例E
