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分布式数据库_本地云存储_优惠券

2021-06-09 00:01 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

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编者按:今天我们听到的是Quantum Metric创始人的讲话,Quantum Metric是一个数字智能平台,它可以分析大量的数字客户数据,以改善客户体验、提高销售和提高忠诚度。该公司将创新的巨大飞跃和10倍的业务增长归功于他们采用谷歌云的决定。以下是有关Quantum Metric如何使用Google Cloud的BigQuery的更多详细信息。

在Quantum Metric,我们的业务是为客户带来业务见解,这些见解基于中端市场和财富500强公司的客户体验数据和分析。我们的软件由大数据、机器智能和谷歌云提供支持,帮助我们的客户识别、量化、优先排序和衡量改善数字体验的机会。随着公司转向更为敏捷的产品生命周期,包括持续部署和持续集成,他们发现从数据中实时接收永久的量化反馈和见解,以了解最大的机会存在于何处是至关重要的。

每年,通过PC、平板电脑和移动设备上的浏览器或移动应用程序,可以捕捉到数以十亿计的客户交互。这些数据输入到Quantum Metric平台,可以显示客户是否有密码问题,他们无法解决或在试图购买东西时挣扎,并放弃了购物车。它还可以显示客户是否徒劳地试图完成对其服务提供商订阅的在线更改,以获得技术支持,或者在网上购物时找不到所需的尺寸或颜色。最重要的是,Quantum Metric平台量化了问题的业务价值,帮助组织确定对业务产生最大影响的优先顺序。

成功压倒了我们最初的架构,Quantum Metric体验分析软件运行在MySQL开源关系数据库管理系统(RDBMS)上。MySQL RDBMS对于简单的查询非常有效,当需要对数据提出特定的问题时。不过,网建站,很快,我们就知道我们需要提供更先进的数据科学能力。我们的大客户希望在非常大的数据集上提出问题,包括几天、几周、几个月和几年的数据。他们想用复杂的过滤器提出迭代问题来回答他们最具挑战性的业务问题。

随着对更多数据进行更复杂的查询,我们的RDBMS的响应时间从100到500毫秒变为20分钟。这种延迟减缓了我们洞察的能力和时间,这也降低了我们可以为客户提供的价值,因为迭代探索和分析需要实时查询响应。因为需要实时的回答,云服务器特价,有些问题我们无法问到。很明显,我们需要一个更强大的数据仓库解决方案。

MySQL和大规模数据摄取也存在运营挑战。我们花了很多时间在凌晨和凌晨处理错误和恢复数据库。我们试图通过对数据进行分片、分区和索引来解决这些难题,以针对客户提出的问题类型进行优化。但问题不断升级,而且发生的频率也越来越高,从每个月在整个客户群中出现一次,到每月至少有20个不同的客户出现一次。我们可以调整平台以适应今天和明天的工作负载,很好地猜测索引可以在哪里使用,但我们无法继续以经济高效和操作高效的方式横向扩展MySQL。

速度孕育创新一旦我们开始探索可以更好地扩展业务的选项,我们研究了NoSQL技术,如Cassandra(一个分区行存储数据库)、MySQL的Column store(一个列存储数据库)和Vertica(一个列存储数据库),它们都有处理数据存储和可访问性的独特方法。但是,由于大型数据存储中的大量复杂查询,所有这些解决方案都开始失败,陷入了多个同时使用的用户的困境。我们本可以用更多的原始计算和存储来解决这些问题,但是运行起来会非常昂贵,而且需要一个庞大的团队来操作。

然后我们决定尝试BigQuery,这是一种变革。我们通过API将前端连接到BigQuery。一旦数据存在15分钟,就会自动提取、加载并转换(ETL)到BigQuery。我们不断更新遗留的MySQL RDBMS,以便在查询需要实时数据时将其数据与BigQuery数据集成。大多数查询响应时间都在100-200毫秒之间,这与我们最初使用MySQL时遇到的情况相符。当来自客户的流量增加时,我们现在可以按需扩展以适应它,这要感谢BigQuery的数十万个cpu。我们的客户不再会遇到响应速度慢的问题,我们已经获得了信心,相信我们可以毫不拖延地为他们和他们的用户提供先进的见解和更好的体验。更重要的是,通过这种查询能力,我们能够将数据科学算法构建到平台中,该平台根据结果迭代查询BigQuery,并帮助量化特定问题对特定部分用户的影响。添加这些功能是可能的,因为BigQuery规模庞大。

除了新的见解和快速的响应时间,我们希望我们的客户能够使用非常简单的语言提出复杂的问题。例如:"向我展示位于特定地理区域的高忠诚度客户,他们根据特定活动至少访问过网站5次,从未预订过航班座位。"这正是美国一家大型航空公司用来了解故障对他们的最大影响的数百万美元影响的查询有价值的客户:他们的高忠诚度的成员。这一切都是在默认情况下保持对客户数据和隐私的最高标准的同时完成的,使用了对传输中、静止数据的多层加密,以及独特的军用级加密方法。这种方法使用RSA-2048密钥加密PII,甚至包括会话cookie,该密钥仅对少数人可用,并用于欺诈分析等用例。

可以毫不夸张地说,BigQuery已经彻底改变了我们的业务。它提供了我们所缺少的PB级的规模和速度,此外还负责操作维护,这是一项用MySQL埋葬我们团队的任务。我们现在能够支持世界上一些需要实时、PB级分析的大型公司。这使他们能够以更高的质量更快地为更多的客户服务,并利用BigQuery的能力和规模进行创新。还有其他云解决方案可以处理PB分析,但BigQuery最独特的价值主张是其按需扩展和运营管理,以及极为经济高效的现收现付计费。今天,我们正处于一个需要24小时查询的规模上,而我们早期的查询负载非常零散,我们需要即时的规模,然后是一个漫长的空白期。BigQuery按字节扫描付费的独特商业模式使我们能够在不破坏银行的情况下访问大规模的查询平台。

使用BigQuery可以提供更好的客户体验并减少购买摩擦Quantum Metric的许多功能之一是能够重播在线客户会话。在下面的移动电子商务站点示例中,每个操作都按时间顺序显示。为什么这个客户的交易失败了?更深入地说,可视化数据大屏,会话回放显示用户试图更改签出购物车中的项目数量,大数据好吗,这导致API调用失败。在BigQuery的支持下,Quantum Metric可以显示有多少其他最终用户有这个问题,只需单击"显示更多类似这样的错误"。随着BigQuery的大规模应用,微信返利机器人可靠吗,Quantum Metric将量化该问题的影响,因此公司可以优先考虑哪些问题需要立即关注。如果这是对业务影响最大的问题,我们的客户只需单击一下就可以打开Jira通知单,将发现转发给他们的产品和工程团队。然后,这些团队可以近乎实时地重新设计体验,解决失败的API调用,并减少工程师重现问题所需的令人沮丧的时间。

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