行業動態 | 利用雲端Cassandra實時推送個性化廣告

挪威分類廣告公司Finn.no的向雲端遷移計劃涉及到超過800個應用程序和145個數據庫實例，其中包含了一個支持公司的個性化廣告推送的關鍵集羣。

 

他們是如何在零運維的狀況下達到他們的可用性及性能目標的呢？本文將爲您揭曉。

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一分鐘案例速讀

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Finn.no想要將它的IT遷移到雲端，以便集中於發展自身的策略和運營方式，而非花費過多精力在管理基礎設施上。

這一貫雲端遷移的計劃涉及到超過800個應用程序和145個數據庫實例，其中包含了一個支持公司的個性化廣告推送的關鍵集羣。

• 解決方案

運行在Google Cloud Platform上的DataStax Astra

• 成果
• 成功將開源Apache Cassandra遷移至在Google Cloud Platform的DataStax Astra中
• 在雲端運行Cassandra且無需擔憂任何運維工做
• 基於數據學習模型向用戶實時推送廣告

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01 關於Finn.NO

成立於2000年的Finn.no是挪威領先的分類廣告公司，它每個月的網站訪問量約有五千萬。顧客能夠在Finn.no上進行商品和服務的買賣，其中包含了從日用品到船隻、房屋、二手汽車，再到像是貸款、水電費、旅遊等服務。

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02 挑戰

在遷移到DataStax Astra以前，Finn.no已經在本身的IT基礎設施上運行自家的數據中心多年了。然而Finn.no想要將它的IT遷移到雲端，以便集中於發展自身的策略和運營方式，而非花費過多精力在管理基礎設施上。

 

這一貫雲端遷移的計劃包含了遷移超過800個應用程序和145個數據庫實例。

 

此次遷移計劃中包含了一個運行在Apache Cassandra上的關鍵集羣，這個集羣是支持公司的個性化廣告推送的引擎。這個應用程序經過像是用戶的喜愛以及歷史廣告發布記錄等數據，來個性化用戶訪問網站的體驗。

 

「這個個性化引擎對咱們公司來講相當重要。它幫助咱們向可能感興趣的顧客推銷商品，它能夠向目標客戶羣推送付費促銷的商品，它還能支持其餘公司的個性化服務。它支撐了咱們網站大約20%的流量，即上百萬次的交互。因此它是咱們的業務中很是重要的部分。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　——FInn.no高級開發程序員Espen Amble Kolstad

 

Finn.no的IT團隊在以前已經決定了用Google Cloud Platform來完成此次遷移，而且須要考慮如何將已有的Apache Cassandra集羣遷移到雲端。根據Finn.no數據智能技術領域專家Benjamin Weina Lager的描述，這一行動對Finn.no的數據智能團隊來講來得正是時候。

 

「咱們的團隊由3名工程師和3-4名數據科學家組成，咱們的任務就是要開發可以提高個性化引擎的數據建模和分析。咱們內部有一些Cassandra的技能，可是此次遷移計劃是一個很好的從新評估的機會。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ——Finn.no數據智能技術領域專家Benjamin Weina Lager

 

 

做爲一個數據庫，Apache Cassandra能夠在跨平臺的環境下同時運行多個雲服務。儘管如此，Finn.no團隊仍是想尋求Cassandra的託管服務。

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03 解決方案

 

Finn.no的團隊普遍聯繫了Cassandra社區的成員，與他們討論公司遇到的挑戰。社區的成員們向Finn.no推薦了DataStax Astra。

 

Astra是一個建構在Apache Cassandra基礎上的「數據庫即服務(Database-as-a-Service)」平臺，開發者能夠利用Astra在雲端快速部署大量的應用程序。點擊文末「閱讀原文」瞭解更多關於Astra的信息。

 

Astra包括了Google Cloud Platform的原生支持，因此Finn.no能夠將Cassandra集羣的遷移歸入他們更大範圍的雲項目之中。

 

「咱們之前使用開源版本的Cassandra，可是咱們之後想要獲得有關咱們實例的運行的相關支持。DataStax Astra表明着咱們在向託管的Cassandra服務前進，這不只可能會成爲咱們公司總體遷移上雲的一部分，還會長期爲咱們提供更多的支持和專業技能。對咱們來講，Astra是咱們遷移上雲的完美選擇。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ——Finn.no數據智能技術領域專家Benjamin Weina Lager

 

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04 主要成果

Finn.no將Cassandra應用在它的數據湖，做爲它的數據科學管道(data science pipeline)的一部分。Finn.no的數據智能團隊從數據湖中獲取數據，而後用Python建構他們的模型。

 

這些模型會被加載到公司的API框架中，並將同Cassandra集羣中的數據一塊兒被使用。Finn.no的Cassandra集羣有三個集羣，每一個集羣分別有三個節點。

 

「咱們的Cassandra集羣從用戶行爲和數據模型中獲取最新的數據，而後用這些來個性化用戶們看到的廣告。也就是說，這些都須要在用戶瀏覽網站的時候實時發生。另外，咱們用DataStax提供的工具來限制咱們儲存的用戶數據的總量，從而尊重和保護顧客的隱私。咱們的數據模型內不會存任何無用的數據。DataStax提供了咱們的個性化引擎所需的速度和可用性。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ——FInn.no高級開發程序員Espen Amble Kolstad

 

在使用了DataStax Astra以後，Finn.no還與DataStax一塊兒協做設計了支持他們的個性化引擎所需的性能和可用性水平的方案。

 

這幫助Finn.no的數據智能團隊知足了Finn.no團隊所需的推薦功能的速度，並支持了Schibsted Group公司中更多的組織在他們的平常工做中使用個性化功能和數據科學。

 

「個性化很難作到，可是這對咱們的業務和咱們的團隊來講是相當重要的。想要達到目的，就必需要讓數據科學、基礎設施和客戶價值協調在一塊兒。DataStax Astra提供了咱們的Cassandra集羣所需的性能和可用性，並幫助咱們完成了咱們的客戶很是重視的推薦功能。」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　——FInn.no高級開發程序員Espen Amble Kolstad