《阿里云云原生 Serverless 案例集》——典型案例——出行-高德

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 《阿里云云原生 Serverless 案例集》——典型案例——出行-高德

1 背景概述

高德是中国领先的数字地图内容、导航和位置服务解决方案提供商。自主出行是高德地图的核心业务,涉及到用户出行相关的功能诉求,承载了高德地图 APP 内最大的用户流量。自主出行核心业务中应用 Node FaaS 的部分场景包括主图场景页、路线规划页和导航结束页等。


2 需求分析

随着功能的进一步拓展,高德地图从导航工具升级为出行服务平台和生活信息服务入口,进一步拓展了出行相关的生活信息服务场景,带给用户更全面的用户体验。例如新功能场景推荐卡片,旨在根据用户出行意图推荐信息,提升用户出行体验。此功能需具备快速迭代,样式调整高灵活性的能力。因此,将卡片样式模版存放于云端,通过服务下发的形式渲染至客户端无疑为最优选择,可以满足业务快速灵活迭代的目的。


3 解决方案

经过方案评估判断,此场景类型属于无状态服务,基于阿里云 Serverless 成熟的生态,高德最终选择接入 Node FaaS(阿里云函数计算)服务能力,出行前端搭建了场景推荐卡片服务。卡片的 UI 模版获取、数据请求聚合&逻辑处理、拼接生成 Schema 的能力均在 FaaS 层得到实现,客户端根据服务下发的 Schema 直接渲染展示,达到更加轻便灵活的目标。在“十一出行节”峰值场景中,Serverless 整体服务成功率均大于 99.99% ,总计 100W+ 次触发/分钟,数十万 QPS,各场景的服务平均响应时间均在 60ms 以下,服务稳定性超出预期。


4 用户价值

1 简单提效

高德实现了 FaaS 层(阿里云函数计算)与研发体系的完全对接,因此,应用从开发、测试、灰度、上线的全生命周期,到具备流控、弹性、容灾等标准化能力,所用的时间较以前缩短了 40%,大大提高了人效。

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2 弹性高可用、降成本

地图场景流量特点——高峰与低谷的落差十分明显。按照传统应用的资源准备,我们需要根据最高峰的流量进行资源准备,所以到了流量低峰期,多准备的机器会有很多冗余,这就造成了成本的浪费。使用函数计算,可以根据流量变化自动扩缩容,通过毫秒级别的启动优势,将快上快下的扩缩容能力普及给用户,轻松帮助用户实现计算资源的弹性利用,大大降低了成本。


3 可观测

阿里云函数计算率先与日志服务、云监控、tracing 平台以及函数工作流编排做了完美的融合,用户只需要配置一次,就可以完完整整的享受到以上这些功能,大大降低了用户的学习成本,实现了对应用程序的快速诊断。

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