开发者社区> 场景研读> 正文
阿里云
为了无法计算的价值
打开APP
阿里云APP内打开

云场景实践研究第88期:Ping++

简介: 借助于阿里云数加平台的强大能力,Ping++快速搭建了大数据平台,节省了大量成本,因此可以将更多的人力、物力投入到业务创新上来,此外,阿里云及其数加平台提供金融企业级的安全机制,保证了Ping++业务应用的安全、可靠、稳定运行。
+关注继续查看

更多云场景实践研究案例,点击这里:【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法,而是无限的生态,谁会是下一个独角兽

Ping++当前日交易笔数为百万级,目前已经积累了海量交易数据。在用户授权的情况下,如何通过这些海量的数据进行业务创新来为用户赋能,并带来额外附加价值,从而提高用户黏性,Ping++亟需搭建可靠、稳定的大数据平台。借助于阿里云数加平台的强大能力,Ping++快速搭建了大数据平台,节省了大量成本,因此可以将更多的人力、物力投入到业务创新上来,此外,阿里云及其数加平台提供金融企业级的安全机制,保证了Ping++业务应用的安全、可靠、稳定运行。

“我们认为,对于初创公司和小规模团队来讲,利用云服务更加省时和经济,可以将更多精力投入于应用和业务开发。现在我们已经开始向客户提供大数据的服务了,如果自己建的话,可能现在才刚刚把这个平台搭好,业务上的事情还没有开始做呢,整体上来讲,可以为我们节省六到八个月的时间。”

——夏苏敏

Ping++大数据总监


采用的阿里云产品

  • 阿里云云数据库 RDS
  • 阿里云分布式关系型数据库服务 DRDS
  • 阿里云云数据库 MongoDB版
  • 阿里云大数据计算服务MaxCompute (原ODPS)
  • 阿里云大数据开发套件 (DataIDE)
  • 阿里云Quick BI
  • 阿里云机器学习平台 PAI
  • 阿里云分析型数据库 AnalyticDB

为什么使用阿里云

阿里云数加为Ping++大数据实施提供了一套完整的一站式大数据解决方案。
通过阿里云数加平台,Ping++快速搭建了大数据平台,节省了大量成本,因此可以将更多的人力、物力投入到业务创新上来。
阿里云及其数加平台提供金融企业级的安全机制,保证了Ping++业务应用的安全、可靠、稳定运行。


关于 Ping++

Ping++ 是上海简米网络科技有限公司旗下的聚合支付品牌,国内领先的第三方支付解决方案SaaS服务商。Ping++ 成立于2014年4月,2016年初获得由宽带资本领投的千万美元 B 轮融资。Ping++ 为零售、电商、O2O、教育、旅游、SaaS 服务等众多领域的商户提供定制化支付解决方案,累计帮助近20000家商户解决支付问题。
从安全可靠的聚合支付平台到简单无忧的聚合支付云服务,Ping++不仅极大地简化了企业与移动支付渠道和消费分期渠道的对接过程,还将日常交易管理、账务管理、大数据分析、多级商户、用户账户等功能集成到统一的管理平台。从支付接入、交易处理、业务分析到业务运营、大数据营销,Ping++以定制化全流程的解决方案来帮助企业应对在商业变现环节可能面临的诸多问题。


Ping++大数据平台所面临的挑战

Ping++ 通过搭建在云端的支付处理平台为商户集中处理所需第三方支付渠道的交易请求并提供统一的SDK接口供商户调用,当商户的用户发起交易时,就会调用这个SDK,此时这些数据记录会存储到数据库中,包括时间、金额、渠道等信息。当前日交易笔数为百万级,目前已经积累了海量交易数据。在用户授权的情况下,如何通过这些海量的数据进行业务创新来为用户赋能,并带来额外附加价值,从而提高用户黏性,Ping++亟需搭建安全、可靠、稳定的大数据平台。在Ping++搭建大数据平台的过程中,存在以下挑战:
1. 一站式大数据平台,可以帮助降低数据创新与创业成本,需同时具有存储、计算、BI和机器学习等功能需求
• 存储: 利用数据仓库存储海量支付订单数据。
• 计算: 批处理进行 ETL 数据清洗、统计汇总、数据分析。
• BI: 产出数据的监控指标,以图形化方式反映数据质量和趋势。
• 机器学习: 各类场景下模型的训练及预测。
2. Ping++作为一个创业公司,前期尽可能以最低的成本去实现业务创新。但是,自己搭建符合上述4种所有要求的大数据平台,需要投入大量硬件投资、时间成本和人力成本。作为互联网创业公司,唯快不破,需要跟时间赛跑,如何快速、高效、低成本的搭建大数据平台也是亟需的。
3. 安全是金融行业永远的话题,作为互联网支付服务提供商,Ping++非常重视大数据平台的安全性、稳定性和可靠性,并需要平台具有多角色多权限的账户体系。同时,Ping++ 使用严格的数据隐私保护机制,商户的数据只用于分析商户自己的生意。


为什么选择阿里云?

正如挑战中所叙述的,自建符合要求的大数据平台成本过高、周期过长,而且Ping++是做第三方服务的,秉承专业的人做专业的事情的理念,希望能够通过第三方服务去解决问题,因此一开始就决定考虑采用公有云大数据平台。“我们认为,对于初创公司和小规模团队来讲,利用云服务更加省时和经济,可以将更多精力投入于应用和业务开发。”Ping++大数据总监夏苏敏表示。Ping++大数据技术团队对主流的公有云大数据平台进行了试用和对比,尤其是跟某国际化云计算大公司的大数据平台去进行比较,当时发现此公司在国内提供的服务并不是非常的好,而且服务器也不是非常的稳定。另外,Ping++的整个交易系统架构在阿里的金融云上,其稳定性、安全性均进行了前期的验证,而且如果大数据平台也采用阿里云在数据传输、兼容性和成本上均有很大优势。鉴于以上考虑,Ping++最后选定了阿里云的数加平台


Ping++基于阿里云数加平台的解决方案及架构

Ping++围绕积累下来海量的交易数据,主要基于阿里云数加平台进行以下业务场景创新:
1. 大数据营销业务系统。基于用户交易行为数据挖掘用户画像,在用户画像的基础上提供精准营销方案,在老客户激活、提高客单价、潜客获取、转化率提升等方面对客户赋能。
2. 内部监控。基于阿里云数加平台进行数据监控赋能内部管理,包括交易信息汇总、异常交易提醒、数据质量分析等。


Ping++基于阿里云数加平台的大数据架构如下所示:

3bd6730c60d3d76d6a920b96c858ae8f3876398c

数据源:来源于支付业务系统,分别使用了阿里云RDS、DRDS以及MongoDB,DRDS和RDS主要用来存储用户交易信息,MongoDB主要用来存储商品维度信息。
大数据平台:通过阿里云数加平台搭建,包含的组件及功能为:
大数据计算服务(MaxCompute ,原名 ODPS): 用于数据仓库。目前有包括原始基础表、ETL 结果表、上层 ADM 应用数据集市表在内的共计 630+ 张数据表。
大数据开发套件(DataIDE): 使用其中的 DAG 调度系统支撑每天例行化运行 140+ 个节点;利用提供的日志功能、报警机制、重跑补数据等多种工具进行运维工作;通过阿里云子账号和数加平台的权限体系实现了多角色多权限的账户体系。
• Quick BI: 用于指标的图表展示。目前有数十张图表以监控数据质量和辅助决策。
• 机器学习: 利用提供的算法库解决大数据量的图模型问题、机器学习分类问题、文本分词问题等。
结果存储及检索:通过阿里云数加产品分析型数据库(AnalyticDB)同步经过DataIDE处理过的存储在MaxCompute中的数据集市表,主要是汇总后的脱敏数据,使用分析型数据库的主要原因是基于其强大的实时计算功能,可实现实时检索分析。机器学习的预测分析结果存放于MySQL进行检索分析。
应用:大数据营销业务系统及内部监控。


Ping++拥抱阿里云数加平台所带来的收益
阿里云数加为Ping++大数据实施提供了一套完整的一站式大数据解决方案,覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域,助力Ping++在DT时代更敏捷、更智能、更具洞察力。数加平台从数据导入、查找、开发、ETL、调度、部署、建模、BI报表、机器学习,到服务开发、发布,以及外部数据交换的完整大数据链路,一站式集成开发环境,降低Ping++数据创新与创业成本。

通过阿里云数加平台,Ping++快速搭建了大数据平台,节省了大量成本,因此可以将更多的人力、物力投入到业务创新上来。“现在我们已经开始向客户提供大数据的服务了,如果自己建的话,可能现在才刚刚把这个平台搭好,业务上的事情还没有开始做呢,整体上来讲,可以为我们节省六到八个月的时间。”夏苏敏说到。

阿里云及其数加平台提供金融企业级的安全机制,保证了Ping++业务应用的安全、可靠、稳定运行。核心产品MaxCompute更是提供多种安全机制为DT时代的企业数据资产保驾护航,如采用业界标准的API认证协议、没有超级管理员的角色、提供了丰富的项目空间内的用户管理及授权功能、将用户作业在运行时隔离、作业运行时使用最小权限、数据访问审计以及安全监控系统等。“我们曾经也遭受过一次DDos攻击,阿里云也成功的帮助我们防御了这样一次攻击。” 夏苏敏回忆道。


关于Ping++的更多实践详情:阿里云数加案例-Ping++
云栖社区场景研究小组成员:贾子甲,仲浩。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
云场景实践研究第9期:小咖秀
具有千万用户的爆款APP小咖秀在最初就是基于阿里云搭建而成,从开始的一台云服务器扩展到现在的接近一百台服务器的规模,而专职运维人员却很少,这是因为其系统级别的监控使用自己搭建的监控平台,而服务方面则依赖于阿里云的成熟的云监控。
1702 0
云场景实践研究第20期:梨视频
作为中国领先的资讯类短视频生产者,梨视频采用阿里云平台搭建了数据处理系统和梨视频推荐系统,本文从架构和实现的角度介绍梨视频上云的实践经验。
1587 0
云场景实践研究第27期:袋鼠云
随着网站论坛粉丝数高涨,袋鼠云协助用户进行架构改造,实现了应用平滑上云,彻底改变原有平台的性能瓶颈和安全隐患,满足高量级用户同时访问,同时解决了国内外部分地区粉丝访问受限的问题,极大提高了用户体验。
1354 0
云场景实践研究第29期:视觉中国
视觉中国在上云后,有效的控制了成本,业务的可用性得到了保障,服务的安全性得到了提高,效率得到了改善。本文将带领大家一同了解视觉中国基于容器云的同城双活微服务架构上云实践。
1268 0
云场景实践研究第40期:网聚宝
作为阿里云的深度用户,网聚宝的成长和阿里云的成长已经深深交织在了一起,在公开的5个产品技术上总投入资源大约是同类产品的1/5。作为一个中小规模的技术团队,客户已有3000多家品牌。本文将详细解读网聚宝在使用阿里云产品4年的过程中,基于云计算的架构心得。
1368 0
云场景实践研究第48期:九游
要提升业务交付能力,亦要保证成本,九游利用阿里云OSS的能力,提升交付,降低成本,实现了发行高服务能力及高性价比的完美平衡。本文将从技术方面,向大家展示阿里云是如何支持九游的运维的。
1272 0
云场景实践研究第52期:畅游
混合云在安全上有很重要的优势,阿里安全体系很健全,混合云模式既保证了用户线下的场景核心需求,同时依托阿里安全防护体系,将安全堡垒又加固了一层,混合云可能比常规的云上云下打通更实际,优势更明显。借助阿里云提供的混合云解决方案,畅游在游戏的维护成本等各方面都有很大的进步,其故障修复和应用上线的时间速度提升几十倍甚至上百倍。
1452 0
云场景实践研究第54期:小红唇
小红唇的业务数据库已经完全迁移到了阿里的RDS平台,借助阿里云的QUICK BI,小红唇能够非常方便地根据实际的运营数据对进一步的决策和运营商的策略进行调整,极大提高了运营效率。小红唇借助于阿里云MaxCompute比较完善的整个生态系统设计了大数据平台,并且无需专职数据团队,降低了人员成本,还拥有了在21天内搭建推荐系统的能力。
1726 0
云场景实践研究第62期:华栖云
在云栖大会成都峰会上,华栖云联合阿里云发布“云上电视台”解决方案,面向电视台新媒体部门,面向视频PGC/UGC,在阿里公共云上,一站式提供从直播、点播、短视频的生产、制作、发布到用户数据存留分析、精准推送、视频内容的生命周期管理等全套的解决方案。
1509 0
云场景实践研究第80期:华大基因
作为全球最大的基因组学研究中心,华大基因在阿里云的帮助下,实现了海量数据的及时获取、快速分析、安全储存。本文将带领大家一同了解华大基因的基于大数据分析的云计算实践之路。
3474 0
+关注
场景研读
技术学习永无止境
文章
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
阿里云机器学习技术与应用
立即下载
阿里云资深总监李津:云进化,激活广阔未来
立即下载
DBA在云浪潮下的AI技能进化之路
立即下载